340

Рекомендательная система в сфере электронных закупок

Март, 2020 год.

AI-система рекомендаций электронных процедур для повышения выручки и имиджа электронной площадки «Росэлторг» (АО «Единая электронная торговая площадка», АО «ЕЭТП»).

alt

Какую проблему решали

Выручка электронной площадки зависит от итогов проведённых торгов, в которых приняли участие один или более поставщиков. По итогам завершённых процедур площадка получает комиссию за победу поставщика.

Для выгодного завершения сделки необходимо подобрать и привлечь поставщиков или помочь конкретному поставщику найти потенциально интересную для него процедуру.
Текущая рекомендательная система на основе линейной логики предлагает торги с временным лагом в 2 дня. Как правило, поставщики чаще всего уже видели эти торги в рамках своей категории, и поэтому имеют низкую вариативность. Альтернативные торги для участия не предлагаются.
Решение проблемы
Разработана новая система рекомендаций, которая объединяет методы анализа текстового описания, семантической близости и учитывает интересы поставщика (историю прошлых торгов, регион, суммы торгов). Система не имеет значительного временного лага. 
Система анализирует больше данных о закрытых и открытых торгах, историю поведения поставщиков, находит схожие сочетания и близкие интересы.
Система формирует до 20 индивидуальных рекомендаций для каждого из участников торгов.
Применяемые технологии

Модель коллаборативной фильтрации – объединяет 2 способа создания рекомендаций: основанный на линейной логике и на семантической близости текстового описания товаров и услуг.

Технологии NLP – для формирования вектора процедур. Текстовое описание тендера проходит через несколько этапов чистки и трансформируется в вектор процедуры в 300-мерном пространстве. Затем вектор тендеров преобразуется в вектор интереса поставщика.

Бизнес-процесс

До проекта:

  • Поиск поставщиков происходит через классические каналы: сайт компании, call-центр для точечного обзвона, e-mail рассылки.
  • Предложения формировались на базе линейной логики.

После проекта:

  • Ежедневно система пересчитывает векторы актуальных торгов и формирует список из наиболее релевантных предложений.
  • Индивидуальные приглашения отправляются клиентам через e-mail-платформу, telegram-бот, call-центр.
  • В заголовке письма используется наименование самой релевантной процедуры, в самом письме - список из 10 процедур.
  • Система интегрируется с другими проектами департамента маркетинга.

Результаты

Команда АО «Единая электронная торговая площадка»

Анастасия Головацкая
Старший аналитик
Константин Гончар
Руководитель отдела анализа больших данных
Владислав Плотников
Руководитель группы разработки ML и DL проектов
Олег Сидоров
Младший аналитик
Александр Терентьев
Руководитель департамента маркетинговых коммуникаций