Городской советник
Многоканальный сервис ответов на вопросы по жизни города
команда
капитан команды
Осадчук Павел Олегович
Участники команды
Тертычный Иван Сергеевич, Сибгатуллина Эльмира Наилевна, Санькова Евгения Николаевна, Васкес Дэйв, Труфанов Валерий Полная презентация команды: https://www.slideshare.net/secret/DMsm8vIO4EeocR
Краткое описание замысла
Мы создали сервис, "Siri for online businesses", для автоматизции общения между клиентами и компаниями на естественном языке На базе этого сервиса мы создали "Городского советника" - (ро)бота, способного отвечать на вопросы по жизненным ситуациям на естественном языке, подсказывать по событиям в городе сегодня и завтра. Видео работы сервиса: Городской советник - https://youtu.be/nSLVH8Tt3Fk / Поиск мероприятий - https://youtu.be/bccVc2JBB4g

Общая информация

На какие номинации претендует
Лучшее социальное приложение или сервис;
Лучшее техническое решение;
Лучшее бизнес-приложение или сервис
Статус проекта
Разработан MVP
Где можно посмотреть проект в текущем состоянии
https://telegram.me/GorodskoySovetBot
Проблемы проекта
Данные министерства культуры пока не очень подходят для отображения, но это скоро будет исправлено

Идея

Конкурсное задание (если идея сформирована в рамках конкурсного задания)
-
Описание проблемной ситуации
Мы хотим применить концепцию Chat-First к общению между правительством Москвы и жителями города, когда все взаимодействие можно будет осуществлять через чаты. Причем эти чаты могут быть любые - мессенджеры, SMS, социальные сети. Это позволит оперативно общаться с жителями города, информировать их о различных событиях и просто дать им возможность получать информацию привычным способом - с помощью вопросов.
Задачи проекта
Наполнение базы знаний бота Подключение API минестерства культуры

Маркетинг, финансы

Целевая аудитория проекта
Миссия проекта
Фактически мы реализуем возможность общения с городом на естественном языке.
Аналоги, прототипы, конкуренты
Автоматизация общения клиент-компания (Наносемантика, DigitalGENIUS, AIVO) Сильные стороны Большой наработанный опыт в семантическом анализе, крупные клиенты/внедрения, сильные команды Недостатки и слабые стороны Одноканальность — зачастую свой собственный виджет/чат. Слабые возможности интеграции — в основном ответы берутся из внутренней базы знаний. Natural Language Question Answering (Watson, DEEP BLUE, Azure Machine Learning) Сильные стороны Возможности обучения Возможности ответа на любые вопросы в рамках базы знаний Гибкость и мощность семантического ядра Недостатки и слабые стороны Очень дорогое и долгое внедрение Слабые возможности интеграции
Конкурентные преимущества
* Омниканальность. Мы это платформа, поэтому мы изначально нацелены на использование из самых разных каналов с помощью API * Интегрируемость. Мы можем работать с чужими API, бэк-офисами и CRM для получения из них необходимых данных * Защита от тупиков. Система в любой момент может подать сигнал живому оператору, если она не может ответить на вопрос * Скорость. Мы можем запускать автоматизацию на существующих платформах и начинать с маленьких уровней автоматизации, наращивая ее в процессе общения
Бизнес-модель
Подписка Кто является платящей стороной Текущая: компании у которых есть отделы поддержки завязанные на чаты, социальные сети и мессенджеры Чего не хватает для начала тестирования В данный момент мы находимся на этапе Customer Discovery, ищем Product-Market-Fit тестируя разных сегменты потенциальной ЦА. Благодаря широкой области применения автоматизации чата (взаимодействия с компанией в чате) у меня очень много перспективных групп клиентов. Некоторые отваливаются после проблемных интервью, для некоторых надо конструировать MVP.
Стейкхолдеры и потенциальные партнеры
Для городского советника партнерами может являтся правительство москвы. Мы даем возможность омниканально отвечать на вопросы по жизненным ситуациям. Это значит что система отвечающая но вопросы может быть подключена к сайтам, терминалам, мессенджерам, социальным сетям и везде будет работать по одинаковой схеме.
Способ и каналы продвижения продукта, привлечения адресной аудитории / клиентов
контент-маркетинг в технических блогах Стоимость подключения и использования канала 60 000 р. в месяц, зарплата человека, который будет заниматься как созданием так и размещением этого контента Емкость этого канала habrahabr — 700 000 технических специалистов file:///C:/Users/xakpc/Downloads/habrakit_rus_nov_2014.pdf На сколько канал эффективен для проекта? по моей оценке 4-5% технических специалистов так или иначе будут связаны с поддержкой. Из них 5% дойдут до ЛПР в своих компаниях. итого на выходе можно получить около 1500 контактов с потенциальным клиентом.
Возможность интернационализации без перекодирования
Нет
Возможность вывода на межрегиональный и международный рынки
Да

Работа с данными

Список необходимых для реализации проекта данных
Данные из системы жизненных ситуаций сайта future.mos.ru Данные из mkrf
Краткое описание технической реализации проекта
Web-service для автоматизации и любые каналы (сейчас Telegram) для общения

Партнеры

logo Организатор
logo Организатор
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке
logo При поддержке