Система для анализа событий, повлиявших на NPS
Быстрый переход:
Основная информация
Название :
Система для анализа событий, повлиявших на NPS
Организация-исполнитель :
Автор:
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:
12.10.2024
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 |