← Вернуться на главную

Делаем новый слой выбора измеримым

Делаем новый слой выбора измеримым

Делаем новый слой выбора измеримым

RECOMO — исследовательская и аналитическая компания в области AI Visibility. Мы изучаем, как системы ИИ понимают, сравнивают и рекомендуют компании, показываем, где возникают конкурентные разрывы и ошибки, и помогаем определить, что делать в первую очередь.

RECOMO — исследовательская и аналитическая компания в области AI Visibility. Мы изучаем, как системы ИИ понимают, сравнивают и рекомендуют компании, показываем, где возникают конкурентные разрывы и ошибки, и помогаем определить, что делать в первую очередь.

RECOMO — исследовательская и аналитическая компания в области AI Visibility. Мы изучаем, как системы ИИ понимают, сравнивают и рекомендуют компании, показываем, где возникают конкурентные разрывы и ошибки, и помогаем определить, что делать в первую очередь.

AI Visibility — ядро RECOMO. В смежном направлении мы также проектируем практические ИИ-решения для конкретных бизнес-процессов.

Что делает RECOMO

Что делает RECOMO

AI Visibility

Измеряем, как системы ИИ представляют компанию, включают ли ее в варианты выбора, как она выглядит относительно конкурентов и на какие публичные источники опираются ответы.

Методология

Исследования

Проводим исследования компаний, рынков и категорий, чтобы превращать отдельные ответы систем ИИ в воспроизводимые наблюдения и данные для решения.

Исследования

Практические ИИ-решения

Помогаем выбрать и проверить ограниченные сценарии использования ИИ — от помощников руководителя до автоматизации конкретных процессов и цифровых продуктов.

От наблюдения к решению

От наблюдения к решению

01

Фиксируем вопрос

Начинаем с бизнес-вопроса или процесса, а не с технологии.

02

Собираем доказательства

Используем воспроизводимую методику, сравнения, реальные источники и согласованные данные.

03

Определяем приоритет

Отделяем важные изменения от действий, которые не оправдывают затрат.

04

Проверяем результат

Там, где это возможно, создаем baseline и способ повторной проверки.

Что отличает подход RECOMO

Что отличает подход RECOMO

Evidence

Вывод должен иметь проверяемое основание.

Business relevance

Исследование должно помогать принять решение, а не просто создавать отчет.

Methodology

Повторяемые задачи переводим в стандарты и воспроизводимую методику.

Measurement

Результат должен, насколько это возможно, иметь baseline и способ последующей проверки.

Главное направление

AI Visibility

AI Visibility

Покупатели всё чаще используют системы ИИ для исследования вариантов, сравнения компаний и подготовки решения до прямого контакта с поставщиком. RECOMO изучает этот слой выбора: присутствие компании, понимание ее продуктов и специализации, попадание в shortlist, позицию относительно конкурентов, контекст рекомендации и источники, которые поддерживают представление компании.

Покупатели всё чаще используют системы ИИ для исследования вариантов, сравнения компаний и подготовки решения до прямого контакта с поставщиком. RECOMO изучает этот слой выбора: присутствие компании, понимание ее продуктов и специализации, попадание в shortlist, позицию относительно конкурентов, контекст рекомендации и источники, которые поддерживают представление компании.

Практические ИИ-решения

Практические ИИ-решения

ИИ-помощник руководителя

Рабочий слой для повторяющихся задач с почтой, документами, встречами и корпоративными знаниями.

Подробнее

Автоматизация бизнес-процессов с ИИ

Ограниченные pilot-сценарии для процессов, где ценность, реализуемость и риск можно сопоставить.

Подробнее

ИИ-лендинги и цифровые продукты

Компактные посадочные страницы и интерфейсы под конкретную бизнес-задачу.

Подробнее

С какой задачи начнем?

С какой задачи начнем?

Если хотите понять, как системы ИИ представляют вашу компанию, начнем с AI Visibility. Если задача связана с внутренним использованием ИИ — сначала определим конкретный процесс и минимально достаточный первый шаг.

Если хотите понять, как системы ИИ представляют вашу компанию, начнем с AI Visibility. Если задача связана с внутренним использованием ИИ — сначала определим конкретный процесс и минимально достаточный первый шаг.