Интеллектуальная система автоматизированной сегментации клиентов по их потребительскому поведению
кластеризация интеллектуальный анализ данных система на нечеткой логике категоризация пользователей классификация маркетинг бизнес-процесс программа лояльности Программа привлечения и удержания клиентов
Научно-технический отчет состоит из трёх частей: введения, основной части, заключения. Отчет также включает 28 иллюстраций, 10 таблиц, 11 приложений и 10 использованных источников. 
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:
Разработка и тестирование прототипа 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/
Также разработан модуль web-интерфейса, в котором доступно получение следующих данных:
- текущее количество записей в клиентской базе данных;
- детальные данные по пользователю;
- обновления данных для расчёта скидочных предложений.
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. Также предполагается использование собственного API для представления данных об автомойках самообслуживания и дальнейшего преобразования этих данных. Создана алгоритмическая база для будущего масштабирования способов предоставления скидочных предложений клиентам и работы скидочной системы в автономном режиме.

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).
3) Методы отладки программного обеспечения.

Основные конструктивные, технологические и технико-эксплуатационные характеристики:
Программное обеспечение для решения задачи кластеризации пользователей автомойки самообслуживания с использованием нечетких метрик, представлено в виде администраторского интерфейса на основной платформе сервиса и программных модулей 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, 
•	представление персональных предложений для программы лояльности клиента в виде уведомлений, 
•	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 в соответствии с техническим заданием. 
В рамках 1-го этапа проекта 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.
В рамках 2-го этапа проекта разработан web-интерфейс для первичной обработки пользовательского запроса данных. Разработана процедура предварительной обработки данных, передаваемых на локальный сервер. Произведено объединение модулей обработки данных и формирования индивидуальных клиентских предложений, и дана оценка производительности и вычислительной мощности системы. Разработаны методы передачи и обработки данных с помощью выполнения процедуры объединения интерфейса и технологий передачи и использования данных в единую систему.

Web интерфейс полностью интегрирован в администраторскую часть основного сайта сервиса и имеет следующий функционал: 
- получение актуального количества обработанных заказов и обслуженных клиентов из основной БД;
- вывод детальных данных конкретного пользователя за весь период использования автомоек самообслуживания с момента его регистрации;
- ручное обновление данных на сервере обработки данных;
- расчёт скидки по заданным параметрам.	

В данной работе предлагается собственная технология передачи данных в виде собственного API, реализующего связь программных модулей и серверной части. Для оптимизации вычислительных ресурсов серверная часть разделена на основной сервер, реализующий работу сервиса и сбор данных, и сервер обработки данных, использующийся для расчёта скидок и хранения локальной базы данных. Программная часть доработана следующим образом: сформирован модуль работы с данными, позволяющий обновлять локальную БД и рассчитывать скидки по запросам администратора, получаемым из интерфейсного модуля. Оптимизация нагрузки на сервер даёт значительное ускорение работы и застраховывает от дальнейших неполадок в работе системы.

Разработанная система скидочных предложений выгодно отличается от существующих наличием современной интеллектуальной системы расчёта скидок, использующей нечёткую логику. Результатом внедрения данной системы является возможность осуществлять категоризацию клиентов, динамически подстраиваться под существующую клиентскую базу и экономить время на выдачу скидки за счёт работы в автономном режиме.
Внедрение автоматической системы выдачи скидок значительно повлияло на поток клиентов. После отправки уведомлений об индивидуальной скидке 18% клиентов, которые давно не пользовались сервисом (более 1 месяца) вернулись к использованию автомоек самообслуживания в течение 10 дней.

Целью дальнейших исследований будет являться совершенствование системы: будет возможна генерация скидочных предложений в количестве не менее 100 штук одновременно и в дальнейшем увеличение вычислительных ресурсов с ростом клиентской базы. Система выдачи скидок будет являться одним из эффективных средств удержания лояльных клиентов.
Все работы по календарному плану выполнены в полном объёме, при этом произведено полное внедрение системы в работу сервиса.
Объекты интеллектуальной собственности, полученные в результате выполнения работы

Свидетельство о регистрации программной системы для ЭВМ "Интеллектуальная система автоматизированной сегментации клиентов по их потребительскому поведению"; правообладатель: Общество с ограниченной ответственностью "АЕ-Наука" (RU), внесена в Реестр программ для ЭВМ, регистрационный № 2021661224 от 07.07.2021
Данная технология может быть применима для любых компаний осуществляющих периодические продажи зарегистрированным пользователям.
Сергей
Бежитский
Сергеевич
Научный руководитель
Кандидат технических наук
Доцент
-
-
РОССИЯ
Антон
Храмов
Евгеньевич
Ген. директор
РОССИЯ
28.23.20
Формирование решений в интеллектуальной среде. Модели рассуждений
28.23.35
Экспертные системы
20.23.17
Информационно-поисковые массивы. Базы данных. Манипулирование данными и файлами
20.19.27
Автоматизация знаковой обработки текста
01.02.EX
COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
Антон
Храмов
Евгеньевич
Общее руководство компанией и процессом разработки.
РОССИЯ
Сергей
Бежитский
Сергеевич
Руководство процессом научной разработки, участие в создании алгоритма нечеткой кластеризации.
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