Мы считаем, что только грамотный симбиоз экспертности в бизнесе и нейросетях позволит успешно создавать и адаптировать RGM-решения под ключ.
Четыре основателя и научный советник. Десятилетия практики в стратегии, маркетинге и управлении ростом бизнеса. Экспертиза в машинном обучении (ML), прикладной статистике и моделировании управленческих решений.
Александрова Екатерина
Сооснователь · Стратегия и RGM
22 года экспертизы в Coca-Cola в Стратегии и исследованиях, Revenue Growth Management, Продажах и Маркетинге, RТM, работе с Ключевыми клиентами и Категорийном управлении. Лидировала запуск RGM в РФ и Восточной Европе, разрабатывала методологию RGM и консультировала другие страны.
С 2019 – успешный опыт работы независимым консультантом, лидировала проекты по RGM, Стратегии и Развитию бизнеса с компаниями Черноголовка, Балтика, Орими, Splat, Perfetti Van Melle, Paulig и другими.
Сотрудничает с Яков и Партнеры как приглашенный эксперт на FMCG проектах.
Образование
MBA
✦ Мини-философия
«Люблю, когда сложное становится понятным.»
✦ Любимый момент в проекте
Больше всего нравится искать скрытые точки роста.
Мережко Анастасия
Сооснователь · Маркетинг и портфельная стратегия
30 лет опыта в Маркетинге FMCG. Развитие брендов Coca-Cola, Bonaqua, Powerade, Absolut, Martell, Kozel, Efes, Grolsch, Peroni, Черноголовка и других международных и российских марок. Экспертиза в портфельной стратегии, стратегии брендов, инновациях, развитии категорий, коммерциализации и Revenue Growth Management.
В Черноголовке вела трансформацию портфеля напитков и запуск новых категорий. Бренд Черноголовка достиг №1 по пенетрации и капиталу марки в категории, вода выросла с №5 до №2 по доле рынка.
Образование
МГИМО МИД России, факультет Международных экономических отношений (МЭО)
✦ Мини-философия
«Большие результаты начинаются с правильно заданного вопроса.»
✦ Любимый момент в проекте
Когда из десятков гипотез остаётся одна, которая действительно работает.
Ионица Михаил
Сооснователь · Data Scientist · машинное обучение
Опыт Data Scientist в Nestlé и Barclays, ex-руководитель направления Data Science в StudyHall.AI.
Разработка и обучение моделей машинного обучения (ML), построение аналитических систем, обработка больших данных, прогнозирование и оптимизация бизнес-процессов.
Образование
Бакалавриат Data Science (с отличием) – University of Warwick
✦ Мини-философия
«Хороший алгоритм всегда проще, чем кажется.»
✦ Любимый момент в проекте
Когда модель находит закономерность, которую никто не заметил.
Бачкала Фёдор
Сооснователь · Менеджмент · внедрение AI
Руководитель продукта в StudyHall.AI, клиентская поддержка в Bending Spoons. Основатель образовательной платформы «Не Совсем Уроки». Прошёл акселератор Warwick Xelerate.
Развитие цифровых продуктов, внедрение AI-инструментов, интеграция технологий в бизнес-процессы.
Образование
Бакалавриат Computer Science with Business Studies – University of Warwick · Магистратура Management, Technology & Economics – ETH Zürich
✦ Мини-философия
«Технологии бесполезны, если их не использует команда.»
✦ Любимый момент в проекте
Когда новый инструмент становится привычкой команды.
Бачкала Георгий
Научный советник
Опыт Machine Learning Scientist в Expedia Group, исследователь и разработчик моделей компьютерного зрения в медицинских и коммерческих проектах.
Создание прикладных моделей машинного обучения (ML), оценка и внедрение алгоритмов для повышения эффективности бизнеса.
Образование
Аспирантура (докторская программа) Health Data Science – University of Oxford
✦ Мини-философия
«Если вы не можете это измерить, вы не можете это улучшить.»
— Lord Kelvin
✦ Любимый момент в проекте
Когда математика подтверждает интуицию бизнеса.
Письмо от команды
Рады, что вы зашли к нам.
Давайте поговорим о том, что сейчас волнует 100% руководителей и собственников.
Вызовов для бизнеса становится больше, чем когда-либо: реагировать нужно быстро, а лучше – действовать на опережение. По нашему опыту, чаще всего повторяются три ситуации:
Стратегия вроде есть, но уже нет уверенности, что она актуальна и приведёт к нужной цели.
Команда работает много, но результат не соответствует усилиям.
Рынок меняется быстро – новые категории, конкуренты, цены на сырьё – и есть ощущение, что что-то важное замечается слишком поздно.
Типичный ответ бизнеса на эти вызовы – три привычных хода: урезать бюджеты, поднять цены, сократить команду.
Если такие вопросы вам знакомы и вы хотите их решить – давайте поговорим. Мы сами проходили через подобные задачи и на базе своего опыта собрали инструменты, которые помогают системно отвечать на ключевые вызовы бизнеса.
Мы работаем комплексно с 10 инструментами RGM, которые показывают, где можно поднять цену без потери объёма, какой вид активации реально работает и окупается, какие SKU рушат маржу, а какие – приносят рост.
Наша компания – Инсайт Машина (ИМ10) – связывает в одном месте данные рынка, вашу отчётность, накопленные знания команды и лучшие практики отрасли. Всё это работает в трёх модулях:
Вектор – понимание рынка и возможностей роста. Куда расти: какие сегменты спроса и продукты приоритетны и как выстроить долгосрочную стратегию.
Тактика – рост оборота и прибыли. Как выигрывать здесь и сейчас: ценообразование, промо и ассортимент с опорой на цифры.
Пульс – бизнес-монитор онлайн. Что происходит: ключевые показатели, критичные отклонения и их драйверы – почему, а не только что.
Пример из практики. В торговой сети «М1» продажи напитка «Цитрус Фреш» снижались 4 месяца подряд. Оказалось, что на полке появился прямой конкурент по той же цене и в той же упаковке, причём литраж до появления конкурента был эксклюзивным у «Цитрус Фреш». Команде удалось зафиксировать падение только к концу третьего месяца, найти причину – к концу четвёртого.
С нашей системой такие сигналы видны за 2–4 недели – и сразу формируются варианты корректирующих шагов.
Варианты строятся на четырёх вещах: теории и практике RGM, многолетней экспертизе нашей команды в отрасли, машинном обучении и сценарном моделировании, и вашей собственной истории и данных. Система предлагает 2–3 решения с оценкой: ресурс → срок → реализуемость → эффект. Дальше мы вместе с вашей командой выбираем подходящее и идём в реализацию.
Где здесь искусственный интеллект. Расчёты делают специализированные модели машинного обучения под конкретные задачи – ценовая эластичность, распределение бюджета между каналами, прогноз спроса. Большие языковые модели (LLM) подключаются вокруг них: объясняют результат простым языком, помогают находить значимые факторы, готовят черновики выводов и ускоряют разбор новых данных. Сами цифры остаются на проверяемых ML-моделях, а не на «мнении» нейросети.
Онлайн и офлайн. Если заметная доля продаж идёт через маркетплейсы, модель строится отдельно для традиционной розницы и для онлайна – там другая экономика и свои факторы влияния.
О команде. Четыре основателя плюс научный советник:
Десятилетия практики в стратегии, маркетинге и RGM – реальные решения в крупных FMCG-компаниях, а не теория.
Опыт в Coca-Cola и Черноголовке у двух сооснователей (стратегия, RGM, портфельная стратегия, развитие брендов).
Data Science в Nestlé, Barclays, Expedia – у двух других сооснователей (машинное обучение, прикладная статистика, оптимизация управленческих решений).
Научный советник – PhD Oxford по машинному обучению и статистике, практикующий в Big Tech.
На стыке этих трёх компетенций – маркетинг, RGM и Data Science – мы и строим Инсайт Машину.
