© 2014 IBM Corporation

РИФ/КИБ

Апрель 2014

CONTENT DISCOVERYРыночные и технологические тренды персонолизации интернет пространства

Шклюдов Павел

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

2

Модель зрелости рекомендательных сервисов

Модель зрелости определяется вопросами о глубине понимания Клиента

Кто в общем и целом наш клиент и что он покупает? Что можно

ему предложить?

Как он покупает?

Каковы особенности

пробритений?Что еще

интересного можно ему

предложить?

Какие потребности закрывает наш

Клиент? Как переориентироват

ь наше предложение под

Клиента?

Что лучше всего предложить нашему

Клиенту до того как он это захотел?

Valu

e

Maturity

Streamline dataBasic analysis

Analyzepatterns

Optimizeoutcomes

Какие поведческие

особенности у нашего Клиента?

Как мы можем сделать лучшее предложение?

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

3

Выбор приоритетных технологий

Высокие Низкие

Сл

ож

но

сть

реа

ли

зац

ии

Ни

зка

яВ

ыс

ока

я

Машинное обучение

Сентимент анализ

Социальный граф

Граф интересов

Поведенческое моделирование

Глубокое профилирование

Искуственный интеллект

1

2

3

4

5

6

7

Получаемый эффект

1

2

34

5

6

7

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

4

Что уже используют наши Клиенты

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

5

От понимание того что люди покупают до понимания того как и зачем они это делают

Analytics of Aggregates

Monitoring and Reporting

Analytics of Individuals

SentimentSentiment

ListeningListening EngagementEngagement WorkflowWorkflow

MeasurementMeasurement

PublishingPublishing

Net PromoterNet Promoter

Network TopologyNetwork Topology

Mas

s

Indi

vidu

al

Intrinsic TraitsIntrinsic Traits

What are people saying?

How do people feel about my brand?

Who is this individual like? What does she value ? What is her taste and

style?

Social GenomeSocial Genome

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

6

Модель потребностей – ключ к пониманию особенностей потребления

Spending

Thrifty

Materialism

Security

Altruism

Risk

Modesty

ConformismIndustry

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

7

Знания необходимые для модели потребностей

Psycho-Profile of Individuals

Individual’s network potential

Enterprise Customer Data

Enhanced digital profiles of individuals to

tailor and time messages and offers via

the preferred channel

Multi-dimensional analytics of individuals

+Augment

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

8

Примеры применения

ПРИМЕР

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

9

Что будет если наложить полученные данные на граф интересов

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

10

Куда двигаться дальше?

DATA SOURCE

DATA ENRICHMENT

AvailableGeo(?),

GovernmentCorp Filings

ProtectedWeb

Social Media

PROPRIETARY

ADVANCEDSME/Recommendations

Integrate to Client solution

BENCHMARKIndustry/Functional Analysis

Client comparatives

AGGREGATORMarketplace

Brokered Data ServicePUBLIC

Cross-Customer dataCross-Market dataInterest based community

BASIC

Transformers

InsidersAggregators

Specialists

Data brokerAggregate sources for one stop shop for discovery, licensing and integration

Industry expertsDomain specific insights based on available data

Combined with transforming services Prescriptive analyticsIntegrated with business process

Industry domain dataSharing data across community memberSharing information across industry

Defensibility of offering

Def

ensi

bili

ty o

f o

ffe

ring

© 2014 IBM Corporation

Апрель 2014

11

ВОПРОСЫ?