Слишком много данных
Важные сигналы теряются в общем потоке из тысяч сообщений.
AI-аналитика медиаданных
под задачи вашего бизнеса
Мониторинг уже есть. Стандартной аналитики недостаточно.
Создаём индивидуальный AI-слой поверх вашей системы мониторинга СМИ и соцсетей. Он классифицирует упоминания по вашим категориям, выявляет нетипичные изменения и формирует сигналы для решений.
Данных всё больше.
Ответов — нет.
Системы мониторинга хорошо собирают упоминания. Но путь от массива сообщений до управленческого вывода по-прежнему проходит через ручной труд аналитиков.
Ручная разметка
Команда тратит часы на проверку категорий, тегов и тональности.
Отчёт вместо решения
Дашборд показывает, что произошло, но не объясняет причины и действия.
Вопросы
бизнеса
01Почему вырос негатив?
02Что мешает клиентам пользоваться продуктом?
03Какая тема требует реакции сейчас?
04Где шум, а где новый тренд?
От потока сообщений
к понятному сигналу
Мы не заменяем мониторинг. Мы добавляем недостающий аналитический слой и настраиваем его под вашу предметную область.
01ДанныеAPI или экспорт
02КонтекстЯзык бизнеса
03КлассификацияКатегории
04СигналыАномалии
05РешениеДействие команды
Модель понимает контекст именно вашего бизнеса
Категории, словарь, взаимосвязи и критерии важности проектируются под реальные задачи команды — от PR и клиентского сервиса до продукта и маркетинга.
- 01Работа поверх Brand Analytics и других систем
- 02Индивидуальная схема категорий
- 03Облако или контур клиента
- 04Интеграция в текущий процесс
Один слой аналитики.
Разные бизнес-задачи.
01
Репутационные риски
Замечать нетипичные всплески негатива до того, как они превратятся в кризис.
02
Качество сервиса
Выделять повторяющиеся причины жалоб и связывать их с продуктами, каналами и регионами.
03
Маркетинг и PR
Находить темы, форматы и поводы, которые действительно меняют отношение аудитории.
04
Конкурентная аналитика
Сравнивать не только объём упоминаний, но и структуру спроса, проблем и ожиданий.
AI-аналитика для федерального оператора связи
Как индивидуальная настройка моделей помогла сократить ручную проверку и увеличить объём данных для решений.
Средний результат в этом проекте
Сотрудников в процессе проверки
Рост анализируемого объёма
Что получила команда
AI взял на себя обработку основного массива данных, а специалисты сосредоточились на проверке значимых изменений и использовании выводов в работе.
От изменения в данных
к понятному действию.
Каждый сигнал отвечает на четыре вопроса, чтобы аналитик мог быстро проверить его и передать в работу.
АномалияS-024
КАТЕГОРИЯ / КЛИЕНТСКИЙ ОПЫТ
Нетипичный рост темы
Базовый уровень
- 01Что произошло
Краткое описание изменения или аномалии.
- 02Почему это важно
Масштаб, динамика и связь с бизнес-контекстом.
- 03На чём основано
Релевантные сообщения и группы источников.
- 04Кому передать
Команда, которая может проверить гипотезу и действовать.
Начинаем с ваших данных
и конкретной задачи
Формат и сроки пилота определяются индивидуально: объём зависит от источников, сложности категорий и требований к интеграции.
Диагностика
Определяем бизнес-задачи, источники и доступные данные.
Настройка
Проектируем категории и правила под язык вашей отрасли.
Интеграция
Подключаем выгрузки или API существующей системы мониторинга.
Проверка
Сверяем качество на ваших данных и корректируем модели.
Запуск
Передаём сигналы в понятном вашей команде формате.
Встраивается
в вашу инфраструктуру
Архитектуру подбираем с учётом требований к данным, безопасности и текущему стеку.
Cloud
Быстрый доступ к аналитическому слою в согласованной облачной инфраструктуре.
On-premise
Развёртывание внутри защищённой инфраструктуры с учётом требований к данным.
Почему KozhinDev
Собираем решение
вокруг вашей задачи.
019 лет создаём и развиваем цифровые продукты для бизнеса
02Проектируем сложные системы с интеграциями и большими объёмами данных
03Настраиваем решение под процессы, данные и язык конкретной команды
Частые
вопросы
Нужно ли менять текущую систему мониторинга?+
Нет. Решение проектируется как аналитический слой поверх существующей системы и использует доступные API или выгрузки.
Какая точность классификации?+
Точность зависит от данных и категорий. В проекте для телекоммуникационной компании средняя точность категорий составила 88%.
Где могут обрабатываться данные?+
Доступны два варианта: облачная инфраструктура или развёртывание в контуре клиента.
Сколько длится пилот?+
Срок определяется индивидуально после диагностики данных, интеграций и критериев качества.
Покажите нам данные.
Мы покажем, где в них сигнал.
На первой встрече разберём текущий процесс мониторинга, задачу и подходящий формат пилота.
Связаться через Telegram