GenAI
в маркетинговой аналитике

Требует значительных ресурсов от аналитиков и маркетологов.

Повышает вероятность упущенных возможностей, поскольку ручной анализ не может охватить весь массив информации.

Замедляет реакцию компании на тренды и маркетинговые активности конкурентов.

Современный рынок телекоммуникаций динамичен и конкурентен: новые предложения, рекламные кампании, активности конкурентов и изменения в потребительских предпочтениях требуют от компаний быстрого реагирования. Однако, в условиях огромного потока данных из открытых источников – социальных сетей, Telegram-каналов, новостных ресурсов, отзывов и других медиа – маркетинговым командам сложно оперативно отслеживать ключевые изменения.

Сейчас сбор и анализ таких данных выполняется вручную, что в свою очередь:

Мегафон – один из лидеров телеком-рынка в России, стремящийся к цифровизации бизнес-процессов и внедрению AI-решений. В рамках этого проекта предстоит разработать мультиагентную систему, которая автоматизирует мониторинг рыночных данных, сократит время анализа и повысит точность рекомендаций.

Почему это важный проект?

Улучшение качества данных – AI-фильтрация позволит выделять действительно важные сигналы из огромного массива информации.

Экономия времени и ресурсов – снижение нагрузки на аналитиков и маркетологов.

Усиление конкурентного преимущества – автоматический анализ трендов поможет быстрее адаптировать маркетинговые стратегии.

Оптимизация работы команды – система возьмет на себя рутинные процессы мониторинга и анализа.

Этот инструмент повысит скорость и эффективность маркетинговых решений в Мегафоне, а именно:

Чему я научусь?

Этот проект позволит прокачать ключевые навыки в области AI и анализа данных:

Разработка AI-систем от идеи до реализации – получите опыт создания работающего решения.

Генерация бизнес-инсайтов с LLM – освоите промпт-инжиниринг для рекомендательных систем.

Автоматизация сбора данных – разберетесь в парсинге, API-интеграциях и обработке информации.

Машинное обучение и NLP – научитесь анализировать тональность, суммаризировать текстовые данные.

Работа с LangChain и LangGraph – изучите построение мультиагентных AI-систем.

Но мы ожидаем, что у тебя уже есть

Навыки парсинга и интеграции с внешними источниками. (API соцсетей и Telegram, BeautifulSoup + Crawler и т. п.). Работа с ORM и SQL.

Опыт работы со streamlit, создание дашбордов, графиков и интерфейса взаимодействия.

Готовность к изучению новых инструментов (способность быстро осваивать фреймворки и библиотеки и их адаптация).

Понимание архитектуры мультиагентных систем (базовые знания работы с LangChain/LangGraph).

Опыт работы с LLM, промпт-инжениринг (формирование запросов, интеграция, openai-протокол).

Основные знания машинного и глубокого обучения.

Уверенные навыки программирования на Python (pandas, numpy, torch).

Ожидаемый результат

Настроенные LLM-агенты, формирующие маркетинговые рекомендации на основе анализа.

Интерактивный дашборд, отображающий ключевые метрики и инсайты для маркетинга.

Алгоритмы фильтрации и обработки информации, позволяющие выделять значимые события.

Готовая мультиагентная система, автоматически собирающая и анализирующая внешние данные.