Система дистрибуции таргетированного контента на медиаповерхности Heedbook (проект) — различия между версиями
(Новая страница, с помощью формы Новый_проект) |
|||
| (не показано 5 промежуточных версии 2 участников) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
{{Карточка_проекта | {{Карточка_проекта | ||
|name=Система дистрибуции таргетированного контента на медиаповерхности Heedbook | |name=Система дистрибуции таргетированного контента на медиаповерхности Heedbook | ||
| − | |mentor= | + | |mentor=Маслов Алексей |
|mentor_login={{URLENCODE:GalinaKaleeva|WIKI}} | |mentor_login={{URLENCODE:GalinaKaleeva|WIKI}} | ||
|semester=Осень 2017 | |semester=Осень 2017 | ||
| Строка 11: | Строка 11: | ||
=== Что это за проект? === | === Что это за проект? === | ||
| − | Компании, осуществляющие face-to-face обслуживание клиентов не удовлетворены качеством оценки удовлетворенности клиентов с помощью стандартных механизмов (телефонный опрос, SMS | + | Компании, осуществляющие face-to-face обслуживание клиентов не удовлетворены качеством оценки удовлетворенности клиентов с помощью стандартных механизмов (телефонный опрос, SMS/email, контрольная закупка, кнопки лояльности). Для того чтобы решить задачу, компания Heedbook разработала системы анализа клиентских эмоций и бизнес-процессов с помощью нейросетей. Компания анализирует мимику, внимание, тон голоса, содержание разговора и много других параметров в процессе обслуживания клиента. |
| + | |||
| + | Более подробно о проекте можно на сайте проекта – heedbook.com | ||
| + | |||
| + | Система также анализирует пол, возраст клиента. При помощи демографической информации и информации об эмоциях клиента можно предоставить клиенту коммерческое предложение, учитывающее потребности его cоц-дем группы и соответствующее его настроению. Для того, чтобы отобразить предложение используется медиаэкран компании Heedbook, подключенный к рабочей станции сотрудника и имеющий 7 дюймовый LCD тачскрин. Задача в проекте – создать систему дистрибуции таргетированного медиаконтента по соц-дем и эмоциям клиента. | ||
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === | ||
Разработка бэк-энд архитекуры облачных сервисов | Разработка бэк-энд архитекуры облачных сервисов | ||
| + | |||
Построение WebApp на базе .Net Core | Построение WebApp на базе .Net Core | ||
| + | |||
Работа с видео графикой, адаптируемой под WEB | Работа с видео графикой, адаптируемой под WEB | ||
| + | |||
Программирование микросервисов на языках C# и Python | Программирование микросервисов на языках C# и Python | ||
| + | |||
Глубокое взаимодействие с API Heedbook | Глубокое взаимодействие с API Heedbook | ||
| + | |||
WebSocket технологию | WebSocket технологию | ||
| Строка 26: | Строка 35: | ||
=== Какие будут использоваться технологии? === | === Какие будут использоваться технологии? === | ||
Azure Functions | Azure Functions | ||
| + | |||
Cognitive services | Cognitive services | ||
| + | |||
WebApp .Net Core | WebApp .Net Core | ||
| + | |||
DB | DB | ||
| + | |||
ML | ML | ||
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
1. Архитектура проекта. API, внешние связи и зависимости. | 1. Архитектура проекта. API, внешние связи и зависимости. | ||
| + | |||
2. Специфические технологии и используемые инструменты. | 2. Специфические технологии и используемые инструменты. | ||
| + | |||
3. Доступные ресурсы, организация доступа. | 3. Доступные ресурсы, организация доступа. | ||
| + | |||
4. Разделение ролей | 4. Разделение ролей | ||
| Строка 41: | Строка 57: | ||
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
| − | + | 1-3 Реализация фронт-энд решения по дистрибуции медиа-контента и получения клиентских реакций на него | |
| + | |||
| + | 4-5 Построение системы загрузки медиа (видео и изображения) материалов по полу и возрасту. | ||
| + | |||
| + | 6-7 Построение системы дистрибуции и хранения медиа (видео и изображения) материалов. | ||
| + | |||
| + | 8-9 Реализация микросервисов по интегрирующих систему дистрибуции и анализа таргета (пол, возраст) при помощи нейросетей. | ||
| + | |||
| + | 10 Глубокая аналитика взаимодейтсвия клиента с медиактонтентов (реакция внимания, действий на такскрине, эмоций), пуш-нотификация сотрудника о реакциях клиента на предложения для эффективных кросс-продаж. | ||
| + | |||
=== Ориентировочное расписание занятий === | === Ориентировочное расписание занятий === | ||
TBA | TBA | ||
Текущая версия на 20:57, 23 октября 2017
| Ментор | Маслов Алексей |
| Учебный семестр | Осень 2017 |
| Учебный курс | 2-й курс |
| Максимальное количество студентов, выбравших проект: 5 | |
Что это за проект?
Компании, осуществляющие face-to-face обслуживание клиентов не удовлетворены качеством оценки удовлетворенности клиентов с помощью стандартных механизмов (телефонный опрос, SMS/email, контрольная закупка, кнопки лояльности). Для того чтобы решить задачу, компания Heedbook разработала системы анализа клиентских эмоций и бизнес-процессов с помощью нейросетей. Компания анализирует мимику, внимание, тон голоса, содержание разговора и много других параметров в процессе обслуживания клиента.
Более подробно о проекте можно на сайте проекта – heedbook.com
Система также анализирует пол, возраст клиента. При помощи демографической информации и информации об эмоциях клиента можно предоставить клиенту коммерческое предложение, учитывающее потребности его cоц-дем группы и соответствующее его настроению. Для того, чтобы отобразить предложение используется медиаэкран компании Heedbook, подключенный к рабочей станции сотрудника и имеющий 7 дюймовый LCD тачскрин. Задача в проекте – создать систему дистрибуции таргетированного медиаконтента по соц-дем и эмоциям клиента.
Чему вы научитесь?
Разработка бэк-энд архитекуры облачных сервисов
Построение WebApp на базе .Net Core
Работа с видео графикой, адаптируемой под WEB
Программирование микросервисов на языках C# и Python
Глубокое взаимодействие с API Heedbook
WebSocket технологию
Какие начальные требования?
Знания языков C#, широкий ИТ кругозор
Какие будут использоваться технологии?
Azure Functions
Cognitive services
WebApp .Net Core
DB
ML
Темы вводных занятий
1. Архитектура проекта. API, внешние связи и зависимости.
2. Специфические технологии и используемые инструменты.
3. Доступные ресурсы, организация доступа.
4. Разделение ролей
Направления развития
TBA
Критерии оценки
1-3 Реализация фронт-энд решения по дистрибуции медиа-контента и получения клиентских реакций на него
4-5 Построение системы загрузки медиа (видео и изображения) материалов по полу и возрасту.
6-7 Построение системы дистрибуции и хранения медиа (видео и изображения) материалов.
8-9 Реализация микросервисов по интегрирующих систему дистрибуции и анализа таргета (пол, возраст) при помощи нейросетей.
10 Глубокая аналитика взаимодейтсвия клиента с медиактонтентов (реакция внимания, действий на такскрине, эмоций), пуш-нотификация сотрудника о реакциях клиента на предложения для эффективных кросс-продаж.
Ориентировочное расписание занятий
TBA
