О клиенте
Wobot — один из первых стартапов в России, который занялся мониторингом социальных медиа. Проект был резидентом «Сколково» и вырос в студенческом сообществе МГТУ им. Баумана.
Задача
Найти упоминания бренда и персон в Facebook, ВКонтакте и Twitter — включая те, где название написано с ошибкой или в разговорной форме.
Сделать поток упоминаний без ручной вычитки тысяч однотипных сообщений и перепостов.
Отдавать результат в виде, с которым можно идти к руководству.
Решение
Под задачу были реализованы интеллектуальные алгоритмы обработки текстов.
Поиск упоминаний. Сбор сообщений о бренде и персонах из социальных сетей: Facebook, ВКонтакте, Twitter.
Анализ тональности. Алгоритмы определяют окраску сообщения, поэтому негатив виден отдельно от общего фона, а не тонет в общем потоке.
Группировка дублей. Перепосты и повторы схлопываются в один сюжет — объём ленты падает, а картина информационного поля становится читаемой.
Исследования и отчёты. Отдельное направление: специалисты Wobot обрабатывают данные, анализируют их и отдают отчёты в удобном формате.
Продуктовая часть сайта. Тарифы, бесплатная неделя, разделы «Для кого Wobot?» и блог, блок клиентов — ФОМ, ЮниКредит Банк, ESET, Тинькофф, РВК.
Результат
Мониторинг стал инструментом анализа, а не поиска: алгоритмы тональности и группировки дублей сократили объём ручной вычитки.
Продукт вышел за рамки стартапа-эксперимента: среди клиентов появились крупные банки, исследовательские и IT-компании.
https://strikt.ai/case-wobot