19
Предиктивная аналитика Михаил Фирулик Директор по развитию продуктов Big Data Analytic Solutions

РИФ 2016, Предикативная аналитика

  • Upload
    -

  • View
    99

  • Download
    0

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Предиктивная аналитика

Михаил Фирулик

Директор по развитию продуктов

Big Data Analytic Solutions

Page 2: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Hype Cycle for Emerging Technologies 2014 vs 2015

В августе 2015 г. аналитическое агентство Gartner исключило Big Data из числа прорывных

технологий (emerging technologies)

В итоге, в Gartner решили [отслеживать] 5 предметных областей, связанных с хранением,

управлением и анализом данных:

• Advanced Analytics and Data Science;

• Business Intelligence and Analytics;

• Enterprise Information Management;

• In-Memory Computing Technology;

• Information Infrastructure.

Page 3: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Предиктивная аналитика: для клиентов, о клиентах

Предсказательная аналитика (прогнозная аналитика, предиктивная аналитика от

англ. predictive analytics) - класс методов анализа данных, концентрирующийся на

прогнозировании будущего поведения объектов и субъектов с целью принятия

оптимальных решений.

Находит взаимосвязи в данных Вашей компании и помогает предсказать поведение

клиентов в будущем. Используя предсказательные модули, Вы сможете заранее

сфокусировать Ваши усилия и средства на наиболее перспективные и прибыльные

функции Вашего бизнеса.

Родственным по отношению к предикативной аналитике является понятие Data Mining,

так как предиктивная аналитика использует частично подобные методы.

Page 4: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Big Data в России 1

1 - Согласно результатам исследования EMС в 2013 году.

Помощь в принятии решений:

• 70% респондентов в России считают, что анализ данных их компании поможет

принимать более взвешенные решения, а 35% респондентов подтверждают, что

высшее руководство их компаний полагается на результаты аналитики больших

данных при принятии принципиальных бизнес-решений.

• 31% респондентов сообщили, что их компании получили конкурентное

преимущество в результате внедрения технологий больших данных, а 51%

респондентов считают, что отрасли, в которых используются такие инструменты,

покажут наиболее высокий рост.

• Более половины (51%) респондентов согласны, что технологии анализа

больших данных сыграют решающую роль в выявлении и предотвращении

кибер-атак; это может оказаться решающим фактором, так как только 67%

респондентов в России уверены, что они смогут в случае необходимости

полностью восстановить все свои данные.

Page 5: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Big Data в России 2

2 - Согласно результатам нового исследования СNews Analytics и Oracle в 2015 году.

Page 6: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Лидеры на рынке предикативного анализа в области больших данных 3

3 - Forrester Research

Page 7: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Перспективы развития рынка предикативной аналитике в мире 4

4 - Transparency Market Research

• По состоянию на 2012 год рынок предикативной аналитики составил $2,08 млрд

• Среднегодовой его прирост в период с 2013 по 2019 год составит 17,8%.

• Рынок предикативной аналитики достигнет $6,5 млрд к 2019 году

• Драйвером роста является увеличение спроса на пользовательскую аналитики

и интеллектуальный софт для информационной безопасности и защиты от

фрода.

• Наиболее востребована предиктивная аналитика в отраслях, работающих с

конечными потребителями, таких как:

• Банковские и финансовые сервисы

• Страхование

• Госсектор

• Фармацевтика

• Телеком и ИТ

• Ритейл.

На эти сегменты пришлось 71,8% объема внедрений в 2012 году.

• Отдельное отмечается бурное развитие сегменте облачных решений для

предикативного анализа.

Page 8: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Предиктивная аналитика как услуга

Преимущества:

• Быстрый результат

• Экономия на

инфраструктуре

• Оплата по факту

потребления сервиса

Page 9: РИФ 2016, Предикативная аналитика

О MAIL.RU GROUP СЕГОДНЯ

1 — TNS Web Index, Россия, февраль 2016, десктоп 2 — comScore, весь мир, февраль 2016, десктоп

Ежемесячной аудитории

интернет пользователей в России1 94% 138,4 Миллион

пользователей в мире2

Почта

Главная

Портал

ВКонтакте

Одноклассники

Мой мир

ICQ

Агент Mail.Ru

MMO,

социальные,

мобильные,

браузерные

игры

Поиск

Товары

Деньги

5 БИЗНЕС-НАПРАВЛЕНИЙ

МЕЖДУНАРОДНОЕ НАПРАВЛЕНИЕ

Page 10: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Что мы делаем

Наш продукт – это сервис предиктивной аналитики

(Analytics As A Service)

Фронт-ендом наших продуктов является API, который в режиме

реального времени по запросу отдает числовое значение

предиктивного признака

Ядром наших продуктов является анализ поведения пользователей в

интернете

Для построения моделей используем как собственные данные так и

данные заказчика

Вся работа с данными выполняется на нашей стороне

Page 11: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Чего мы не делаем

Не отдаем сырые данные (raw data)

Не отдаем регистрационные данные пользователей (соц-дем)

Не используем для анализа личные сообщения пользователей

Не внедряем никакого софта на стороне клиента

Не продаем cross-device и offline&online matching

Не являемся DMP в RTB-инфраструктуре

Не передаем данные в сторонние DMP

Page 12: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Наши сервисы

CRM

Website

Advertising system

Оценка пользователей

Сегментация клиентской базы

Информационные триггеры

Сегменты для таргетированной

рекламы

Интересы пользователей

Page 13: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Сценарии применения в CRM

Отклик на предложение (интерес к покупке

продукта)

Реакция на обращение через определенный

канал коммуникации (call response)

Оценка платежеспособности

Вероятность оттока клиентской базы

Склонность к безналичным платежам

Другие предикторы, значимые для бизнеса

клиента

Page 14: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Cookies: как их правильно готовить ;)

Вероятность покупки

Интерес к определенной

категории/стоимости товара

Лояльность к бренду

Уровень платежеспособности

Склонность к on-line платежам

Другие предикторы, значимые для

бизнеса

Page 15: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Интересы пользователей и пользовательские сегменты

Авто

Авто по маркам

Бизнес

Бытовая техника

Для дома и дачи

Домашние животные

Досуг и развлечение

Здоровье

Компьютерная техника

Красота и уход за

собой

Кулинария

Мобильные устройства

Недвижимость

Образование

Одежда и обувь

Путешествия

Подарки и сувениры

Семья и дети

Спорт и активный отдых

Страхование

Туризм

Финансы

Электроника и фото

Мебель и интерьер

Обустройство и ремонт

Новостные интересы

Мобильная связь

Поиск работы

Кино

Игры

Page 16: РИФ 2016, Предикативная аналитика

myTarget

Сервис размещения таргетированной рекламы в социальных сетях и на

проектах Mail.Ru Group.

Таргетированная реклама - вид рекламы, основанный на показе

рекламного предложения только пользователям,

удовлетворяющим заданным критериям (целевой аудитории).

Page 17: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Стандартные аудитории для Look-alike

Счѐтчик [email protected]

DMP

ID пользователей

ОК, VK, ММ

e-mail

ID устройств

Android и iOS

Page 18: РИФ 2016, Предикативная аналитика

Кастомные сегменты и аудитории Look-alike

Варианты подготовки сегментов:

• CRM-выборка клиента

• Результаты опросов

ИЛИ

• Контент-проекты

• Интересы пользователей

Анализ поведения данных пользователей

Поиск

пользователей

с аналогичным

поведением

Page 19: РИФ 2016, Предикативная аналитика

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ

Михаил Фирулик [email protected]