Марія Цвид

Product Owner напряму Colobridge AI, у межах якого команда створює рішення для аналізу та прогнозування поведінки клієнтів, персоналізації комунікацій і розвитку клієнтської цінності. Марія понад 12 років працює на перетині даних, AI, CRM-маркетингу та клієнтського досвіду. Допомагає бізнесам використовувати дані, щоб:

• підвищувати середній чек;
• збільшувати кількість повторних покупок;
• знижувати відтік;
• розвивати Customer Lifetime Value;
• переходити від масових розсилок до персоналізованої комунікації.

Контакти: 
LinkedIn

Станом на 2026 рік Марія разом із командою Colobridge AI:

1. попрацювала з даними понад 40 компаній;
2. взяла участь у створенні понад 150 моделей машинного навчання;
3. реалізувала проєкти для ритейлу, e-commerce, телекомунікацій, FMCG, фармацевтики, fashion, меблевого бізнесу, освіти та цифрових продуктів.

Досвід виступів

• RAU Workshop (2026)

Тема: «Нові можливості маркетингу: як краще розуміти клієнтів і давати їм саме те, що вони хочуть»
Фокус: Відмова від хаотичних знижкових розсилок на користь проактивного маркетингу на базі ML; використання єдиної моделі на різних етапах життєвого циклу клієнта.

• RAU Expo 2026

Тема: «Future-driven CRM: як змінюється комунікація з клієнтами в епоху ШІ»
Фокус: Інновації в CRM, автоматизація клієнтського досвіду та впровадження ШІ-агентів у ритейлі.

• E-COMMERCE CONFERENCE 2025

Роль: Product Owner рішення beinf.ai від Colobridge
Фокус: Презентація практичних кейсів застосування прогнозних моделей ML/AI у сфері онлайн-продажів та e-com маркетингу для понад 2000 професіоналів.
Головна сцена RAU Expo 2025
Тема: «ML та Gen AI у персоналізації — шлях до збільшення CLV та лояльності клієнтів»
Фокус: Презентація підходів німецького хмарного провайдера Colobridge GmbH до перетворення «сирих даних» на дієві інсайти та тригери для ритейлу.
Утримання та розвиток постійних клієнтів — стратегічна мета компанії.
Гіперперсоналізація — шлях до лояльності клієнтів.
Аналітична точність ML + гнучкість GenAI = «правильна пропозиція правильному клієнту в правильний час».
AI-асистент — новий колега в маркетинговому відділі.

• FMCG Expo 2026

Тема: «Від "розіслати всім клієнтам" до "знати кожного": як змінюється комунікація з покупцем у FMCG»
Побудова стратегії комунікації з існуючою клієнтською базою за допомогою прогнозування
Персоналізація комунікації на різних етапах взаємодії з клієнтом. Від першої покупки до повернення - як зробити комунікацію більш доречною та результативною
Перші прогнози - які дають відчутний ефект бізнесу. Поговоримо про те, з чого варто починати, щоб бізнес швидко побачив практичну цінність такого підходу

• Retail Expo 2025

Тема: «Conversational Commerce: як ШІ змінює клієнтський досвід в retail?»
Що таке розмовна комерція (conversational commerce) і як змінюється спосіб взаємодії людей з онлайн-магазинами
Як AI-агент супроводжує клієнта всім шляхом покупки — від першого контакту до повторної взаємодії
Чим розумний AI-агент відрізняється від звичайного чат-бота
Як персоналізований діалог допомагає швидко знайти потрібні товари й надати якісний клієнтський досвід

• Digital Retail Forum 2025

Тема: «Conversational Commerce: як ШІ змінює клієнтський досвід в retail?»
Що таке розмовна комерція (conversational commerce) і як змінюється спосіб взаємодії людей з онлайн-магазинами
Як AI-агент супроводжує клієнта всім шляхом покупки — від першого контакту до повторної взаємодії
Чим розумний AI-агент відрізняється від звичайного чат-бота
Як персоналізований діалог допомагає швидко знайти потрібні товари й надати якісний клієнтський досвід

Участь у панельній дискусії на 19-й Customer Experience Conference 2025 разом з топами з Uklon, Ajax Systems та Minimal. 
 

Професійний шлях

• 2013 — магістерська робота на тему моделювання ймовірності банкрутства підприємств і перший досвід роботи з прогнозними моделями.
• 2017 — початок практичної роботи з великими клієнтськими даними, аналізом поведінки споживачів і CRM-комунікаціями в компанії Shell Retail Ukraine.
• 2021 — приєднання до Colobridge та запуск AI- і data-проєктів для компаній із різних галузей.
• 2024 — запуск разом із командою Colobridge платформи для прогнозування та діагностики поведінки клієнтів на основі моделей машинного навчання.
• 2026 — понад 40 проаналізованих компаній і більш ніж 150 натренованих моделей.

Сфери експертизи

• Прогнозний і генеративний AI, машинне навчання
• Застосування AI та ML для прогнозування поведінки клієнтів і створення персоналізованого клієнтського досвіду.
• CRM-маркетинг і Customer Retention
• Побудова клієнтських шляхів, спрямованих на утримання, реактивацію, повторні покупки та збільшення CLV.
• Аналіз клієнтів
• Сегментація, кластеризація, поведінкова аналітика та пошук неочевидних закономірностей у клієнтських даних.
• Гіперперсоналізація
• Визначення найбільш релевантної пропозиції, часу, каналу та сценарію комунікації для конкретного клієнта.
• Оцінювання AI-рішень
• Валідація моделей і визначення їхнього впливу на продажі, відтік, середній чек та ефективність комунікацій.