Формирование признакового пространства (набора данных о пользователях и их заказах) с кластеризацией и поиском внутренней структуры данных и их закономерностей. Разработка модуля загрузки данных о заказах и поведении пользователей, модуля предварительной обработки этих данных для формирования признаков пользователей и их заказов. Разработка эффективной алгоритмической схемы категоризации пользователей сервиса (кластеризации клиентов) и формирование первичного представления о категориях клиентов. Тестирование данной схемы на реальных данных продаж за последний год (четкая кластеризация). Обобщение четких метрик и формирование нечетких метрик и нечетких признаков клиентов. Введение нечетких метрик и применение специализированных процедур построения нечетких кластеров. Разработка эффективной схемы гибридизации процедуры нечеткой кластеризации, процедуры формирования и оптимизации признакового пространства с учетом формальной постановки задачи. Разработка модуля оптимизации признакового пространства при формировании кластеров, а также модуля кластеризации потребителей. Формализация функциональных требований к разрабатываемому прототипу интеллектуальной системы автоматизированной сегментации клиентов по их потребительскому поведению в uml нотации «Варианты использования» для формулирования основных сценариев поведения прототипа интеллектуальной системы.
программа привлечения и удержания клиентов программа лояльности бизнес-процесс маркетинг классификация категоризация пользователей система на нечеткой логике интеллектуальный анализ данных кластеризация
Научно-технический отчет состоит из трех частей: введения, основной части и заключения. Отчет также включает 21 иллюстрацию и 9 таблиц, 10 библиографий. 
Перечень ключевых слов: кластеризация, интеллектуальный анализ данных, система на нечеткой логике, категоризация пользователей, классификация, маркетинг, бизнес-процесс, программа лояльности, программа привлечения и удержания клиентов.
Цель выполнения НИОКР:
Разработать и протестировать прототип интеллектуальной системы автоматизированной сегментации клиентов по их потребительскому поведению, позволяющий повысить уровень анализа покупательской способности для эффективного сегментирования клиентов по их потребительскому поведению за счет введения системы поддержки принятия решения на нечеткой логике
Результат работы:
Разработано программно-алгоритмическое обеспечение, в которой доступны следующие возможности:
1.	Динамический сбор данных о поступающих заказах.
2.	Предварительная обработка собранных данных (очистка, удаление ошибочных данных).
3.	Категоризация пользователей сервиса на основе полученных данных.
Научная новизна предлагаемого проекта заключается в использовании нечёткой кластеризации при определении категорий клиентов, а также в разработке специализированных процедур преобразования признакового пространства для формирования кластеров. При проектировании предполагается использование принципиально новой схемы интеграции методов машинного обучения без учителя (для категоризации потребителей по потребительскому поведению), методов машинного обучения с подкреплением (для формирования клиентских предложений), а также параметрических процедур для самонастройки алгоритма формирования признакового пространства.
В соответствии с намеченной целью исследования были определены следующие методы:
1) Теоретический анализ существующих подходов и принципов в области решения задач кластеризации и современных подходов в области проектирования систем интеллектуального анализа данных на основе нечёткого признакового пространства.
2) Экспериментальный метод, включающий проведение численных экспериментов, с дальнейшим анализом и обобщением полученных результатов (с помощью методов статистики и теории вероятности).
Основные конструктивные, технологические и технико-эксплуатационные характеристики:
Программное обеспечение для решения задачи кластеризации пользователей автомойки самообслуживания с использованием нечетких метрик, представлено в виде консольного приложения в среде Python v 3.7. Программный продукт предназначен для работы на персональном компьютере. 
Технологические характеристики: 
•	возможность извлечения признаков для формирования признакового пространства, 
•	возможность формирования нечётких кластеров согласно нечётким характеристикам посетителей, 
•	генерация персональных предложений для программы лояльности клиента в количестве не менее 5 штук, 
•	время выполнения функций обработки новых данных (добавление новых пользователей, открытие дополнительного филиала автомойки) – не более 5 минут.
Поставленные задачи НИОКР выполнены в полном объеме. Разработан подход к реализации формирования клиентских предложений для пользователей автомоек самообслуживания при помощи создания кластеров клиентов и их формального описания при помощи средств нечёткой логики. При этом предлагается двухступенчатая процедура кластеризации: при помощи иерархического алгоритма и с использованием сформированных нечётких метрик. Показано, что оба этих подхода могут быть успешно применены для задачи кластеризации пользователей, при этом подходы имеют различия. Первый подход реализует чёткую кластеризацию и подходит для определения категорий клиентов и первичного описания возможных кластеров. Также с его помощью можно определить те признаки выборки, которые наиболее сильно влияют на кластеризацию. Второй подход строится на применении нечётких признаков, однако требует предварительного экспертного составления набора нечётких метрик. Совмещение этих подходов позволяет добиться необходимого разнообразия и целесообразности клиентских предложений. Эти подходы могут применяться как с учетом указанной специфики, так и для других реальных задач кластеризации.  Также в результате НИОКР разработана алгоритмическая процедура автоматизированного формирования признакового пространства для разрабатываемой системы. Он включает в себя не только автоматизированную подгрузку данных о заказах и погоде во время выполнения заказов, но также и процедуру анализа и отбора наиболее информативных признаков.
Маркетинг
Сергей
Бежитский
Сергеевич
доцент кафедры системного анализа и исследования операций СибГУ им. М.Ф. Решетнева
Кандидат технических наук
Доцент
РОССИЯ
Антон
Храмов
Евгеньевич
Генеральный директор
РОССИЯ
28.23.20
Формирование решений в интеллектуальной среде. Модели рассуждений
28.23.35
Экспертные системы
20.19.27
Автоматизация знаковой обработки текста
20.23.17
Информационно-поисковые массивы. Базы данных. Манипулирование данными и файлами
01.02.EX
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
Сергей
Бежитский
Сергеевич
Общие консультации команды по научной части
РОССИЯ
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "АЕ-НАУКА"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "АЕ-НАУКА"
1202400013826
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью