Система дистрибуции таргетированного контента на медиаповерхности Heedbook (проект)
| 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
