Исследования рынка

На основе открытых данных, с применением NLP.

Цель

Получение инсайтов о состоянии рынков на основе данных вне компании.

Примеры задач

• Определение целей и задач исследования для решения определенной боли бизнеса
• Определение корректных источников и сбор данных из них
• Возможна автоматизация сбора данных в случае, если необходим регулярный мониторинг и результаты исследования в live-формате
• Обработка данных дизайном в зависимости от поставленных в рамках исследования целей (как аналитические исследования, так и, например, исследования на основе машинного обучения с последующим использованием извлеченных функций как описательных моделей)
• Возможна автоматизация обработки данных и построение обновляемого в режиме реального времени исследования

Описание

Исследования рынка на основе веб-скрейпинга и парсинга открытых данных.
Для решения некоторых задач внутренних данных компаний может не хватить, в таком случае их можно начать собирать из внешних источников, и в дальнейшем их обрабатывать.

Работа строится по принципу:

• Пишется парсер для данных
• Данные агрегируются в удобный для аналитики формат
• Данные обрабатываются, автоматизированно строятся выводы и результаты

Решаемые таким образом боли бизнеса могут быть крайне разнообразны: от решения проблемы актуального ценообразования при помощи сравнения своего товара с другими маркетплейсами, отслеживания комментариев в соцсетях, автоматизации анализа негатива, парсинга новостей с алертом по инфоповодам, и до анализа рынка стартапов для выявления трендов в регулярном режиме.

Решение

Парсинг и аналитика могут быть размещены как на вычислительных мощностях Null One Research, так и заказчика, в зависимости от удобства в рамках общего флоу и бизнес-процессов.

Парсинг может осуществляться как через html-скрейпинг, так и реверс-инжениринг api в случае необходимости оптимизации.

Дизайн исследования выбирается под конкретные боли бизнеса, и может быть как аналитическим подходом, так и более продвинутым, на основе машинного обучения и использования извлеченных функций как описательных моделей.

Также возможно построение предиктивных моделей для предсказания вероятности определенных внешних повторяющихся событий.
Результаты могут предоставляться как в презентационном или текстовом формате, так и при помощи веб-визуализации в режиме онлайн.

По всем вопросам можно обращаться в Телеграм.