Система поддержки принятия решений

Система поддержки принятия решения по управлению маркетингом и клиентской коммуникацией на основе цифрового портрета пользователя с использованием машинного обучения.

Основные характеристики системы для конечных потребителей:
Получение для конечного потребителя потока новых клиентов быстро и дешево;
Повышение уровня лояльности клиентов и улучшение уровня сервиса в короткие сроки;
Последующее удержание клиентов с использованием автоматизации процессов коммуникации и заменой менеджеров на программных роботов.

В качестве основных областей применения системы выделяются следующие сегменты рынка:
Компании ритейлеры;
Компании работающие в сфере электронной коммерции;
Различные службы доставки;
Мовременные колл-центры;
Автодилеры и станции технического обслуживания;
Крупные и средние застройщики;
Компании из сферы инфобизнеса;
Банки, финансовые и страховые компании;
Государственные учреждения.

В качестве входных данных, информации в системе используются:
Клиентские данные компаний пользователей создаваемой системы.
Истории заказов клиентов компаний пользователей создаваемой системы.
Истории коммуникаций клиентов компаний пользователей создаваемой системы.

В качестве выходных данных, информации и выходных реакций система выдает во время выполнения заложенных в нее функций:
Полученные цифровые портреты пользователей.
Массовые рассылки предложений и выстраивание омниканальных коммуникаций с клиентами компаний пользователей создаваемой системы.
Рекомендации по взаимодействию с клиентами менеджерам компаний пользователей создаваемой системы

Разработана реконфигурируемая нейронная сеть, которая используется:
Для умного голосового робота, осуществляющего автодозвон. Робот способен определять настроение, тональность и реагирует максимально подходящим сценарием обратной связи с клиентами;
Для формирования таксономии базы данных, которая позволяет агрегировать в себе большой объем информации, сегментировать ее и вычислять наиболее вероятный фрагмент данных, исходя из поставленной задачи. Таким образом, пользователь, имея доступ к базе данных, получает точную выборку из массива с наименьшей погрешностью в релевантности;
Для формирования квалификационного портрета клиента на основе набора критериев и характеристик, определяемых законами таксономии базы данных;
Для выбора по итогу обработки дата-сетов наиболее подходящего канала коммуникации, который будет использоваться согласно заранее разработанным схемам взаимодействия.

Для решения поставленных задач использовались следующие методы и подходы:
Методы и модели математического моделирования;
Методы теории вероятностей и математической статистики;
Методы и модели машинного обучения;
Модели нейронных сетей и нечеткой логики.

В основе созданной системы используются нами научно-технические решения:
Программный модуль массовых рассылок и выстраивания омниканальных коммуникаций обеспечивает анализ историй коммуникаций клиентов с компаниями, которая формируется из набора каналов коммуникации компаний с клиентом, времени и продолжительности коммуникации с клиентами в этих каналах коммуникации в течение всей жизни компании и метриками Unit-экономики, показывающими долю клиентов, которых получилось удержать компании с помощью определенных каналов коммуникаций. На основе анализа данных посредством механизма машинного обучения в программном модуле производится генерация рекомендаций по наиболее предпочтительным массовым рассылкам и омниканальным коммуникациям.

В программном модуле массовых рассылок и выстраивания омниканальных коммуникаций встроены следующие подсистемы:
- Подсистема голосового робота. Программное обеспечение с интегрированным машинным обучением, которое позволяет звонящему перемещаться по системе интерактивного голосового ответа своим голосом на живом человеческом языке. При этом звонящим клиентам не нужно слушать автоответчик и нажимать соответствующие цифры на своих смартфонах. Они разговаривают с голосовыми роботами в упрощенной имитации разговора, как с живым оператором. Голосовые роботы облегчают, ускоряют и повышают эффективность повседневных задач. Более того, по сравнению с людьми они также рентабельны для бизнеса внедряющих их в сфере маркетинга. Основная функция подсистемы голосового робота, это продвижение клиентов по воронке продаж.

- Подсистема рассылки. Серия смс, которую компании отправляют своим клиентам, чтобы увеличить продажи и повысить узнаваемость бренда. Такого типа рассылки могут быть информационными, рекламными, транзакционными или для сбора обратной связи. Отправка может осуществляться через разные сервисы. Это могут быть веб-сервисы, которые работают онлайн через интернет или устанавливаются на компьютер. Либо с помощью инструментов мобильных операторов. При этом система отправляет SMS с высокой скорость на любых операторов и анализирует результаты. В рамках разрабатываемой системы планируется создание персонализированных SMS сообщений с использованием подстановки переменных и интеграцией с любой CRM-системой с помощью мощного API и готовых виджетов.

- Подсистема трекинга. Трекинговая система или платформа (CPA-трекер) это единый интерфейс, где хранится информация по трафику, источникам и текущим кампаниям со всех рекламных кабинетов и нерекламных площадок. Данная система позволяет в режиме реального времени видеть, что происходит с откруткой рекламного бюджета, показателями фрода (мошеннических операций) и конечными целевыми действиями, то есть лидами. При этом во время отправки сообщений во всех каналах система использует трекинговые ссылки, позволяющие определить переход клиента и обогатить его цифровой портрет внутри системы. В рамках разрабатываемой системы будет заложена возможность выстраивания персонализированных коммуникаций, доводя клиента до необходимого полезного действия.

- Омниканальная подсистема. Программный сервис с интегрированным машинным обучением, обеспечивающий взаимную интеграцию разрозненных каналов коммуникации в единую систему, с целью обеспечения непрерывной коммуникации с клиентом. В рамках разрабатываемой системы будет реализован механизм подключения любого количества аккаунтов и почтовых ящиков к единому коммуникационному ядру, обеспечено взаимодействие с клиентами во всех популярных каналах: e-mail, мессенджеры, социальные сети и SMS. Также будет разработан конструктор роботов, которые могут автоматизировано доводить клиента до полезного действия.