Upload
cleverdata
View
262
Download
2
Embed Size (px)
Citation preview
cleverdata.ru | [email protected]
Make your data clever
Развитие бизнеса на международном рынке с 2012 года
Входит в тройку лидеров российских ИТ компаний 43 подразделения в России и за рубежом Более 5500 сотрудников 100 тыс.проектов для 10 тыс.заказчиков
Инновационная платформа управления данными
«Биржа» данных Облачный сервис
Открытые технологии
Создана в 2014 г. Фокус на работе с «Big Data»
Собственные центры разработки Партнерство с мировыми лидерами
и научными институтами Центр экспертизы по
технологиям Big Data и
Digital MarkeVng
cleverdata.ru | [email protected]
Немного о Big Data
ВЫСОКАЯ СКОРОСТЬ БОЛЬШОЙ ОБЪЕМ ЗНАЧИТЕЛЬНАЯ ВАРИАТИВНОСТЬ
Web логи Финансовые транзакции Социальные сети Web контент Машинные данные Открытые данные
Hadoop MPP (VerVca, Exadata, Greenplum, Teradata) NoSQL (Key-‐Value, Document-‐oriented, Column-‐based, Graph-‐oriented) In-‐memory Data Grids, CalculaVon Grids Data Mining Machine Learning / StaVsVcs / Natural Language Processing Event-‐Stream Processing
Значимость данных в том, как вы анализируете и применяете эти данные для развития своего бизнеса Понимание клиента и его поведения Информационная безопасность Управление рисками Повышение операционной эффективности
Crea�ve/Business Cases
“Потенциал Big Data раскрывается в полной мере при взаимодействии с другими данными корпорации.” Билл Фрэнкс.
cleverdata.ru | [email protected]
Бизнес-‐решения
Платформы управления данными
Решения для интернет рекламы
Управление клиентской базой
Автоматизация маркетинга
Web- аналитика
Make your data clever • Уникальные DMP системы обработки online и offline данных для целей RTB и сегментации клиентов
• Полный стек решений для онлайн рекламы
• Решения для укрепления клиентского опыта и повышения продаж за счет консолидации всех элементов вашей data-‐driven маркетинговой стратегии
• Модели управления оттоком клиентов, моделирования отклика, микро-‐сегментирования клиентской базы, скоринга, выявления мошенничества
• Решения для анализа digital опыта ваших клиентов и web-‐ аналитики
• Решения для управления всей digital активностью компании
Digital Intelligence
Operations Efficiency
cleverdata.ru | [email protected]
Вы уверены, что знаете своего клиента?
Считается, что основные жизненные вехи формируют портрет клиента и помогают понять потребности
• Родился в 1958 году в России;
• Живет в Москве;
• Отец двух дочерей;
• Любит рыбалку.
• Родился в 1958 году в России;
• Живет в Москве;
• Отец двух дочерей;
• Любит рыбалку.
Текущие подходы к сегментированию клиентов уже не работают
cleverdata.ru | [email protected]
Не зная своего клиента, компания его потеряет
Нецелевые предложения клиенту приносят больше вреда, чем пользы
Уместно? Вовремя? Ценно? Доступно?
cleverdata.ru | [email protected]
Полная информация по каждому клиенту индивидуально,
доступная маркетологу в любой момент времени
Customer-‐centric подход
cleverdata.ru | [email protected]
Построение Единого профиля клиента – Ключ к построению Customer-‐centric организации
Характеристики ценности клиента для компании Состояние клиента в рамках «жизненного цикла клиента» Социально-‐демографический профиль Интересы и предпочтения Характеристики коммуникации с клиентом Склонности к покупке и намерения
Вероятность оттока 35%
Лояльность 87%
Надежность 20% Кредитная
нагрузка Низкая Семья
2 чел
Доход семьи Средний
Инвестиции, экономика
66%
Автомобили 5%
Недвижимость 10%
Накопления 18%
Технологии 63% Действующих
продуктов 5
Последняя покупка 36 дн
Активность 28%
CLTV Средний
В клиентской базе
35.2 мес
Удовлетворенность 75%
Уровень коммуникации
20%
Уровень отклика 18%
Более 1000 категорий
cleverdata.ru | [email protected]
Как использовать полученные знания?
Получение анонимной информации о поведении и интересах Определение драйверов для получения клиента и формирования целевого предложения
Привлечение Получение Вовлечение Удержание
Получение персонифицированного профиля клиента Интеграция с социальным профилем
Использование real Vme данных для повторных покупок и целевых продаж Формирование профиля по текущим потребностям, предпочтениям и намерениям Повышение уровня обслуживания клиента
Эффективное сегментирование клиентской базы Определение признаков оттока клиента
• Повышение эффективности маркетинга • Снижение издержек • Увеличение прибыли
cleverdata.ru | [email protected]
Пример внедрения
Средняя точность таргетинга увеличилось на 5-‐7x, что приводит к увеличению конверсии и лояльности клиентов
cleverdata.ru | [email protected]
Построение Единого профиля клиента – Ключ к построению Customer-‐centric организации
Заранее определенные метрики и характеристики, вычисляемые в режиме реального времени по каждому клиенту; Максимальный набор исходной информации: от данных транзакционных систем до истории взаимодействия с клиентом по маркетинговым каналам и внешней информации о клиенте; Непрерывное повышение точности профиля с помощью алгоритмов машинного обучения и математической статистики
Вероятность оттока 35%
Лояльность 87%
Надежность 20% Кредитная
нагрузка Низкая Семья
2 чел
Доход семьи Средний
Инвестиции, экономика
66%
Автомобили 5%
Недвижимость 10%
Накопления 18%
Технологии 63% Действующих
продуктов 5
Последняя покупка 36 дн
Активность 28%
CLTV Средний
В клиентской базе
35.2 мес
Удовлетворенность 75%
Уровень коммуникации
20%
Уровень отклика 18%
cleverdata.ru | [email protected]
Примеры использования подхода
Внедрение решения в процесс формирования адресных, индивидуальных маркетинговых кампаний помогло переходу TELENET к модели клиенто-‐ориентированного бизнеса, повышению лояльности существующих клиентов и снижению их оттока. В результате перехода на новую модель сегментирования клиентской базы, Telenet стал способен: • Правильно таргетировать клиентские предложения в нужное время и через множество каналов и
повысить уровень Cross Sell для создания дополнительного дохода; • CRM отдел TELENET, достиг рейтинга в 93 процентиля, по индексу Dow Jones Sustainability Index; • Увеличить количество кампании: До начала работы с NGDATA, Telenet запускал 100 кампаний в год;
Теперь компания работает более чем с 750 кампаниями в год; • Увеличить Return Rate маркетинговых кампаний на 300-‐400%; • Провести успешную маркетинговую кампанию «King and Kong» которая в четыре раза увеличила
клиентскую базу TELENET в течение нескольких месяцев проведения кампании.
cleverdata.ru | [email protected]
Источники данных
Источник Данные
Внутре
нние
MarkeVng AutomaVon Contact name, Vtle, company, open rates, unsubscribes, web visits, pages visited, lead score, video views, downloads
CRM Company, contact informaVon, win/loss, deal value
Использование продукта Features used, logins, session length, collaboraVon
История покупок Products purchased, prices paid, discounts, contract terms
Customer Support History Complaints, resoluVons
Внеш
ние
Публичные сайты Job posVngs, grants, liVgaVon, patents, contracts, locaVons, growth
Сайт компании Language(s), products, shopping cart, execuVve team profiles
Социальные сети Company and personal profiles, likes, comments, updates, friends/ connecVons/followers, usage
Медийные сайты News arVcles and stories, product launches, announcements, press releases, liVgaVon
Offline данные Credit raVngs, financial history, construcVon permits/ starts, deployed technologies
Более 15 поставщиков данных
Раскройте потенциал данных о клиенте
cleverdata.ru | [email protected]
Используем всю информацию
Customer TransacVon Data
Web analyVcs
CRM
DWH/CM/Call center
Company Data
Social Data
Web surfing
�eCommerce Data
3th Party Data
�Mobile Data En
terprise DM
P Co
nnectors API/ETL
Data Exchange
�3th Party Offline Data
Enterprise BI and reporVng
ReporVng / AnalyVcs Company Web Site
Mobile Apps
Company acVviVes
Customers acVviVes
Web and Mobile
RTB ecosystem
Partners web and mobile
Social
Web
MarkeVng campaign
Campaign
managem
ent
SMS
Call center
Offline
CRM
Service Desk
Customer eXperience Profiler
Big Data storage
Machine Learning
Real Time storage
PredicVve analyVcs
Common
Services
Scoring Data
cleverdata.ru | [email protected]
• Data Exchange
Поставка «сырых» и «аналитических» 3rd party offline и online данных с возможностью их пред-‐обработки и объединения
• DMPKit
Набор компонентов для построения вашей собственной DMP платформы для целей RTB и подключения к рекламной экосистеме
• DataDEPO
Аналитическое хранилище данных на базе Hadoop и собственных компонентов управления данными
• Web Crawler
Сервис сбора контента из сети Интернет с целью анализа медийного пространства, соц. сетей и популярных онлайн площадок
• Text Classifier
Сервис классификации произвольного текста с помощью алгоритмов машинного обучения и произвольного набора аналитических категорий
DMPKit
Data Exchange
Собственные решения линейки 1DMP.RU
DataDEPO
Text Classifier
Web Crawler
Более 10 партнеров
Tаблица 1
Category Name Accuracy Test
Accuracy Train
Documents
IAB18 Мода и стиль 76.8% 97% 400
IAB12 Новости 68.2% 96% 22
IAB10 Дом и сад 63.3% 96% 400
IAB2 Автомобили 96% 100% 400
IAB15 Наука 79% 99% 400
IAB25 Нестандартные материалы
74% 97% 400
IAB20 Путешествия 71% 99% 400
IAB26 Нелегальные материалы
9% 97% 36
IAB21 Недвижимость 83% 99% 400
IAB17 Спорт 82% 98% 400
IAB1 Искусство и развлечения
63% 90% 400
IAB4 Карьера 86% 99% 400
IAB6 Семья 69% 97% 391
IAB16 Домашние животные
88% 100% 400
IAB19 Вычисления и технологии
87% 99% 400
IAB8 Питание 84% 92% 400
IAB5 Образование 63% 87% 400
IAB11 Закон и политика
80% 99% 400
IAB3 Бизнес 63% 96% 400
IAB9 Хобби и интересы
68% 98% 400
IAB23 Духовность и религия
84% 100% 400
IAB7 Здоровье и фитнес
77% 100% 400
IAB14 Общество 77% 98% 400
IAB13 Личные финансы 96% 100% 400
0%
25%
50%
75%
100%
IAB18 IAB12 IAB10 IAB2 IAB15 IAB25 IAB20 IAB26 IAB21 IAB17 IAB1 IAB4 IAB6 IAB16 IAB19 IAB8 IAB5 IAB11 IAB3 IAB9 IAB23 IAB7 IAB14 IAB13
Accuracy Train Accuracy Test
cleverdata.ru | [email protected]
Точность классификации
Приведены значения точности классификации текстов в свободном формате, проведенной на обучающей выборке, подготовленной специалистами CleverDATA
IAB – универсальная классификация категорий интересов интернет пользователя, являющаяся стандартом для RTB рекламы
cleverdata.ru | [email protected]
Варианты развертывания
Использование как сервис в облаке 1DMP.RU
Развертывание на базе Oracle Big Data Appliance
cleverdata.ru | [email protected]
Что происходит в интернете за минуту
• 204 000 000 – новых электронных писем • 20 000 000 – просмотров фотографий на Flickr • 6 000 000 – просмотров страниц на Facebook • 2 500 000 – поисковых запросов через Google • 1 300 000 – просмотров видео в YouTube • 100 000 – новых твитов в Twi�er • $83 000 – сумма продаж товаров в Amazon • 47 000 – скачиваний приложений • 1 300 – человек покупают мобильные
устройства, подключенные к интернету • 640 – терабайт данных обрабатывается • 135 – троянских заражений ботнет-‐сетями • 30 – часов нового видео загружается в YouTube • 6 – новых статей публикуется в Википедии
Сбор Хранение Очистка
Классификация
6M html pages 70 GB of data
11mins, 17sec Oracle BDA Starter Kit
cleverdata.ru | [email protected]
Преимущества 1DMP for Enterprise
Автоматическое обучение в процессе работы без участия человека Использования решения не требует замены текущих систем Доступ в большому количеству внешних данных через Биржу данных Возможность подключения решения к RTB экосистеме
В общем случае при сценарии более точного сегментирования достигается повышение результативности маркетинговых
кампаний минимум на 40% и выход на окупаемость в течение первого года эксплуатации системы.
90 дней до первого бизнес-‐результата