Μετάβαση στο κύριο περιεχόμενο
Ξεκίνα Συνεργασία
Applied AI

AI όπου τα μαθηματικά πραγματικά βοηθούν.

AI agents για ανάλυση δεδομένων, marketing mix models για αποφάσεις budget και predictive μοντέλα LTV και churn, εφαρμοσμένα εκεί όπου βελτιώνουν τις αποφάσεις σε σχέση με το “χειροκίνητο” alternative, όχι εκεί όπου απλώς γεμίζουν μια παρουσίαση.

80+
Awards
14
Markets
16+
Years
Ξεκίνα Συνεργασία
Neural Architecture

AI that learns and predicts.

ml-engine.sh
training
$ omnicliq ml --train
[data] Features extracted ✓ 2.4M rows
[train] Model fitted ✓ 94% acc
[deploy] Endpoint published ✓ live
✓ Pipeline complete
Input Layer
Data
Features
Signals
Context
Output Layer
Predictions
Segments
Actions
0
Accuracy
0
Faster
0
Models

Applied AI, όχι AI theatre.

Κάθε vendor proposal έχει ένα AI section και κάθε agency deck μιλάει για AI δυνατότητες. Στην πράξη, μεγάλο μέρος από αυτό είναι είτε rebranded analytics είτε chat interfaces πάνω σε dashboards που ήδη λειτουργούσαν σωστά.

Εμείς εφαρμόζουμε AI μόνο εκεί όπου πραγματικά βελτιώνει τις αποφάσεις και δεν το χρησιμοποιούμε όταν ένας analyst ή ένα απλούστερο μοντέλο μπορεί να δώσει το ίδιο αποτέλεσμα πιο καθαρά και πιο αποδοτικά.

Marketing mix models για αποφάσεις κατανομής budget, predictive μοντέλα LTV και churn που κατευθύνουν CRM επενδύσεις, AI agents που εντοπίζουν αποκλίσεις σε επίπεδο account σε κλίμακα που δεν μπορεί να καλύψει ένας άνθρωπος, forecasting μοντέλα που αντέχουν σε εποχικότητα και αλλαγές της αγοράς, και classification use cases όπως κατηγοριοποίηση προϊόντων, sentiment σε reviews και content tagging σε μεγάλη κλίμακα.

Και αντίστοιχα λέμε όχι σε AI-generated content που κοστίζει περισσότερο να επιμεληθεί από το να γραφτεί, σε “AI dashboards” που απλώς κρύβουν αυτό που ένα απλό query θα έδειχνε πιο καθαρά, και σε predictive μοντέλα χτισμένα πάνω σε λίγα ή ασταθή δεδομένα που δεν αντέχουν την πραγματικότητα. Applied AI σημαίνει να γίνεται χρήση του AI μόνο όταν λύνει πρόβλημα που δεν μπορεί να λυθεί εξίσου καλά με απλούστερα μέσα. Οτιδήποτε άλλο είναι απλώς αφήγηση.

Τι κάνει τη διαφορά.

01

Marketing Mix Modelling

Open-source marketing mix modelling frameworks για αποφάσεις κατανομής budget και όχι ως black-box vendor υπηρεσίες. Το μοντέλο τρέχει διαφανώς πάνω στα δικά σας δεδομένα και τα αποτελέσματα είναι πλήρως ελέγξιμα.

02

AI Agents for Analysis

LLM-based agents για anomaly detection σε accounts, cohort analysis και επαναλαμβανόμενες αναλύσεις που αλλιώς θα γίνονταν χειροκίνητα από analyst. Εσωτερικά εργαλεία που χρησιμοποιούμε καθημερινά είναι πλέον εφαρμόσιμα και σε client data.

03

Predictive LTV & Churn

Μοντέλα πρόβλεψης LTV που λαμβάνουν υπόψη cohort και channel dynamics. Μοντέλα churn που εντοπίζουν εγκαίρως πελάτες σε κίνδυνο, ώστε οι παρεμβάσεις retention να έχουν πραγματικό αποτέλεσμα. Και τα δύο τροφοδοτούν απευθείας marketing και CRM αποφάσεις.

04

Forecasting

Time-series forecasting με εποχικότητα, αργίες και αλλαγές στη δομή της αγοράς. Forecasting για revenue, demand και capacity planning, μοντέλα προσαρμοσμένα στην εμπορική πραγματικότητα, όχι απλώς fitted σε μικρά ιστορικά δεδομένα.

05

Classification & NLP

Κατηγοριοποίηση προϊόντων σε κλίμακα, ανάλυση sentiment σε reviews, tagging περιεχομένου και γενικά text classification για e-commerce οργανισμούς που θέλουν να κλιμακώσουν catalog ή να κατανοήσουν τη φωνή του πελάτη.

06

Honest Model Selection

Όταν ένα πιο απλό μοντέλο ή ένα structured query δίνει το ίδιο αποτέλεσμα, επιλέγουμε αυτό. Στόχος είναι οι καλύτερες αποφάσεις και όχι το πιο “εντυπωσιακό” μοντέλο που θα έγραφε καλά σε pitch deck.

Πώς τρέχουμε applied AI.

01

Problem Framing

Καθαρή διάγνωση για το αν το AI είναι η σωστή λύση στο πρόβλημα, ή αν simpler analytics θα απαντούσαν το ερώτημα με χαμηλότερο κόστος. Πολλά proposals τελειώνουν εδώ με πιο απλή σύσταση.

02

Model Design

Επιλογή model architecture για το συγκεκριμένο πρόβλημα. Feature engineering, validation approach και success criteria ορίζονται πριν ξεκινήσει το development. Bias και failure modes εξετάζονται ρητά.

03

Build & Validate

Model development με holdout validation, backtesting και sensitivity analysis. Τα αποτελέσματα stress-tested πριν το deployment — τα περισσότερα models που περνάνε initial validation αποτυγχάνουν σε real-world testing, γι' αυτό κάνουμε και τα δύο.

04

Deploy & Monitor

Model integrated σε decision workflows (bidding, CRM, inventory, reporting). Ongoing monitoring για drift, accuracy degradation και περιπτώσεις όπου το model χρειάζεται retraining ή retirement.

Politikos Shop — flagship fashion department store

Politikos Shop.

+231%
Revenue
+225%
Transactions
+230%
Ad Spend
2
New Markets
Διαβάστε το case study

Συχνές ερωτήσεις.

Όταν έχετε ουσιαστικό spend σε τρία ή περισσότερα channels, 18+ μήνες ιστορικών δεδομένων και λόγο να πιστεύετε ότι το channel-level attribution υπομετρά ή υπερμετρά συγκεκριμένα channels. Το MMM είναι πιο πολύτιμο για businesses όπου το upper-funnel spend (brand, video, programmatic) δύσκολα πιστώνεται μόνο μέσω last-click ή multi-touch attribution.
Ένα dashboard σάς δείχνει data· ένας AI agent τα διερευνά. Όταν το CAC κάνει spike σε μια συγκεκριμένη εβδομάδα, ένα dashboard δείχνει το spike. Ένας AI agent μπορεί να αναλύσει account segments, ad-level performance, audience composition και seasonality patterns που μπορεί να το εξηγούν — και να αναδείξει τις top candidate αιτίες με στοιχεία. Αυτούς τους agents τους χρησιμοποιούμε εσωτερικά για να κλιμακώσουμε την analyst capacity.
Και τα δύο, ανάλογα με το πρόβλημα. Open-source frameworks καλύπτουν MMM και πολλές forecasting tasks. Custom models έχουν νόημα για LTV, churn και domain-specific classification όπου μετράνε τα industry-specific patterns. Χρησιμοποιούμε το σωστό tool για το πρόβλημα, αντί να κάνουμε default σε κάποιο extreme.
Holdout validation, backtesting σε ιστορικές περιόδους, sensitivity analysis σε βασικές παραδοχές και ongoing drift monitoring σε production. Κάθε model έχει documented performance characteristics και γνωστά failure modes — οι χρήστες ξέρουν πότε να το εμπιστευτούν και πότε να κάνουν manual verification.
Χρησιμοποιούμε generative AI σε internal tooling, research και analysis workflows. Για client-facing content production η στάση μας είναι συντηρητική — τα περισσότερα generative content κοστίζουν περισσότερο να γίνουν edit σε usable μορφή από το να γραφτούν από brief. Εξαίρεση είναι τα scale applications (product descriptions at catalog scale, classification at volume) όπου το human writing δεν θα ήταν εφικτό.

Έτοιμοι να εφαρμόσετε AI εκεί που βοηθά;

Ας μιλήσουμε για το πού το applied AI βγάζει καλύτερες αποφάσεις — και πού τα simpler analytics απαντούν το ίδιο ερώτημα με χαμηλότερο κόστος.

Ξεκίνα Συνεργασία