Інформаційна система для управління взаємовідносинами з клієнтами з використанням штучного інтелекту
Автор: Ганин Максим Юрійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Інформаційні системи та технології
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Магістерська кваліфікаційна робота присвячена дослідженню, проєктуванню та розробці веборієнтованої CRM-системи для управління взаємовідносинами з клієнтами, яка поєднує класичні інструменти автоматизації продажів із модулем інтелектуальної оцінки лідів на основі штучного інтелекту. Система призначена для підтримки роботи відділу продажу та підтримки, централізації клієнтських даних і підвищення ефективності обробки запитів у сучасному бізнес-середовищі, де швидкість реакції та якість взаємодії з клієнтом є критичними факторами успіху [1]. Актуальність теми зумовлена зростанням обсягів даних, що накопичуються в компаніях, та потребою у системах, які не лише фіксують контакти й угоди, а й допомагають приймати обґрунтовані рішення на основі аналітики та прогнозування [2]. Аналіз наявних CRM-рішень показав, що, попри широкі функціональні можливості, частина з них має обмежену гнучкість, складний інтерфейс або недостатню підтримку модулів інтелектуального скорингу. Це визначило необхідність створення системи, орієнтованої на поєднання зручності використання, гнучкої архітектури та інтегрованих засобів AI-аналітики. Об’єкт дослідження – процес управління взаємовідносинами з клієнтами в організації на основі CRM-системи. Предмет дослідження – методи, моделі та програмні засоби підтримки життєвого циклу лідів, клієнтів, угод і завдань, а також підходи до інтелектуальної оцінки лідів у CRM. Мета роботи – розробити інформаційну систему, яка забезпечує ведення клієнтської бази, управління лідами, угодами, завданнями та аналітикою, а також містить модуль автоматичної оцінки (скорингу) лідів із використанням методів машинного навчання. Для досягнення мети було застосовано метод дерева цілей і метод аналізу ієрархій (МАІ) для вибору типу інформаційної системи та пріоритизації функціональних вимог. Побудовано контекстні діаграми, UML-діаграми варіантів використання, послідовності, діяльності та класів, які відображають структуру й поведінку системи. У роботі реалізовано серверну частину CRM на мові PHP з використанням фреймворку Laravel, реляційну базу даних PostgreSQL для зберігання інформації про лідів, клієнтів, акаунти, можливості (opportunities), завдання та коментарі, а також веб-інтерфейс для роботи з даними [5]. Передбачено модульну структуру системи з окремими розділами для управління лідами, акаунтами, контактами, проєктами, завданнями та сервісними зверненнями, а також інтерактивними аналітичними панелями. Окрему увагу приділено модулю інтелектуальної оцінки лідів. Для його реалізації розроблено Python-сервіс, що використовує бібліотеки pandas, scikit-learn та LightGBM для побудови моделей машинного навчання [4][26]. Модуль формує набір ознак на основі історії активностей, статусів, джерел надходження лідів і текстових нотаток, навчає моделі (логістична регресія та градієнтний бустинг), калібрує ймовірності та оцінює якість за метриками ROC-AUC, PR-AUC та Precision@k [3][25]. Обмін даними між Laravel-додатком і Python-сервісом реалізовано за допомогою брокера повідомлень RabbitMQ: CRM відправляє події про нові та оновлені ліди в чергу, Python-сервіс виконує скоринг і повертає результат через API, після чого система зберігає оцінки в базі даних і використовує їх для пріоритизації роботи менеджерів. Проведено функціональне тестування основних модулів, перевірку коректності авторизації та розмежування прав доступу (ролі адміністратора, менеджера з продажу, агента підтримки), а також оцінку зручності веб-інтерфейсу та роботи в багатокористувацькому режимі. Результати показали, що система відповідає сформульованим вимогам, забезпечує стабільну роботу та дає змогу автоматизувати основні операції з клієнтами й лідами. Розроблена CRM-система може бути використана як базова платформа для автоматизації процесів продажів і підтримки, а інтегрований модуль інтелектуальної оцінки лідів демонструє практичну користь застосування методів штучного інтелекту в CRM. Отримані результати можуть слугувати підґрунтям для подальшого розвитку системи: розширення аналітичних можливостей, інтеграції з зовнішніми сервісами, удосконалення моделей машинного навчання та впровадження нових сценаріїв підтримки прийняття рішень. Ключові слова: CRM-система, управління взаємовідносинами з клієнтами, лід-скоринг, штучний інтелект, машинне навчання, Laravel, RabbitMQ, Python, PostgreSQL. Перелік використаних літературних джерел. 1. Matosas-Lopez L. The Importance of Customer Relationship Management Systems to Business Management and Marketing Strategies [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.emerald.com/ (дата звернення: 27.10.2025). 2. What is customer relationship management (CRM)? – Definition from WhatIs.com [Електронний ресурс] // SearchCRM. – Режим доступу: https://www.techtarget.com/searchcustomerexperience/ (дата звернення: 29.10.2025). 3. Scikit-learn: Machine Learning in Python [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://scikit-learn.org/stable/ (дата звернення: 30.10.2025). 4. LightGBM Documentation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://lightgbm.readthedocs.io/ (дата звернення: 29.10.2025). 5. PHP: Documentation [Електронний ресурс] // Plesk Obsidian Administrator Guide. – Режим доступу: https://www.php.net/manual/en/ (дата звернення: 27.10.2025).