Платформа, основанная на применении алгоритмов искусственного интеллекта (AI), предназначена для оптимизации процессов интеграции бизнес-субъектов в рамках организации совместных мероприятий. Основной задачей является обеспечение синергии при подборе партнёров, основываясь на анализе параметров целевой аудитории, её предпочтений, ожидаемого коммуникационного воздействия, социальной значимости и охвата.


Ключевые элементы платформы

База данных: Содержит детализированную информацию о субъектах хозяйствования, их направлениях деятельности, продуктовых линейках, клиентских сегментах, медиа-активности, истории участия в аналогичных инициативах и т.д.
Модуль анализа целевой аудитории: Выполняется посредством методов машинного обучения (ML) и анализа больших данных (Big Data). Модуль осуществляет глубокий анализ профилей целевых сегментов, определяя ключевые демографические показатели, поведенческие паттерны, предпочтения и потребности клиентов и т.д.
Алгоритмическая оптимизация партнёрства: Включает использование методов кластеризации и прогнозирования для выявления взаимосвязей между различными субъектами хозяйствования. На основе результатов этих расчётов формируются предложения по потенциальным партнерам, исходя из общих характеристик целевого сегмента, ожидаемой синергетической выгоды и социального эффекта.
Генерация предложений по мероприятию: AI-модели формируют рекомендации по форматам мероприятий, которые наилучшим образом соответствуют требованиям интегрированных субъектов. Такие мероприятия могут включать деловые форумы, выставки, маркетинговые кампании, благотворительные инициативы и другие формы активностей.
Оценка эффективности и аналитика: По завершении мероприятия платформа проводит комплексный анализ собранных данных, используя методы KPI-анализа (Key Performance Indicators) и оценку ROI (Return on Investment). Это включает сбор обратной связи, мониторинг показателей вовлеченности, анализ достижения поставленных целей и оценку социального влияния.
Обратная связь и обучение модели: Полученные данные передаются обратно в систему для дальнейшего обучения моделей машинного обучения. Это позволяет улучшать точность предсказаний и адаптировать алгоритмы к изменяющимся условиям рынка и потребностям пользователей.