«Иннодата» вывела на рынок «Систему мониторинга и анализа контента социальных сетей»

Цифровизация Бизнес-приложения Big Data Российское ПО
, Текст: Дмитрий Степанов

«Иннодата», российский разработчик программных бизнес-решений, объявила о выводе на рынок собственной «Системы мониторинга и анализа контента социальных сетей». Решение, предназначенное для работы с обращениями клиентов, основано на технологиях Big Data и предиктивной аналитики в социальных сетях и может быть применимо для ключевых отраслей экономики: ритейл, телеком, транспорт и логистика, нефтегазовый сектор, крупный E-Commerce, гражданская авиация, финансовый сектор.

В связи с растущей диверсификацией бизнеса, созданием новых брендов и необходимостью поиска компаниями возможностей выхода на новые рынки требуется эффективное исследование рынка и получение максимальной информации о потенциальных клиентах с целью принятия верных решений и алгоритмов действий в нестандартных или кризисных ситуациях. Сделать это поможет «Система мониторинга и анализа контента социальных сетей» на основе автоматизации непрерывного процесса получения и предиктивной аналитики большого массива разрозненных данных, поступающих от клиентов в социальных сетях. Данная технология представляет собой Enterprise-платформу, ключевыми особенностями которой являются возможность адаптивной настройки под пожелания и требования конечного заказчика, готовые коннекторы к различным отраслевым платформам, широкие возможности интеграции и подключение дополнительных модулей. 

По словам директора по инновациям компании «Иннодата» Александра Дроздова, «оптимальным является решение, предполагающее возможность настройки платформы под определенные требования и конкретные задачи, возможность интегрировать его в существующую инфраструктуру. Именно таким стало решение "Система мониторинга и анализа контента социальных сетей". C точки зрения географии, таргетинга и жестких настроек его использования для аналитики соцсетей, нет четких рамок или ограничений, поскольку основной любой социальной сети является Интернет». 

Данные, полученные в социальных медиа, используются для машинного обучения, что позволяет в режиме реального времени определять категорию и тональность конкретного упоминания, помогая правильно определять приоритеты реагирования на обращения в социальных медиа. При работе с обращениями система постоянно анализирует «свежие» данные и непрерывно самообучается для повышения точности.

На основе накопленных исторических данных построены математические модели, позволяющие при получении обращения от клиента по любому каналу коммуникации, с высокой долей вероятности определять тему обращения, а также подразделение, ответственное за обработку и решение проблемы. Такой подход привел к снижению использования ресурсов для анализа и переназначения полученных запросов. 

Важным эффектом от внедрения платформы является возможность непрерывного мониторинга удовлетворенности брендом и взаимодействия с пользователями в социальных сетях, что является критичным направлением для создания репутации, которая особенно важна для крупных компаний. 

Отдельное направление использования данных платформы – обеспечение безопасности. Анализ данных социальных сетей актуален для выявления террористических организаций, экстремистских настроений пользователя и его круга общения. Также приложение может использоваться и в целях внутренней безопасности компании, например, Отделом собственной безопасности или отделом HR для анализа рекрутеров и персонала компании.

По словам Исполнительного директора компании «Иннодата» Александра Сергиенко, «на рынке, несомненно существуют игроки, которые предлагают отдельные сегменты изучения данных в социальных сетях, благодаря существующему высокому спросу на эти решения. Однако будущее, несомненно, не за сервисами, имеющими ограниченную функциональность, а за полнофункциональными решениями для компаний, имеющих высокие потребности, которые должны "закрываться" персонализацией под конкретного заказчика».

CNews100: Крупнейшие ИТ-компании России 2018

№ 2018 Название компании Совокупная выручка компании в 2018 г., c НДС, ₽тыс. Рост выручки 2018/2017
1 НКК 207 948 225 10%
2 Ланит 164 241 330 20%
3 Epam 115 255 716 36%
4 Softline 94 820 000 32%
5 51 400 000 20%
6 Лаборатория Касперского 45 404 040 12%

смотреть полный рейтинг

Крупнейшие ИТ-разработчики России 2018

№ 2018 Название компании Город (расположение центрального офиса) Выручка от продажи продуктов собственной разработки (АО, ПО, в том числе продукты, поставляемые по модели SaaS) в 2018 г., с НДС, ₽тыс.
1 Москва 51 400 000
2 Лаборатория Касперского Москва 45 404 040
3 ЦФТ (Центр Финансовых Технологий) Москва 16 445 791
4 СКБ Контур Екатеринбург 13 400 001
5 Nexign (Петер-Сервис) Санкт-Петербург 7 066 838

смотреть полный рейтинг