Только РК

Сумма: 0

Количество заявок: 1

Оценка надёжности продавца маркетплейса по отзывам, возвратам и операционным показателям (Seller Quality Score)
Заказчик

Товарищество с ограниченной ответственностью Маркетплейс Деливери
Прием решений до

19.11.26 (включительно)

Форма вознаграждения

Денежная (договорная оплата в тенге)

Статус продукта

MVP

Тип задачи

Задачи ИКТ

Сфера применения

E-commerce / розничная торговля

Область задачи

Нейротехнологии и искусственный интеллект

Цель и описание задачи (проекта)

Цель - вместо среднего балла по звёздам получить по каждому продавцу один показатель надёжности (0-100), который считается автоматически, устойчив к накрутке, учитывает реальный результат сделок и объясняет, из чего сложился. Показатель используется в ранжировании товаров, показывается покупателю и продавцу и применяется для автоматических мер к проблемным продавцам. Три группы сигналов: отзывы и оценки покупателей (тональность, причины недовольства, привязка к заказу); возвраты и отмены (по вине продавца, отсутствие товара, споры, повторные обращения); операционная дисциплина (передача в логистику в срок, точность остатков, скорость ответов). Отдельно - выявление накрутки отзывов, атак негативом и резкого падения качества. Участник проектирует и реализует сервис целиком: модель расчёта, анализ текста отзывов (русский и казахский), правила выявления накрутки, объяснимость, API, экраны продавца и модератора. Существующий звёздный рейтинг может быть заменён полностью. Результат - работающий сервис с API, код и документация.

Тип продукта

Веб-сервис / API-модуль платформы

Описание проблемы

Отталкиваемся от того, как оценка продавца устроена сегодня практически на всех маркетплейсах: рейтинг = среднее звёзд, продавец с 3 отзывами может иметь 5,0 и обходить в выдаче продавца с 5 000 отзывов; отзывы покупаются, негатив заказывается конкурентами, борьба с этим - точечная, по жалобам; возвраты, отмены и споры на публичный рейтинг не влияют; опоздание курьера или повреждение на складе относится на продавца; продавец видит цифру без причин и рекомендаций, санкции выглядят внезапными; проблемный продавец выявляется по накопленным жалобам с задержкой в недели, решения принимаются вручную. Эффект: покупатель, получивший не то или не вовремя, уходит с площадки; добросовестные новые продавцы проигрывают накрученным; модерация тратит часы на ручной разбор жалоб. Для площадки с тысячами продавцов и десятками тысяч отзывов в месяц ручная схема не масштабируется. Целевое состояние: один показатель 0-100 с зонами; подозрительные отзывы исключаются автоматически; вина логистики не портит рейтинг продавцу; продавец видит вклад факторов, топ-3 причины и что исправить; ухудшение качества фиксируется за дни; не менее 70% типовых мер применяются автоматически, блокировка - через модератора.

Тех задание
Скачать файл
Ожидаемый эффект

Работающий сервис с API + документация (методика расчёта, модель анализа отзывов, правила выявления накрутки, механизм объяснимости, регламент пересчёта, панель для модерации). Критерий успеха: показатель предсказывает будущие возвраты и жалобы лучше звёздного рейтинга (ориентир - не менее чем на 20 п.п.); выявление накрутки - precision не ниже 90%, recall не ниже 70%; реакция на ухудшение качества - не более 3 рабочих дней; продавцу понятна причина рейтинга без обращения в поддержку. Целевые значения уточняются по итогам теневого этапа.

ФИО ответственного лица

Найманов Т.Б.

Примечание

Цена договорная. Данные для пилота - по NDA в обезличенном виде. Опыт в NLP / анализе тональности или скоринговых моделях приветствуется.

Отправить решение