Главная страница > Новости > Интервью с победителями Школьного кубка «Преактум» – проектом «Shopuka»

Интервью с победителями Школьного кубка «Преактум» – проектом «Shopuka»

29 ноября 2018

В конце октября состоялся суперфинал Школьного кубка «Преактум» – Всероссийского проектного конкурса социально-технологического предпринимательства, реализуемого при поддержке негосударственного института развития «Иннопрактика». Обладателем первого места, а вместе с ним и гранта на сумму 300 тыс. рублей стала команда проекта «Shopuka». Участники проекта создали мобильное игровое приложение с персонажем, конвертирующим кассовые чеки в баллы, принося хозяину скидки. А также разработали систему аналитики поведения покупателей и управления лояльностью, необходимую администрации торговых центров, крупным ритейлерам и производителям. Отраслевой союз «Нейронет» задал несколько вопросов участникам проекта.

Расскажите о своем проекте: как родилась идея, в чем заключается его уникальность, кто является его целевой аудиторией?

Полина Савина, г. Санкт-Петербург:

– Идея нашего проекта родилась на образовательной смене в «Орленке»: организаторы предложили нам общую тему «IT в ритейле» и предоставили полную свободу действий. Участники команды включились в мозговой штурм, выдавая самые невероятные идеи. Среди них была и моя: я предложила сделать тамагочи. Затем начались жаркие споры о связи между ритейлом и тамагочи, в итоге ребята-программисты Влад и Пётр предложили концепт платформы. Основной замысел проекта – давать скидки на покупки людям за то, что они играют и общаются с милым питомцем. А ритейлеры, в свою очередь, получат данные о предпочтениях покупателей. Целевой аудиторией приложения являются в основном женщины, в возрасте от 20 до 55 лет.

Какие технологии искусственного интеллекта используются в вашем проекте? И откуда вы с ними знакомы: созданию мобильных приложений и работе с дополненной реальностью не учат в школе?

Владислав Плотников, г. Находка:

 – Я больше года занимаюсь анализом данных и машинными обучением: участвую в хакатонах, прошел различные онлайн-курсы, в том числе в Яндексе и МФТИ. В своем проекте мы используем современные алгоритмы машинного и глубокого обучения: алгоритмы градиентного бустинга [1] над решающими деревьями, сверточные нейронные сети и многое другие. Используем все существующие на сегодняшний день библиотеки (sklearn, xgboost, lightgbm, catboost, Keras, pytorch, nltk, word2vec).

Как вы думаете, почему именно ваш проект выиграл Кубок? Каковы, на ваш взгляд, факторы победы?

Полина Савина, г. Санкт-Петербург:

– Думаю, мы победили благодаря идее, над которой работал и которую дополнял каждый участник команды. Все были заинтересованы в реализации проекта и выкладывались на 100%. Кроме того, ежедневные репетиции выступления помогли нам довести презентацию до идеального состояния.

Все участники команды живут в разных городах. Как вы планируете дистанционно реализовывать проект?

Полина Савина, г. Санкт-Петербург:

– Мы не собираемся останавливаться на достигнутом, поэтому уже организовали дистанционную работу. Например, для постановки задач мы используем платформу «Яндекс.Коннект» и систему управления проектами «Trello», для общения – голосовой чат мессенджера «Discord». С их помощью все участники на связи в режиме 24/7, а наш коллега из Владивостока не сильно на нас злится, когда мы звоним ему в четыре утра.

Каковы ваши ближайшие планы по запуску проекта?

Полина Савина, г. Санкт-Петербург:

– Прямо сейчас мы занимаемся привлечением клиентов для запуска «пилота» и улучшением аналитической платформы. В наши ближайшие планы входит создание MVP (минимально жизнеспособного продукта), а также проработка сценариев взаимодействия игры с пользователем.

Какой совет вы дали бы ребятам, которые, как и вы, учатся в школе, но хотят создавать «взрослые проекты»?

Полина Савина, г. Санкт-Петербург:

– Основной совет – брать и делать. Юный возраст для полезного проекта – не помеха. Если у вас есть идея – собирайте команду и начинайте двигаться к своей мечте. Многие сильные проекты начинались с небольших, но вдохновленных стартапов.

Что вы приобрели за время участия в проекте?

Полина Савина, г. Санкт-Петербург:

– Нашим главным приобретением стали знания, которые мы получили от талантливых менторов, огромный опыт командного взаимодействия, а также уверенность в том, что вместе мы сможем реализовать проект.


[1] Бустинг (англ. boosting — улучшение) — это процедура последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки композиции всех предыдущих алгоритмов.