Система для анализа событий, повлиявших на NPS

Вернуться к списку

Основная информация

Название :
Система для анализа событий, повлиявших на NPS
Организация-исполнитель :
✓ ООО "Инфотехника"
Автор предложения:
Владимир Щербаков
Основное технологическое направление :
Системы обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта
Дополнительные технологические направления :
Технологии информационных, управляющих, навигационных систем
Технологии и программное обеспечение распределенных и высокопроизводительных вычислительных систем
Передовые цифровые и интеллектуальные производственные технологии, промышленный интернет вещей
Дата публикации:
11.03.2023
Видимость :
Да
Аннотация:
Разработка методов, алгоритмов и программ для отслеживания и прогноза влияния изменений продуктовых предложений на индекс потребительской лояльности (NPS - Net Promoter Score)

Решаемые проблемы и области применения

Решаемые проблемы :
Изменения продуктовых предложений влияют на индекс потребительской лояльности, оценка этого влияния необходима для управления изменениями
Актуальность проблемы:
В большом потоке изменений продуктовых предложений необходимо отследить события, влияющие на индекс потребительской лояльности
Потенциальный экономический эффект:
Сохранение клиентов и привлечение новых - это основа бизнеса, Применительно к клиентам компании, лояльность – это особая характеристика клиента, определяющая его приверженность определенному товару, услуге или всей компании в целом.
Технологическая схема:
Использование технологии ИИ (адаптация и прогнозирование, обработка больших данных) позволяет управлять процессом внедрения изменений при сохранении и повышении потребительской лояльности
Области применения:
Другое

Технология

Описание технологии и ее ценность :
В большом потоке изменений продуктовых предложений (больших данных) отслеживаются события, влияющие на индекс потребительской лояльности. Использование технологии ИИ (обработка больших данных, адаптация и прогнозирование) позволяет управлять процессом внедрения изменений, выявлять значимые события, оценивать их влияние, сохранять и повышать потребительскую лояльность
Конкурентные технологии :
Ф. Райхельд, Starbucks
Инновационность технологии, конкурентные преимущества :
Благодаря ИИ, повышается надежность и точность анализа и прогноза
Потенциал импортозамещения :
Starbucks

Текущее состояние

Описание текущего состояния :
Проведен библиографический и патентный поиск, проведено обобщение постановочной части, выбрана концепция технического решения
Интеллектуальная собственность :
Название документа Обобщенная программа управления лояльностью
Текущее финансирование :
2000000
Текущее финансирование (Описание) :
Собственные средства. Проведен библиографический и патентный поиск, проведено обобщение постановочной части, выбрана концепция технического решения

Команда проекта

Численность проектной команды :
2
Структура и компетенции команды :
Разработка обобщенных систем управления на основе ИИ
Члены команды :
Щербаков Владимир Юрьевич Главный конструктор Системный анализ, концептуальная проработка, выбор направлений и проведение исследований
Мойбенко Виктор Иванович Научный консультант Системный анализ, проведение исследований

Финансовый профиль

Год Выручка Затраты Прибыль Инвестиции
2023 0 18000000 0 20000000

Предложение инвестору / партнеру

Потребность в производственном партнёре :
Инвестор, покупатель
Необходимые ресурсы для реализации проекта :
20000000 руб.
Дорожная карта развития проекта :
2023
Разработана система для анализа событий, повлиявших на NPS
Контактная информация