02. Задача проекта
Платформа для определения целевой аудитории среди блогеров
Узнайте как использование мощной платформы для обработки и анализа данных блогеров позволяет брендам значительно повысить эффективность рекламных кампаний, снизить затраты и извлекать ценные инсайты для стратегического планирования01. Про заказчика
Агентство полного цикла в области инфлюенс-маркетинга (NDA) — их цель — это обеспечить эффективное взаимодействие брендов и блогеров. Начав свой путь в 2018 году, агентство стремительно набирает популярность, используя наиболее современные технологии и аналитические подходы для оптимизации рекламных кампаний.
03. Как мы решали задачу
0 1
Провели анализ требований и собрали информацию о ключевых критериях для поиска блогеров.0 2
Разработали парсер для сбора данных из социальных сетей, учитывая особенности их защиты от парсинга.0 3
Реализовали на платформе компоненты машинного обучения для анализа собранной информации.0 4
Интегрировали систему с существующими инструментами в агентстве, обеспечив интуитивно понятный интерфейс.0 5
Провели тестирование платформы, производя корректировки на основе полученных данных.0 6
Обучили команду агентства пользователю новой системы, запустив ее в рабочем процессе.Интересный факт
Наша платформа способна обрабатывать огромные объемы данных на ежедневной основе. Собираемые данные включают информацию, которая ценна для планирования РК. Объем данных составляет примерно 500 гигабайт ежедневно. Собранный датасет анализируется ансамблем моделей машинного обучения для прогнозирования поведения блогеров и их аудитории в рамках РК. Итоги анализа архивируются по особой логике, позволяющей эффективно хранить и извлекать информацию. Такой подход позволяет осуществить возврат к данным для построения прогнозов, выявления новых трендов и генерации ценных инсайтов, что приносит ощутимые выгоды на поздних этапах маркетинговых и стратегических решений.
04. Как это работает
1 Платформа собирает данные из социальных сетей с помощью специализированного парсера.
2 Далее данные обрабатываются и очищаются от лишней информации.
3 С помощью алгоритмов машинного обучения производится анализ контента и аудитории блогеров.
4 Результаты анализируются и сортируются по заданным критериям, предоставляя пользователю список подходящих кандидатов.
5 Пользователь может взаимодействовать с платформой для просмотра детальной информации о каждом блогере.
05. Проблемы и их решение
Формализация задачи
Когда клиент пришел к нам, у него была только идея — создать платформу для аналитики блогеров, но отсутствовал четкий план и понимание, как реализовать этот проект. Сложность заключалась в том, что без структурированного подхода появлялись риски неэффективности и непредсказуемости в дальнейшем развитии продукта.
Решение
Мы помогли клиенту формализовать идею и разработать детальный план действий, став системообразующим звеном на пути к реализации его замысла. Начав с глубокой работы над архитектурой платформы, мы собрали команду специалистов, которая вместе с клиентом проанализировала требования и выявила ключевые аспекты для успешной работы системы.
Протоколы защиты от парсинга
Среди основных проблем, с которыми мы столкнулись, были постоянные изменения протоколов защиты социальных сетей, что усложняло парсинг данных.
Решение
Для решения этих проблем мы разработали адаптивные алгоритмы, которые позволяют быстро находить обходные пути и адаптироваться к новым условиям, сохраняя эффективность работы платформы. Это приносит ценность для бизнеса, обеспечивая надежность и стабильность процесса.
06. Ценность проекта
Экономия
Система оптимизировать затраты на маркетинг. Бренды могут целенаправленно инвестировать в рекламу на основе точных данных о ЦА, что уменьшает риск неудачных вкладов и увеличивает возврат на инвестиции.Эффективность
Платформа ускоряет поиск и анализ блогеров, позволяя брендам быстро находить наиболее подходящих блогеров для своих рекламных кампаний. Это сокращает время на подготовку РК, что позитивно сказывается на бизнесе.Точность
Платформа предлагает возможность глубокой аналитики блогеров, позволяя не только выявлять общие тренды, но и получать детальную информацию о конкретной аудитории. Это повышает точность целевых настроек РК.Конкурентоспособность
С помощью платформы бренды получают доступ к актуальным данным о блогерах и их аудиториях, что позволяет им оставаться на шаг впереди конкурентов и делать более обоснованные решения в сфере маркетинга.07. Команда, которая
внедрила проект
Техлид
Константин Порошкин
Backend-Lead
Алексей Цибульников
Менеджер проекта
Илья Гуреев
Аналитик
Роман Федоров
Computer Vision инжерер
Роман Мазников
DevOps
Дмитрий Соркин
Куратор команды разметки
Марк Яговкин
08. Планы на будущее
Готовые проекты
Наша команда успешно разработала 54 проекта с искусственным интеллектом. Тут собраны наши лучшие проекты про которые мы можем рассказать, про некоторые совсем немного, а некоторые мы вообще не можем тут упомянуть
Разработка нейросети
Нейросеть, которая следит за здоровьем коров
Разработка крупной системы
Классификация
и распознавание
повреждений автомобилей
и распознавание
повреждений автомобилей
Разработка крупной системы
Анализируем запрещенные
предметы в багаже
при помощи рентгена и ИИ
предметы в багаже
при помощи рентгена и ИИ
Разработка крупной системы
Платформа с единым
реестром интернет-рекламы
реестром интернет-рекламы
Разработка крупной системы
Распознавание
автомобильных номеров
для парковок, ТЦ и БЦ
автомобильных номеров
для парковок, ТЦ и БЦ
Разработка крупной системы
Контролируем бодрость
сотрудников аэропорта,
чтобы вы улетели в отпуск
сотрудников аэропорта,
чтобы вы улетели в отпуск
