AI-система анализа обратной связи участников мероприятия

Проектируем и внедряем системы искусственного интеллекта: от прототипа до production-ready решения. Наша команда объединяет экспертизу в машинном обучении, дата-инжиниринге и MLOps, чтобы AI работал не в лаборатории, а в реальном бизнесе.
Показано 1 из 1 услугВсе 1566 услуг
AI-система анализа обратной связи участников мероприятия
Простая
от 1 рабочего дня до 3 рабочих дней
Часто задаваемые вопросы
Направления AI-разработки
Этапы разработки AI-решения
Последние работы
  • image_website-b2b-advance_0.png
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1218
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1161
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    853
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1047
  • image_logo-advance_0.png
    Разработка логотипа компании B2B Advance
    561
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    825

Разработка AI-системы анализа обратной связи с мероприятий

Постмероприятийный анализ — сбор и обработка отзывов участников конференций, тренингов, корпоративных событий. AI-система обрабатывает текстовые ответы анкет, NPS-комментарии и отзывы в соцсетях, превращая разрозненные данные в структурированные инсайты для организаторов.

Источники обратной связи

Собственные анкеты (Google Forms, Typeform, SurveyMonkey), NPS-опросы, отзывы в Instagram/VK/Telegram с хэштегом мероприятия, отзывы спикеров о логистике, комментарии в приложении мероприятия.

Анализ открытых ответов

def analyze_event_feedback(responses: list[FeedbackResponse]) -> EventAnalysis:
    # Кластеризация тем по всем открытым ответам
    topics = discover_topics([r.open_text for r in responses if r.open_text])

    # Sentiment по каждой теме
    topic_sentiments = {}
    for topic in topics:
        topic_texts = [r.open_text for r in responses if r.topic == topic.id]
        topic_sentiments[topic.name] = sentiment_model.analyze_batch(topic_texts)

    # Топ позитивных и негативных цитат по каждой теме
    quotes = extract_representative_quotes(responses, topics)

    # NPS-анализ: почему детракторы недовольны
    detractor_analysis = analyze_detractors(
        [r for r in responses if r.nps_score <= 6]
    )

    return EventAnalysis(
        overall_sentiment=aggregate_sentiment(responses),
        nps=calculate_nps(responses),
        topic_breakdown=topic_sentiments,
        best_quotes=quotes["positive"],
        improvement_quotes=quotes["negative"],
        detractor_themes=detractor_analysis,
        speaker_ratings={s: analyze_speaker_feedback(responses, s) for s in get_speakers(responses)},
        actionable_recommendations=generate_recommendations(topic_sentiments, detractor_analysis)
    )

Анализ по сессиям и спикерам

Отдельный анализ для каждой сессии и спикера: рейтинг, тематика позитивных отзывов, конкретные критические замечания. Сравнение спикеров между собой, выявление лучших практик. Агрегат по нескольким мероприятиям — трекинг улучшений.

Автоматический отчёт

Система генерирует готовый PDF-отчёт в течение часа после окончания сбора данных: Executive Summary с ключевыми числами, топ-5 сильных сторон, топ-5 областей для улучшения, детальный раздел по каждой сессии, рекомендации для следующего мероприятия. Организатор получает материал, с которым можно сразу работать — без ручной обработки сотен текстовых ответов.