Миссия Toweco - сделать
отзыв потребителей
ключевым критерием
для оценки бизнеса.

tomorrow
we'll
correct!
2. Введение
toweco –
умный агрегатор
достоверных
отзывов на основе
искусственного
интеллекта

Согласно приведенным ниже исследованиям, сегодня большинство покупателей принимают решение о приобретении товара или услуги на основании прочитанных в интернете отзывов.

Бизнес, осознавая важность отзывов и роль репутации в интернете, заинтересован в ее поддержании. В связи с этим в интернет-маркетинге появились новые отрасли: ORM – Online Reputation management и SERM – Search Engine Reputation Management.

Компании пользуются услугами по написанию положительных рецензий, пользователи, видя это, всё более критично оценивают публикуемые отклики. Впрочем, процент доверяющих отзывам покупателей очень высок - более 80%: это приводит к тому, что на поддержание онлайн-рейтингов закладываются крупные рекламные бюджеты.

Способствуют общению бизнеса и клиента специализированные площадки с отзывами. Как правило, в начале работы они довольно эффективны, и преимущество на них получает малый бизнес, не имеющий финансовой возможности пользоваться услугами маркетологов. Однако со временем и на специализированные сайты просочились фейковые отзывы.

Платформа Toweco предлагает решение проблемы недостоверности отзывов в интернете. Новая система призвана обеспечить реальной информацией как покупателя услуги, так и представителей бизнеса, которым, при всей доступности интернета, в условиях конкурентной борьбы приходится выделять бюджет на маркетинговые исследования, рекламные кампании и нейтрализацию искусственно созданного негатива.

3. Аналитика рынка 3.1. Анализ современного рынка интернет-торговли

Ожидается, что объем мирового рынка интернет-торговли к 2021 г. достигнет 4,878 трлн. долларов - такие данные приводит ведущий поставщик рыночных и потребительских данных Statista1 . На графике, представленном компанией, видно, что онлайн-ритейл год за годом демонстрирует устойчивый рост.

Более 90% покупок совершается на основании и под влиянием отзывов, размещенных в социальных сетях или на специализированных площадках.

Учитывая, что оценить качество услуг и товаров по рекламной информации невозможно, потребитель ищет данные об интересующем его продавце в интернете.

Офлайн-магазины остаются самым популярным каналом покупок, но растет и доля заказов, совершенных с помощью мобильных устройств - они дают пользователю возможность оперативно отследить отзывы перед тем, как воспользоваться услугами соответствующего бизнеса.

Также возрос интерес к рекомендательным площадкам со стороны маркетологов и бизнеса: они стремятся получить обратную связь со своими клиентами.

К 2021 году
мировой рынок
интернет-торговли
достигнет $4.878 трлн
3.2 Влияние отзывов в Интернете
на поведение покупателей

По данным исследовательского центра Spiegel Research Center, в 2017 г. почти 95% покупателей перед тем, как сделать покупку, читали отзывы о товарах в интернете2. Агентство BrightLocal озвучивает цифру в 97%3. По информации маркетологов Fan and Fuel, доля интересующихся отзывами покупателей с годами меняется мало: в 2016 г. с рекомендациями в сети знакомились 94% опрошенных ими клиентов4

Ключевой момент в данной аналитике - потребители доверяют отзывам в интернете.

Около 85% покупателей заявляют, что верят онлайн-рекомендациям не меньше личных, 73% выбирают продавца на основании положительных отзывов, а почти 49% не пользуются услугами бизнеса, не увидев хотя бы 4-звездочный обзор на него.

Согласно данным Spiegel, сегодня пользователь знакомится в среднем с 7 откликами. При этом, отзывы за пределами этого количества практически не имеют для него значения. Покупатели одинаково воспринимают компании с 7 или 20 заслуживающими доверие отзывами.

К 2021 году
мировой рынок
интернет-торговли
достигнет $4.878 трлн
2http://spiegel.medill.northwestern.edu/online-reviews/ 3https://www.brightlocal.com/learn/local-consumer-review-survey/ 4https://fanandfuel.com/no-online-customer-reviews-means-big-problems-2017/

За последние восемь лет отзывы стали короче: число символов снизилось с 800 до 200. Это связано с тем, что все больше трафика в интернете приходится на мобильные устройства. Внимание покупателей сместилось со специализированных площадок, предполагающих классический обстоятельный отзыв из нескольких параграфов, к Google и социальным сетям.

Вследствие того, что процедура написания отзыва упрощается, всё больше людей вовлечены в этот процесс. Можно сказать, что отклики стали информативнее - наиболее востребованы те, которые сжато сообщают об основных плюсах и минусах услуги.

Вероятность
покупки продукта
с 5 обзорами
на 270% выше
Идеальные рейтинги подрывают доверие - позитивные и негативные отзывы.

Чем ближе к идеальной 5,0, тем ниже вероятность того, что будет совершена покупка - клиенты воспринимают такие оценки как «слишком хорошие» и склонны считать их недостоверными.

Более того, пользователи проявляют больший интерес к негативным откликам, которые, по их мнению, дают более глубокое понимание ситуации. По данным платформы Revoo на 2016 г., наличие негативных отзывов увеличивает время пребывания человека на сайте в четыре раза, конверсия повышается при этом на 67%

Аналитики ReviewTrackers утверждают, что покупатели все чаще читают отзывы с пометкой «1 звезда». Процент доверяющих таким откликам заметно вырос - до 3,48% в 2018 г. против 0,63% в 2017 г.6

Негативные
отзывы
увеличивают
конверсию на 67%
Негативные отзывы пишут на 21% чаще, чем позитивные

Кроме того, клиенты скорее склонны описывать негативный опыт взаимодействия с компанией, чем позитивный. По данным на 2018 г., свое неудовлетворение покупкой люди выражают на 21% чаще, чем удовлетворение от нее. Таким образом, без мотивирования пользователей оставлять положительный отзыв, компания будет терять общий рейтинг из-за растущего числа негативных рецензий. Но есть тенденция к положительным переменам: в 2018 г. уже 28% пользователей захотели поделиться положительным опытом покупки, ещё в 2017 г. таких было меньше - 26%.

Аналитики обращают внимание на то, что этот показатель особенно растет в сфере финансовых услуг, - пользователи стали дружелюбнее к банкам и страховщикам. Так, если в 2017 г. хорошо отзывались о банках 13% клиентов, то в 2018 г. поделиться позитивным опытом использования их услуг готовы 19%. Почти такие же цифры отмечены в сфере страховых услуг.

Наибольшую готовность оставить положительный отзыв выражают посетители ресторанов - в этой сфере доля лояльно настроенных клиентов достигает 43%.

По данным ReviewTrackers, в 2018 г. до 70% выросла доля покупателей, использующих фильтры по рейтингу. В 2017 г. этой опцией интересовались только около 40% пользователей.

При этом 35% пользователей, настраивая фильтры, хотят видеть только компании, имеющие рейтинг не менее 4 звезд. Таким образом, бизнес с меньшим рейтингом ускользает из поля зрения этих пользователей.

Ожидание отклика от бизнеса

Согласно опросу, проведенному компанией ReviewTrackers, 53,3% клиентов, оставляющих негативные отзывы об услуге или товаре, ожидают получить обратную связь в течение недели. В 2017 г. доля таких покупателей составляла 51,7%.

Во многом именно это ожидание заставляет клиентов регистрироваться на популярных сайтах с отзывами. По их мнению, размещение рецензий на таких площадках увеличивает вероятность персонализированного ответа от компании. Однако, отмечается в исследовании, в 2018 г. 63,3% покупателей, оставивших негативные отзывы, не получили отклика от компании.

При этом, 45% респондентов уверены, что потенциальный клиент охотнее совершает покупку, когда знает, что компания реагирует на пользовательские отзывы. По мнению 80% опрошенных, ответная реакция от бизнеса свидетельствует о том, что клиенты ему не безразличны. Это согласуется и с тем, что наиболее успешными компаниями являются те, которые активно взаимодействуют со своими покупателями на подобных площадках.

Влияние отзывов в интернете на бизнес

Исследования показывают, что наличие и отсутствие отзывов значительно влияет на конверсию бизнеса.

Чем выше цена или значимость продукта, тем больше рискует потребитель, соответственно, он внимательнее изучает дополнительную информацию в виде отзывов о товаре. По данным Spiegel, клиент мало интересуется отзывами на лампочки, но детально изучает рекомендации о детском питании или медицинских услугах. Таким образом, продавцы дорогих или значимых для покупателей товаров должны быть особенно внимательными к своей онлайн-репутации.

Способы взаимодействия с клиентами могут быть разными: начиная с откликов на сообщения пользователей и заканчивая централизованными маркетинговыми кампаниями для создания альтернативного информационного фона и фальшивых отзывов в интернете.

Крупные площадки отзывов и их влияние на рынок Чем проще оставить отзыв, тем больше людей это делает

Всё чаще покупатели оставляют отзывы на неспециализированных площадках, в этом плане на лидирующие позиции выходит Google. В 2017 г. корпорация, поглотив некоторые малые площадки, по числу оставленных отзывов подвинула такие сайты для обозревателей как Yelp и TripAdvisor. Как видно из графика ниже, в 2017 г. большинство пользователей отправились за поиском информации о бизнесе в Google. В этом рейтинге Yelp занимает второе место - ему отдали предпочтение 45,18%, за ним следуют TripAdvisor (30,03%) и Facebook (23,14%).

По данным ReviewTrackers6 , 21% покупателей в 2017 г. заявили об авторитетности отзывов, оставленных на Google.

Интерес пользователей к обзорам Google объясняется и тем, что он интерпретирует их поиск как «локальный», показывая компании поблизости. К тому же, контролируя значительную часть трафика в интернете, он демонстрирует клиенту, запрашивающему сайты с отзывами, собственные рейтинги, а уже затем направляет его к специализированным площадкам.

Две трети опрошенных ReviewTrackers6 клиентов реального бизнеса заявили о том, что проверяют отзывы о компаниях в Google: фактически, это можно сформулировать как прямую рекомендацию бизнесу - поддерживать репутацию в данном поисковике.

Крупные площадки отзывов и их влияние на рынок

Немаловажно отметить, что сегодня почти каждый имеет учетную запись в Google и Facebook. Потребителю не требуется предпринимать лишние шаги: переходить на сторонние сайты, открывать приложения, регистрироваться на новых площадках. Он получает информацию от Google и Facebook, не меняя своего стандартного сетевого поведения. Процедура оставления отзыва, таким образом, максимально упрощается.

Чем проще оставить отзыв, тем больше людей это делает, как это видно на графике ниже.

Yelp

Еще в 2015 г. Yelp и TripAdvisor были доминирующими площадками отзывов на американском рынке. Но картина значительно изменилась за последние годы. Одной из причин этого является то, что политика Yelp запрещает владельцам бизнеса каким-либо образом влиять на покупателей с целью получения отзыва. Они следуют стратегии, согласно которой хороший сервис будет популярен автоматически, что, по данным Fan and Fuel 2016 г., не соответствует действительности

В итоге Google, активно побуждающий своих пользователей писать отзывы, к 2018 г. смог полностью изменить структуру рынка отзывов в свою пользу.

Facebook

Около 55% из 4 миллиардов пользователей социальных сетей во всём мире приходится на Facebook. У Facebook 2,2 миллиарда активных пользователей в месяц. Согласно статистике, собранной Forbes из разных источников, 49% американских пользователей интернета просматривают отзывы на Facebook, прежде чем воспользоваться услугами местного бизнеса.

Работа по поддержанию репутации на Facebook (и в других крупных социальных сетях) ведется особенно активно, потому что маркетологи активно используют его как рекламную площадку: средняя оценка рейтинга компаний здесь выше, чем на других сайтах с отзывами.

Похожий эффект можно наблюдать и в крупных региональных социальных сетях, таких как «Вконтакте» (для России и стран СНГ). На подобных ресурсах рост числа откликов, в том числе оставленных с мобильных устройств, также обусловлен популярностью и доступностью самих площадок

Аналитика по фальшивым отзывам. Влияние фальшивых отзывов на бизнес.

Согласно опросу BrightLocal3, 79% американских покупателей считают, что они читали фальшивые отзывы в течение последнего года.

Проблема фальшивых отзывов в интернете поднимается маркетологами регулярно. Ввиду невысокой стоимости написания таких отзывов, этот способ продвижения в интернете становится всё более и более популярным.
Основными методами фальсификации информации являются:

  • - Заказ и написание фальшивых положительных отзывов для своей компании;
  • - Заказ и написание фальшивых негативных отзывов на услуги конкурентов;
  • - Работа со специализированными площадками и удаление нежелательных отзывов с помощью легальных (маркирование настоящего отзыва как фальшивого) и нелегальных (за деньги) способов.

В США такие манипуляции с репутацией могут привести к преследованию со стороны правоохранительных органов. Но даже штрафы не останавливают владельцев бизнеса.

ReviewTrackers в 2017 г., со ссылкой на данные платформы социальных обзоров Yotpo, привела следующую статистику:

  • - 11-14% компаний платят за отзывы
  • - Средняя цена фальшивого отзыва - 5 долларов.
  • - Только в рождественские праздники американцы, прочитавшие фальшивые отзывы, тратят около 5,5 млрд. долларов.
Средняя цена
фальшивого
отзыва-5$

Появление фальшивых отзывов может быть обусловлено обострившейся на рынке конкуренцией. Также к покупке рекомендаций склонны крупные бизнесы с большим количеством представительств, на прибыль которых наличие отзывов практически не оказывает положительного эффекта. Более мягким (по сравнению с покупкой отзывов) способом манипулирования общественным мнением является предоставление купонов, скидок или других преференций покупателям в обмен на положительный отзыв в интернете.

ReviewTrackers приводит несколько примеров того, как отзывы в интернете могут повлиять на бизнес.

Самой яркой является история о том, как британский журналист «открыл» несуществующий ресторан под названием The Shed at Dulwich, создал для него страницу на сайте TripAdvisor и наполнил ее отзывами и фотографиями, сделанными на заднем дворе собственного дома. Указав, что ресторан работает по предварительному приглашению, британец долго избегал разоблачения. Чуть меньше года потребовалось несуществующему ресторану, чтобы с помощью фальшивых отзывов стать первым в рейтинге лондонских заведений. За это время он поднялся на 18000 позиций в рейтинге TripAdvisor6

Несуществующий ресторан
в Лондоне стал № 1
на фейковых отзывах

Ещё один пример: на сайте Yelp очень быстро потеряла позиции нью-йоркская клиника, где во время операции на голосовых связках скончалась актриса Джоан Риверз. Её фанаты «закидали» клинику негативными отзывами.
Конкурентное ведомство Италии в 2014 г. выписало штраф в 610 тыс. долларов порталу TripAdvisor «за введение потребителей в заблуждение»: сайт не смог помочь пользователям определить, какие отзывы являются подлинными.

Подобные истории приводят к тому, что доверие покупателей к площадкам с отзывами остается нестабильным. Всё больше пользователей обращаются к социальным сетям и крупным поисковым системам типа Google, чтобы сформировать своё мнение о бизнесе перед покупкой.
При этом, проблема не является односторонней. Пользователи были неоднократно уличены в шантаже того или иного бизнеса – они требовали бесплатных услуг или особых преференций, угрожая в противном случае оставить негативные отзывы в интернете. Зная о влиянии интернет-отзывов на продажи, бизнес часто соглашался на такие условия. Распространенность такого поведения пользователей доказывает то, что в популярном мультсериале «Южный парк» этому посвящен отдельный эпизод.
Недоверие со стороны потребителей к отзывам на товары и услуги является частным проявлением общей настороженности к новостям в интернете, которые часто оказываются фальшивыми.

Отзыв – инструмент шантажа при давлении на бизнес
Фальшивые отзывы на российских площадках

Российский рынок крайне беден на открытую статистику по интернет-отзывам вообще, и по фальшивым – в частности. Очевидно, что для российского рынка популярная социальная сеть «Вконтакте» является не менее весомой площадкой отзывов, чем Facebook. Приобретение фальшивых отзывов при этом поставлено на поток: для этого существуют специальные сервисы.

Сомнительны и итоговые рейтинги компаний на крупных специализированных площадках. Компании, занимающиеся ORM (Online reputation management – Управлением репутацией в Интернете), предлагают услуги по удалению негативных отзывов, а также по созданию информационного шума из положительных, что заставляет негативные выглядеть незначительными.

Для иллюстрации этой статистики достаточно посмотреть: насколько в среднем увеличивается рейтинг компаний за последний месяц по сравнению с тем, что в среднем происходит с рейтингом за последний день – он падает

Это связано с тем, что значительная часть негативных отзывов отрабатывается бизнесом непосредственно с недовольными клиентами. После этого они, часто по просьбе компании, удаляют отзывы.

Фальшивые отзывы на российских площадках

Google

Google, став доминирующим игроком на рынке отзывов, практически никак не озаботился релевантностью предлагаемой информации. Компаниям предлагается отрабатывать отзывы вручную, отмечая их как нарушающие правила обзоров Google, чтобы модераторы могли решить, на чьей стороне правда.
Корпорация не может обеспечить оперативность ответа компании, на услуги которой оставлен отзыв. К тому же, как уже говорилось выше, число символов в отзывах значительно сократилось, а отследить достоверность коротких текстов - сложная задача.

Yelp

Популярнейший в США сайт Yelp неоднократно обвиняли в размещении фальшивых отзывов. При этом, площадка с самого начала активно борется с фейками и стремится повысить доверие пользователей.
Yelp неоднократно инициировал иски о клевете относительно тех компаний, которые обвиняли площадку в предвзятости. Для отслеживания фальшивых отзывов Yelp использует автоматизированный алгоритм: однако, сообщения в сети говорят, что он несовершенен.
Согласно официальной статистике Yelp, количество отзывов, отфильтрованных автоматизированной системой как фальшивые, составляло примерно 15% в 2015 г., а к 2018 г. выросло до 25%. Известно, что в этот процент попадают настоящие отзывы. По этой причине реальная ценность отзывов на Yelp оказывается под вопросом9.

Facebook

Для выявления фальшивых отзывов на Facebook применяется схема, схожая с той, что применяет Google. Отзыв, который кажется фальшивым, любой пользователь может пометить как нарушающий правила социальной сети. Рассмотрение таких жалоб производится администрацией Facebook вручную, что не гарантирует объективности процесса.

Машинное обучение и фальшивые отзывы

В 2016 г. в блоге Venturebeat был опубликован материал о том, как компьютер может помочь пользователю - клиенту или продавцу - определить подлинность отзыва.

С помощью искусственного интеллекта были проанализированы отзывы на услуги отеля Белладжио в Лас-Вегасе (11 тыс. отзывов только на Booking.com). Система успешно определила паттерны, соответствующие реальным отзывам, и отфильтровала подозрительные.

Venturebeat сообщал, что система способна определить шаблонные фальшивые отзывы и подозрительные по характеру и времени их размещения. Тогда сообщалось, что это, вкупе с верификацией пользователей, могло бы значительно упростить задачу отсеивания фальшивых отзывов.

Однако уже к 2017 г. стало ясно, что такой инструмент как машинный анализ может использоваться не только для определения, но и для массового написания отзывов, практически неотличимых от настоящих.

Такого рода система, генерирующая реалистичные отзывы в любом количестве, экономит бизнесу деньги, ведь за услуги копирайтеров, пишущих рецензии, нужно платить.

Уже сегодня искусственный интеллект способен определить подлинность отзыва
Системы агрегирования отзывов и системы отзывов на блокчейне

На рынке существует несколько систем и сайтов, занимающихся агрегированием отзывов. Некоторые из них являются агрегаторами отзывов на товары в одной конкретной отрасли.

Информацию об онлайн-репутации бизнеса на американском рынке собирают маркетинговые компании, такие как BirdEye, Podium, ReviewTrackers. Они оперативно отслеживают отзывы о компании, проводят первичную и более глубокую аналитику, заказывают исследования с целью получения среза общественного мнения о конкурентах. На основании таких данных разрабатываются стратегии по продвижению компании и повышению её конкурентоспособности.

Аналогичные компании существуют и на рынках других стран. Учитывая особенности локального рынка, они разрабатывают уникальные наборы отзывных площадок (например, irecommend.ru и otzovik.com для российского рынка). Это помогает получить преимущество перед американскими конкурентами.

Простым пользователям недоступны инструменты для агрегирования отзывов об одной компании с различных площадок, хотя очевидно, что это было бы высоко востребовано.

4. Идея

Toweco – дает возможность людям и бизнесу получить в одном месте отзывы, собранные искусственным интеллектом со всего интернета.

Toweco будет собирать существующие отзывы, а также – позволять потребителям писать новые с целью контроля качества продавцов товаров и услуг, создания их рейтинга, используя блокчейн и машинное обучение. Таким образом, на одной площадке пользователь может посмотреть все отзывы и их рейтинг “достоверности”. И ему не понадобится изучать много сайтов для получения корректной оценки.

Бизнес, в свою очередь, сможет оперативно получить срез общественного мнения по своему продукту в режиме реального времени.

Миссия toweco - сделать отзыв потребителей ключевым критерием для оценки бизнеса.
5. Проблематика

Большие маркетинговые бюджеты

Компании, способные вкладывать в маркетинг большие бюджеты, получают преимущество даже в тех случаях, когда качество услуги оставляет желать лучшего. Без вложений в рекламу малому бизнесу практически невозможно конкурировать с крупными компаниями. При этом малый бизнес может предоставлять и более качественные услуги, но покупатель ничего не может о нем узнать – соответствующие запросы в Интернете в основном контролирует тот, кто вложил в это больше средств. Статистика Yelp, например, показывает, что отзывные площадки оказывают наибольшее влияние именно на прибыль малого, локального бизнеса

Невозможность гарантировать сохранность отзывов

Отзывные площадки во многих случаях не могут гарантировать сохранность отзыва. Пользователь, например, получив какую-то обратную связь от компании, может удалить или изменить свой отзыв, чтобы негативная информация не оставалась в доступности других покупателей. Другие покупатели, таким образом, увидят фальшивый отзыв, и будут принимать решение о покупке на основании подтасованных данных.
Некоторые отзывные площадки и вовсе предоставляют услуги по чистке негативной информации о компании за определенную сумму. Это способствует введению потенциального покупателя в заблуждение относительно качества услуги.

Заказные отзывы

Позитивные заказные отзывы возникают в результате централизованных маркетинговых кампаний. С целью изменить картину, которую видят покупатели, пытаясь узнать об опыте других потребителей услуги, компании часто обращаются к услугам людей, создающих большое количество платных положительных отзывов, так чтобы настоящий негатив затерялся среди них. Бывает и обратная ситуация – фальшивые негативные отзывы пишутся, чтобы снизить репутацию сервиса-конкурента.

Малое количество ответов на отзывы со стороны компаний

Часто отзывы, в которых пользователь пишет о какой-то проблеме в совершении покупки или в пользовании сервисов, остаются без ответа. Пользователь не получает обратной связи, и другие потребители, видя ее отсутствие, изменяют свое отношение к компании.

Отзывы сложно найти

В сравнении со специальными площадками отзывов, социальные сети могут создать более релевантную, картину восприятия компании покупателями. Однако социальные сети не предлагают агрегирования соответствующей информации, поэтому найти там нужные отзывы – непростая задача.

Существует две основных задачи отзывных систем: они должны информировать потребителя о том, какая услуга по мнению покупателей действительно лучше, а также информировать компанию о том, что на самом деле думают о ней потребители.

Но эти задачи современными системами не решаются. Специализированные площадки полны отзывов, написанных маркетологами и представителями компаний. Поиск настоящих отзывов сильно затруднен. Компании вынуждены обращаться к специальным агентствам, чтобы получить релевантную информацию об отношении к ним потребителей. Покупатели для того чтобы найти такую информацию вынуждены проводить много времени, изучая выдачу поисковых систем, страницы бизнеса в социальных сетях и отзывные площадки.

6. Решение

Toweco – это система сбора отзывов о поставщиках товаров и услуг в публичных источниках, на специализированных сайтах и в социальных сетях, с фильтрацией отзывов и оценкой их веса в реальном рейтинге компании на основе систем машинного обучения. Cистема соединена с функцией написания отзывов пользователями и отработки их компаниями с записью этой информации в блокчейн.

Toweco состоит из трех частей:

Портал агрегатора toweco, Система отзывов и Искусственный интеллект.

Искусственный интеллект состоит из двух систем на основе машинного обучения.

Одна из них ( AI 1 ) занимается сбором множества текстов с упоминанием тех или иных компаний в Интернете: на специализированных отзывных сайтах, в социальных сетях и других открытых источниках. Она сортирует их, отделяя отзывы и составляя из них базу, на основании которой формируется выдача на портале и дальнейший анализ.

Вторая система машинного обучения ( AI 2 ) анализирует тексты и метаданные отзывов и присваивает им вес в рейтинге компании. Вес зависит от структуры отзыва, схожести его с другими, площадки, на которой найден отзыв, времени публикации и множества других данных. На основании оценок пользователей и весов этих оценок считаются рейтинги компаний, в соответствии с этими рейтингами отображаются компании на портале агрегатора.

Система отзывов объединяет сообщество пользователей системы. Это ревьюеры и модераторы, которые получают вознаграждение за свое участие в Системе и таким образом мотивированы оставлять и модерировать отзывы. Ревьюер должен заплатить токены TWC за размещение отзыва. Эта транзакция обеспечивает запись отзыва в блокчейн, гарантируя невозможность его изменения и удаления. Таким образом, все отзывы всегда останутся доступными для других потребителей.

Участвующие в Системе Компании получают доступ к кабинету Компании. Они могут централизованно отслеживать приходящие с разных площадок и самой площадки toweco отзывы. Для отзывов на самой площадке toweco они могут оставить комментарии, обеспечивая своим потребителям обратную связь. При подтверждении и комментировании отзывов токены TWC со счета компании распределяются между ревьюером и модераторами, которые участвовали в заведении отзыва в Системе. Эта транзакция обеспечивает запись в блокчейн и невозможность изменения и удаления комментариев компании к отзывам.

Портал toweco предоставляет пользователю возможность выбрать категории и местоположение для определения того бизнеса, услуги которого наилучшим образом подходят потребителю. Портал содержит информацию об отзывах собранных в Интернете, а также в самой системе toweco. Портал предоставляет пользователям доступ к этим отзывам и оценивает релевантность, а на основании оценки релевантности определяет и актуальный рейтинг той или иной компании.

Система, таким образом, позволяет компаниям с небольшими бюджетами оказываться на первых строчках в своих категориях и территориях, если они предоставляют действительно качественные услуги, отмеченные пользователями.

Отзыв становится основным критерием оценки бизнеса.
7. Способы заработка системы Toweco

1. Продажа компаниям доступа в систему (с возможностью отработки и отслеживания отзывов) и токенов для выплаты вознаграждений за отзывы.

Для присоединения к системе компания платит деньгами. В составе покупаемого пакета она получает доступ к отработке отзывов и удобный интерфейс отслеживания среза общественного мнения.

2. Продвижение компаний на страницах с рейтингами.

Как и любой агрегатор, мы предоставляем возможность компаниям за деньги продвинуть свой бизнес: оказаться в промо-разделе выдачи системы, подсветить карточку компании цветом для того, чтобы она выделялась на фоне остальных. При этом система продолжает показывать реальный рейтинг компании вместе со всеми позитивными и негативными отзывами, но её карточка отображается с определенным приоритетом.

3. Баннерная и контекстная реклама

На страницах категорий бизнеса планируется зарезервировать место для баннерной и контекстной рекламы. Такую рекламу система может продавать компаниям.

4. Процент с покупок или бронирований через систему Toweco.

Современные тенденции в отзывных система говорят о высокой востребованности услуги заказа прямо из интерфейса отзывной площадки. Toweco предполагает развиваться в этом направлении и давать возможность пользователю делать заказ прямо с платформы. Как и другие подобные площадки, Toweco будет брать процент с подобных заказов.

5. Маркетинговый анализ.

Средства системы позволяют, помимо публичной информации, предоставлять компаниям глубокий маркетинговый анализ как по самой компании, так и по бизнесам-конкурентам. Предоставление такого рода статистики для компаний тоже будет платным.

8. Примеры использования системы

Стоматологические кабинеты

Возьмем ситуацию, когда у человека внезапно сильно заболел зуб. Ему нужно выбрать ближайшее место, где он сможет получить медицинское обслуживание должного качества. Он заходит на портал toweco в раздел «Стоматология», задает необходимые фильтры и видит ранжированные по рейтингу медицинские сервисы в нужной ему локации. В качестве основы для рейтинга берутся только отзывы, признанные системой релевантными для оценки сервиса. Также отображаются наиболее часто используемые ключевые слова и фразы, употребляемые пользователями при описании сервиса.

Человек может зайти на страницы заинтересовавших его сервисов и более подробно ознакомиться с отзывами. Отзывам присвоена искусственным интеллектом определенная оценка, маркирующая отзыв как настоящий или предположительно фальшивый. Отзывы с высокой оценкой отображаются в первую очередь. Также отзывы распределены по площадкам, на которых они были первоначально размещены. Здесь же отображаются и отзывы, оставленные пользователями системы, вместе с комментариями компании к этим отзывам.

Подробнее разобраны и ключевые слова, представлен более расширенный список с основными и мелкими особенностями, которые наиболее часто употребляются теми, кто пишет отзывы.

Выведена и информация о компании, часы ее работы, а также контакты. Человек может сделать взвешенный выбор на основании представленной информации и записаться на прием в выбранную им стоматологическую клинику прямо со страницы портала.

8. Примеры использования системы

Отель

Теперь рассмотрим ситуацию, когда человек собирается приехать в другой город и хочет выбрать отель. Он заходит на портал toweco, в раздел «Отели» и применяет фильтр по району города, в котором хочет остановиться. Также он применяет фильтр по типу отеля – устраивает ли его хостел или ему нужен отель, важна ли для него характеристика по количеству звезд и т.д.

В выдаче результатов он видит рейтинг отелей по заданным фильтрам. Для каждого отеля отображаются его оценки на специализированных сайтах и площадках, выбранные только на основании отзывов, которые системой искусственного интеллекта признаны настоящими. Также отображаются выражения типа «очень ранний выезд», «пыльно», «хороший вид из окна», отобранные на основании наиболее часто употребляемых пользователями в отношении этого отеля

На странице отеля, на которую можно попасть из рейтинга, отображается больше отзывов. В первую очередь это отзывы, получившие высокую оценку Системы. Можно посмотреть и другие отзывы: при этом, подозрительные отзывы, предположительно являющиеся фальшивыми, маркированы соответствующим образом. Предлагается также и более полная аналитика по ключевым словам: как для позитивных, так и для негативных характеристик.
Ситуация в отеле может измениться достаточно быстро, и среднее время пребывания в нём (получения опыта) не очень велико. Поэтому для этой категории актуальными считаются отзывы не старше полугода.

На странице также содержится информация о контактах отеля, ценах и других особенностях. Человек может прочитать подобранные системой отзывы и принять взвешенное решение – в каком отеле остановиться. Прямо с портала он может забронировать себе номер или оставить соответствующую заявку.

Университет

Предположим, что человек хочет поступить в университет в другой стране. Для того, чтобы определить, соответствует ли учебное заведение он заходит на портал toweco в раздел «Учебные заведения», применяет необходимые ему фильтры по месту, направленности учебного заведения и другим факторам.

На портале отображается рейтинг учебных заведений в выбранной области. В представленном рейтинге человек видит позицию ВУЗа на текущий момент, его оценки на специализированных сайтах и площадках, высчитанные только на основании отзывов, признанных системой машинного обучения релевантными, а также ключевые слова, которые пользователи употребляют наиболее часто в отношении конкретного учебного заведения (их выявляют на основе анализа всего корпуса текстов). Это могут быть слова и выражения типа «Хорошо преподают машинное обучение», «много взяток», «современные лаборатории», «устаревшее оборудование» и т.п.

Заходя на страницу учебного заведения, человек видит распределенные по площадкам отзывы. Первыми отображаются свежие отзывы, получившие наибольший рейтинг релевантности с точки зрения системы искусственного интеллекта. Параллельно предоставляется базовая аналитика по отзывам – более подробно рассмотрены ключевые слова и понятия, которые употребляют пользователи при написании отзывов на этот университет.

Поскольку учебное заведение предоставляет растянутую во времени услугу, глубина актуальности отзывов для этого раздела достаточно высокая – несколько лет. Отзывы за последние несколько лет отображаются на странице.

Также на странице человек может посмотреть общую информацию о вузе, получить его контакты и необходимую информацию для подачи документов.

Человек может прочитать наиболее достоверные отзывы и получить представление об учебном заведении с точки зрения среза общественного мнения и машинной аналитики. Эти данные позволяют ему принять взвешенное решение о выборе учебного заведения и подать необходимую заявку прямо со страницы портала.

9. Технологии. Искуссвенный интеллект

Toweco представляет собой систему искусственного интеллекта на основе систем машинного обучения позволяет из всего многообразия информации в интернете выделить какие из созданных пользователями текстов являются отзывами на работу компаний и могут быть полезны.

Первичный сбор данных производится системами информационного поиска и текстового анализа. Осуществляется разметка базы, и на основе нее происходит обучение Системы.

toweco обучается оценивать текст по критерию «отзыв» (является ли он отзывом или может ли таковым считаться), а также какой вес в рейтинге компании этот текст может иметь. Тексты вместе с оценками системы попадают на модерирование, которое обеспечивает постоянное дополнительное обучение toweco.

В toweco представлено два основных компонента на основе машинного обучения.

Первая из систем занимается сбором и фильтрацией отзывов среди всех текстов с упоминаниями компании на соответствующих площадках. Среди этих текстов Системой должны быть обнаружены все, являющиеся отзывами и относящиеся к компании, по которой ведется поиск. Опыт исследователей, создававших работающий алгоритм по распознаванию отзывов, говорит о том, что высокую эффективность в этом процессе показывают методы опорных векторов и логической регрессии.

Вторая система должна учитывать гораздо больше различных факторов и анализировать, кроме непосредственно самого текста, метаданные, в том числе время, площадку и автора отзыва.

Задача второй системы – присваивание отзыву оценки, предопределяющей вес этого отзыва в рейтинге компании. Наименее ангажированные отзывы должны иметь гораздо большее влияние на рейтинг. Некоторые современные исследования предлагают эффективные подходы к задаче классификации отзыва, в частности, метод Random Forest, демонстрирующий хорошие результаты, описанные в Fontanarova (2017)11

Mukherjee (2016)12 показывает эффективность подхода с выявлением значимых черт на основе латентных фасетных моделей для выявления фальшивых отзывов даже в той ситуации, когда настоящих откликов очень мало. Современные исследования также предлагают другие инновационные подходы к формированию обучающей выборки, которые могут быть применены в toweco.

в toweco представлено два основных компонента на основе машинного обучения
Технологии. Блокчейн

Современные платформы, агрегирующие отзывы, не гарантируют пользователю, что его отзыв будет отображаться другим потенциальным покупателям в течение долгого времени, а также – не обеспечивают ответа компании на отзыв.

Блокчейн Ethereum и платформа для децентрализованных приложений позволяют сохранять все написанные отзывы в Toweco с возможностью отследить историю каждого из отзывов. Это упрощает верификацию Ревьюера как добросовестного пользователя.

Преимущества технологии блокчейн позволяют практически мгновенно перечислять средства между участниками Системы. Также блокчейн устраняет межгосударственные барьеры и позволяет пользователям оставлять отзывы в том числе и на глобальные международные сервисы.

У отзыва из интернета также может быть установлено авторство, в таком случае рецензия записывается в блокчейн и может быть отработана компанией.

Блокчейн позволяет сохранять все отзывы в системе навсегда
Участники платформ

В платформе существуют следующие участники:

1. Ревьюер

Ревьюер оставляет отзыв, и, если тот рассмотрен и отработан компанией, получает вознаграждение за него.

2. Модератор

Модератор видит написанные Ревьюером отзывы. Его задача – определить, не является ли попавший к нему отклик элементом маркетинговой компании или спамом. Значительную часть подобных отзывов отсекает система на основе машинного обучения, но мы предполагаем, что живой модератор на первых этапах развития системы в определенных ситуациях будет эффективнее и поможет обучению Искусственного Интеллекта.

3. Компания (представитель компании)

Представитель компании рассматривает отзывы, поступающие на его услуги или товары. Если отзыв положительный, Компания подтверждает его. В случае негативного отклика, Компания принимает его на рассмотрение и должна предоставить Ревьюеру отчет о том, что с ним была проделана работа.

10. Токеномика. Tокен TWC
10.1 Роль токена

Токен TWC является утилитарным (utility token). Он обеспечивает держателям токена доступ к сервисам Системы.

1. Токен TWC используется для оплаты отзыва, передаваемого в систему на модерацию, и после успешной модерации – в блокчейн. Транзакция токена обеспечивает соответствующую запись в блокчейне.

2. Токен TWC используется для выплаты вознаграждения ревьюерам и модераторам со стороны компании во время отработки отзыва. Транзакция обеспечивает запись отработки отзыва в систему.

3. Токен TWC используется для оплаты дополнительных сервисов внутри платформы


10.2 Выпуск токена
30 000 в день - Yelp
8 500 в день - Россия
50 000 - Meituan-Dianping

1. Предполагаемая стоимость реализации проекта на каждом его этапе.

Реализация проекта предполагает создание портала с рейтингом компаний и агрегированными отзывами, системы написания и модерирования отзывов с записью их в блокчейн, а также системы на основе методов машинного обучения для сбора и сортировки соответствующей информации из публичных источников

Цели проекта чётко определены, но будут корректироваться в зависимости от привлеченного объёма инвестиций.

При достижении нижней границы инвестиций рассматривается реализация базового функционала.

При приближении к верхней границе в дополнение к базовому функционалу будут реализованы дополнительные функции. Например, рассматривается проведение маркетинговых исследований с использованием таргетированной рекламы среди целевой аудитории непосредственно на площадке toweco.

2. Предполагаемая ситуация на рынке криптовалютных инвестиций.

За первое полугодие 2018 г. на ICO всего было собрано 11,5 млрд. долларов: это больше чем вдвое превышает сумму, собранную за весь 2017 г. Если исключить из этой статистики крупнейших игроков, таких как TON (блокчейн мессенджера Telegram) и EOS (принадлежит компании производителя блокчейн-платформы Block.one), то сумма за первое полугодие сравняется с суммой за весь 2017 г. За первые пять месяцев 2018 г. средства на ICO были собраны почти пятьюстами проектами. В среднем по 24 млн. долларов каждый.

3. Существующий объем рынка потребительских отзывов.

Согласно аналитике ситуации на рынке потребительских отзывов Yelp – крупнейшая площадка на западном рынке – показывает пользовательскую активность порядка 30000 отзывов в день (доля американских пользователей 92%), 8500 отзывов в день суммарно показывают три крупнейшие российские площадки и не менее 50000 отзывов в день оставляют пользователи крупнейшей китайской системы отзывов (и доставки) – Meituan-Dianping.

10.2 Выпуск токена

В своей собственной статистике Yelp13 сообщает о не менее чем 178 миллионах уникальных пользователей в месяц. В докладе для своих акционеров за 2 квартал 201814 Yelp приводит следующие данные: суммарный доход за 2 квартал 2018 составил 235 миллионов долларов, доналоговая прибыль 47 миллионов долларов, что на 4 миллиона выше, чем за 2 квартал 2017 года. Годовая доналоговая прибыль за 2018 год предполагается в диапазоне от 186 до 192 миллионов долларов.

Рассчитывая забрать долю этого рынка, а также предполагая, что значительная часть (в разном процентном соотношении для разных площадок) этих отзывов пишется в ходе рекламных кампаний, мы оцениваем рост активности пользователей с сотен отзывов в день на начальном этапе до десятков тысяч при развитии сервиса. Токены, выделенные для поощрения первых участников сообщества, должны таким образом покрывать финансирование первых пользователей, достаточное для создания узнаваемости системы на предполагаемых рынках развертывания.

Представляет интерес так же и рынок маркетинговых исследований. По данным портала Statista15, суммарный доход компаний на этом рынке составил 44.5 миллиарда долларов за 2016 год. На американский рынок в 2017 пришлось 24 миллиарда долларов дохода, что составляет 44% всего рынка. Еще 36% рынка приходится на Европу. В обоих этих регионах рынок растет – по состоянию на 2017 год на 3.1 и 2.8 процента по сравнению с 2014 годом, соответственно.

4. Предполагаемое отношение годового объема транзакций к рыночной капитализации токена и рост этого показателя на начальном этапе развития проекта.

Отношение годового объема транзакций к рыночной капитализации токена фактически является коэффициентом переиспользования токена, то есть показывает насколько активно токены находятся в обороте. Предполагается, что постоянный оборот токенов между ревьюерами и компаниями обеспечит рост показателя годового объема транзакций, токены будут выпускаться исходя из необходимости решать задачу непрерывного оборота (отсутствие дефицита токенов для компаний).

Суммы софт-кап и хард-кап, нижнего и верхнего предела сбора средств, выбраны исходя из бизнес-плана компании.

Нижний предел сбора средств – это сумма, необходимая для реализации базового функционала и запуска toweco в работу. Софт-кап рассчитан в размере $ 3’300’000. Верхний предел сбора средств позволит реализовать дополнительный функционал в части обработки отзывов, а также проведения маркетинговых исследований внутри системы и других дополнительных функций. Верхний предел инвестиций заявлен в размере $ 14’300’000.

Общий объем выпускаемых токенов TWC - 1’100’000’00 TWC

Средневзвешенная цена токена на этапе краудсейла - $0.03

10.3 Распределение токенов
Токеномика
11. Риски

Существуют некоторые риски, связанные с развитием toweco.

1. Нестабильность криптовалютного рынка.

Криптовалютный рынок демонстрирует взлеты и падения. Его состояние зависит от новостей, приходящих от больших регуляторов. Те или иные решения крупных организаций и стран по использованию или регулированию блокчейна могут привести к серьезному падению рынка и изменению экономики проекта.

2. Развитие искусственного интеллекта.

Развитие систем машинного обучения привело к тому, что стоимость написания правдоподобных фальшивых отзывов значительно снизилась. К этому же, эта же тенденция приводит к уменьшению средней длины отзыва в интернете, поскольку короткие отзывы подделать проще, чем длинные. В перспективе системы искусственного интеллекта могут достигнуть уровня, на котором фальшивые отзывы будут полностью повторять по своей структуре, содержанию и метаданным настоящие отзывы.

12. Road map
Q4 2018
  • Представление демонстрационной версии платформы отзывов.
  • Сбор отзывов с крупных отзывных площадок и из социальных сетей.
  • Запуск альфа-версии портала агрегатора.
  • Формирование отдела продаж по работе с корпоративными клиентами, привлечение первых бизнес-партнеров.
  • Подписание адвайзеров и амбассадоров для развития проекта в регионах.
  • Работа на рынках следующих регионов: Азия, Америка, Европа, Ближний Восток, Россия.
Q1 2019
  • Запуск альфа-версии отзывной платформы. Платформа открыта для первых пользователей.
  • Интеграция отзывной платформы с блокчейном Etherium.
  • Выпуск смарт-контракта.
  • Открытие представительств компании в регионах.
  • Работы на рынках следующих регионов: Азия, Америка, Европа, Ближний Восток, Россия.
Q2 2019
  • Использование искусственного интеллекта для сбора и фильтрации отзывов.
Q3 2019
  • Релиз сервиса для различных платформ.
Q4 2019
  • Использование искусственного интеллекта для определения релевантности отзывов
Q1 2020
  • Создание системы рейтинга компаний.
13. Команда
Евгений Белавин Основатель Toweco

Обладает 10-летним опытом в сфере управления инвестиционными продуктами, основатель Belawin.ru

Начинал свою карьеру в отделе продаж Mitsubishi Motors. Последние 2 года успешно консультирует по вкладам в высокодоходные ICO.

https://www.facebook.com/belawinem
Павел Буряченко Сооснователь Toweco

Начал свою карьеру в сфере логистики

В 2017 занимал должность Исполнительного директора в успешном проекте по майнингу GTI One.

https://www.facebook.com/profile.php?id=100012927304437
Андрей Косенков Технический директор Toweco

Изучал компьютерную лингвистику в Университете Копенгагена. Обладает 9 летним опытом работы в области Unified Communications, имеет 6-летний опыт создания систем управления для промышленных объектов, 2 года опыта системной архитектуры высоконагруженных систем. Являлся архитектором российского электронного дневника, участвовал в реализации системы электронного правосудия Арбитражного суда. Свободно говорит на английском и немецком языках.

https://www.facebook.com/andrey.kosenkov.75 https://www.linkedin.com/in/andrey-kosenkov-65b72ba0/
13. Команда
Нелли Муртазина PR-директор

Обучалась маркетингу в Гаагском Университете Прикладных наук. Имеет опыт работы в сфере PRкоммуникаций более 9 лет. 2 года занимала должность руководителя пресс-службы международной гостиничной сети AZIMUT Hotels. Работала над продвижением таких брендов как SIEMENS, American Express, EFES RUS и т.д. Проходила стажировку в Индонезии в журнале издательского дома SHUARA MERDEKA. Год жила в Китае, где отвечала за продвижение западного ресторана и улучшение качества обслуживания для иностранных гостей. Свободно владеет английским и базовым нидерландским языками.

https://www.facebook.com/nelly.murtazina https://www.linkedin.com/in/nelly-murtazina-19bb8214/
Мохамед Шоайеб Директор по развитию бизнеса

Имеет 10-летний опыт работы в финансовой сфере и успешный опыт закрытия ICO для блокчейн. В его компетенции входит выполнение стратегии развития бизнеса ICO при работе с ключевыми заинтересованными сторонами (внешние консультанты, технологии, исследования). Имеет опыт в ведении сделок и формировании соглашений, переговорах и заключении эффективных бизнес-партнерств.

https://www.linkedin.com/in/mohamed-shoieb-4b0b1579/
13. Команда
Тигран Ахунц PR-директор

Обучается российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС) на Факультете Управления IT – компаниями. Получил первое образование в Высшей Школе Экономики по специальности “Менеджмент”. Имеет опыт работы в успешном ICO-проекте, свободно владеет английским, французским, армянским и русским языками.

https://www.facebook.com/hakhunts https://www.linkedin.com/in/tigranhakhunts
Анастасия Селяева HR-менеджер

Окончила Московский Городской Педагогический Университет (МГПУ) по специальности “Психология”.

Обладает 5-летним опытом работы в подборе и управлении персоналом, участвовала в развитии нескольких успешных Start up-компаний в финансовой и рекламной сфере. Формировала команду вместе c Павлом и Евгением в проекте GTI One.

https://www.linkedin.com/in/анастасия-селяева-зайнулина-76312490/
Алина Дроздова HR – менеджер

Имеет 3-х летний опыт работы в HR- департаменте в финансовых компаниях. Работала в отделе премиального обслуживания ПАО Сбербанк

https://www.facebook.com/alina.drozdova.587 https://www.linkedin.com/in/алина-дроздова-7bbaa116a/
13. Команда
Ангелина Коваленко Data analyst

Закончила Московский физико-технический институт, направление прикладная математика и физика. Работала дата аналитиком в Kaspersky Lab и ВКонтакте

https://www.facebook.com/angie.lovesrussia/about?lst=100010247857566%3A100001079947081%3A1538125322
Владислав Гоцуляк Старший дата аналитик

Закончил Московский физико-технический институт Несколько лет работал старгим ИТ инженером в "Сбербанк-Технологии"

https://www.facebook.com/profile.php?id=100011393136677&lst=100010247857566%3A100011393136677%3A1538125065
Александра Фукалова Советник

Имеет степень магистра социологии Университета Манчестера. Cоциолог, специалист по маркетинговым исследованиям, Data Scientist.

Обладает опытом подготовки научной и практической подготовки в сфере микросоциологии, разработки и внедрения программных решений для обработки и анализа данных. Отлично разбирается в рынке маркетинговых исследований.

Среди ее клиентов: Сбербанк, МТС, Ростелеком, АО «НСПК», Альфа-банк, Toyota, KIA, Samsung, Heinz, McDonald's, Unilever и др.

13. Команда
Сергей Тихонов Консультант по кибербезопастности

МФТИ, к.ф.м.н., MBA CIO.

22 года инсорсинговых разработок в коммерческом банке, 3 года защита информации, 16 лет TeamLead. Членство в Information Systems Security Association International. Участие в международных конференциях. Публикации в международных журналах по ИБ. Преподавательская и научная деятельность (associated professor) в http:://www.ranepa.ru. Второе место в соревнованиях SANS NetWars Core Experience в Сан-Франциско в 2018 году.

https://www.facebook.com/sergey.n.tikhonov
Мирослава Бондаренко Консультант по кибербезопастности

МФТИ, к.т.н., MBA CIO. 22 года инсорсинговых разработок в коммерческом банке, 3 года защита информации, 16 лет управление командой. Членство в Information Systems Security Association International. Участие в международных конференциях. Публикации в международных журналах по ИБ. Преподавательская и научная деятельность (associated professor) в http:://www.ranepa.ru. Третье место в соревнованиях SANS NetWars Core Experience в Сан-Франциско в 2018 году.

https://www.facebook.com/miroslava.v.bondarenko
13. Команда
Йорис Спейчьес Советник (Страны Бенилюкс)

Обладает более чем 10-летним международным опытом в логистике.

Работал в IT-департаменте DS Smith, KIA Motors Belgium, TE Connectivity and etc. Свободно говорит на 4 языках: английском, нидерландском, французском и немецком.

Йорис будет отвечать за поиск бизнес партнеров, технический консалтинг и развитие бренда Toweco в регионе.

https://www.linkedin.com/in/jspeetjens/
Томас Енечи Советник

Владелец, инвестор в сфере ICO и советник для блокчейн проектов. Выступал в качестве советника для RAYS Network, BEATRĪX AG, ProAssetz и других компаний. Являлся членом Совета Директоров IDACB, занимал позицию операционного директора LIFTIX LLC.

Имеет степень Магистра в области информационных технологий и первую степень в области электротехники и электроники.

https://www.linkedin.com/in/chitom/
14. Toweco через 5 лет

toweco – ведущая площадка по предоставлению рейтингов компаний в Интернете. Искусственный интеллект эффективно обнаруживает как централизованные маркетинговые кампании, так и фальшивые отзывы, созданные в том числе и с применением искусственного интеллекта.

Приложение toweco и другие интерфейсы сервиса (плагины браузера, чат-боты) ежедневно используются миллионами человек. toweco является для покупателей оптимальным способом выявлениятособенностей и определения качества сервисов. Пользователь Системы может практически в реальном времени следить за изменениями трендов и настроений пользовательских отзывов. Выделение ключевых слов помогает покупателю выбрать себе сервис не только по его рейтингу, но и по особенностям, отмечаемым другими пользователями.

toweco активно захватывает региональные рынки. Региональные представительства и центры локализации адаптируют систему машинного обучения под региональные языки, позволяя миллионам пользователям во всем мире использовать toweco на своем родном языке.

toweco является одним из основных способов поиска локальных сервисов в Интернете. С массовым распространением мобильных устройств, увеличением скорости мобильного интернета и интерфейсов взаимодействия пользователи могут получать информацию от toweco не только на своих устройствах, но и в режиме AR – дополненной реальности. Приложение для AR-устройств позволяет покупателю просто посмотреть вокруг через AR-интерфейс, чтобы увидеть прямо на заведениях их рейтинги и отзывы в реальном времени.