LP
Tweets 4 Leads

Lead Generation on Twitter

Projektbeschreibung

Unser Auftraggeber LivePerson ist ein führender Anbieter von Conversational-Commerce-Lösungen, deren Ziel es ist, Endkund:innen zu helfen über verschiedene Nachrichtenkanäle mit Unternehmen in Verbindung zu treten.

Wir haben für LivePerson ein Produkt entwickelt, welches ihren Kund:innen hilft, potenzielle Kaufinteressent:innen (Leads) über Twitter zu finden. Tweets4Leads ist ein KI-basiertes Programm, welches die Möglichkeit bietet, Erstkontakt zu potentiellen Kund:innen über Twitter herzustellen. Durch "Natural Learning Understanding" werden nicht zutreffende Tweets aussortiert und eine automatisierte Werbung/Nachricht verschickt. Das Unternehmen hat somit die Fähigkeit und die Kompetenz die Unterhaltung mit den Kaufinteressent:innen vertrieblich zu begleiten.

LP


Unser Team:




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Anthea Meier

Dev-Team

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Amelie Ender

Dev-Team

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Jing Qian

Dev-Team

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Katharina Schippl

Dev-Team

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Magdalena Brunner

Dev-Team, Product Owner

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Nour-El-Houda Khelifi

Dev-Team, Scrum Master

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Thao Trang Le

Dev-Team

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Yara Jaafar

Dev-Team



Projektergebnisse

Wir haben die Bedingungen des "Minimal Viable Products" erreicht. Diese bestand daraus den Basicfilter und die Replyfunktion zu entwickeln.

Somit besteht jederzeit die Gelegenheit als Endkund:innen (Handy-Unternehmen) passende Produktinformationen auf Twitter bereitzustellen und über die automatisierte Nachricht erfolgt ein Gesprächsangebot per Link.


Bild von unserem Konzept
Bild von unserem Treffen

Danach wurde Version 1 erarbeitet, welche die Integration eines Smart Filters mittels der "Google Vertex AI" entspricht.

Um den Smartfilter zu trainieren, wurden Datensätze benötigt, welche entsprechend manuell gelabelt wurden.

Am Ende wurde das Modell mit 1400 Tweets trainiert und eine Präzisionsrate mit 97.1% wurde erreicht. Das Modell wurde dann auf die "Google Cloud" Plattform deployed und getestet.

Mit "Google Run" und dem "Google Scheduler" ergibt sich die Möglichkeit pro Tag, das Script automatisiert, aufzurufen.








Wir haben ebenfalls mit Hilfe von HackMD eine ausführliche Dokumentation erstellt, die hier zu finden ist.


Verwendete Technologien:


Twitter API

API Plattform

Pycharm

Entwicklungsumgebung

Slack

Kommunikationsmittel

Google Cloud

Quellcode Verwaltung




Trello

Arbeitstool

Jupyter

Webbasierte Umgebung