SlideShare a Scribd company logo
1 of 10
Download to read offline
Big Data!
Для ритейла!
Чек Чек Чек Чек Чек Чек
hello@datawiz.io
Тысячи чеков печатаются каждый день!
в каждом магазине
Чек
Receipt
Чек
Чек
Чек
Чек
Чек
hello@datawiz.io
Магазин получает много информации !
с разных карт и систем.
КАРТЫ	
  
ЛОЯЛЬНОСТИ
	
  КУПОНЫ
КРЕДИТНЫЕ	
  
КАРТЫ
1
01
0
1
01
0
1
1
0
1
0
1
0
1
0
0
1
hello@datawiz.io
Используя эти данные магазин сможет привлечь!
множество клиентов, без особых усилий.
20%	
  OFF
ON	
  SALE
hello@datawiz.io
Сейчас много магазинов начали использовать
Big Data
чтобы лучше понять покупателя и максимизировать!
прибыль
Пример использования!
Кластеризация Клиентов!
hello@datawiz.io
Кластер Клиенты Пропорция (%)
1 31233 63.3
2 10807 21.9
3 3027 6.2
4 1691 3.4
5 730 1.5
6 662 1.4
7 650 1.3
8 504 1
Мы разделили всех клиентов на 8 кластеров !
соответственно их потребительскому поведению
hello@datawiz.io
Мы можем определить вероятность !
покупки того или иного товара, для клиентов!
в каждом кластере
Кластер	
  3
3027
06	
  Пищевые	
  жиры,	
  майонез,	
  яйца 100%
0607	
  Яйца 100%
060702	
  Поштучно	
  (в	
  лотках) 100%
20	
  Хлебобулочные	
  и	
  кондитерские 96.2%
16	
  Молоко	
  и	
  молочные	
  продукты 93.9%
14	
  Мясо	
  и	
  мясные	
  продукты 93.4%
50	
  Хозяйственные	
  принадлежности 93.2%
18	
  Свежие	
  овощи,	
  фрукты,	
  грибы 91.4%
5005	
  Кульки,	
  пакеты 88.6%
2002	
  Х/б	
  изделия	
  собственного	
  производства 88%
1802	
  Свежие	
  овощи 86.3%
01	
  Бакалея 85.5%
31	
  Средства	
  личной	
  гигиены 85.5%
02	
  Консервы 84.2%
12	
  Безалкогольные	
  напитки 81.8%
03	
  Кондитерские	
  изделия 80.8%
100	
  
100	
  
100	
  
96.2	
  
93.89	
  
93.36	
  
93.23	
  
91.38	
  
88.64	
  
87.97	
  
86.26	
  
85.53	
  
85.46	
  
84.24	
  
81.76	
  
80.84	
  
0	
   20	
   40	
   60	
   80	
   100	
   120	
  
06	
  Пищевые	
  жиры,майонез,яйца	
  
0607	
  Яйца	
  
060702	
  Поштучно	
  (в	
  лотках)	
  
20	
  Хлебобулочные	
  и	
  кондитерские	
  
16	
  Молоко	
  и	
  молочные	
  продукты	
  
14	
  Мясо	
  и	
  мясные	
  продукты	
  
50	
  Хозяйственные	
  принадлежности	
  
18	
  Свежие	
  овощи,	
  фрукты,	
  грибы	
  
5005	
  Кульки,	
  пакеты	
  
2002	
  Х/б	
  изделия	
  собственного	
  
1802	
  Свежие	
  овощи	
  
01	
  Бакалея	
  
31	
  Средства	
  личной	
  гигиены	
  
02	
  Консервы	
  
12	
  Безалкогольные	
  напитки	
  
03	
  Кондитерские	
  изделия	
  
hello@datawiz.io
Теперь мы знаем!
какой клиент относиться!
к какому кластеру!
и!
что он предпочитает!
покупать!!
Используя кластеризацию!
клиентов можно легко!
сделать эффективную !
рекламную кампанию.!
hello@datawiz.io

More Related Content

Similar to Применение кластеризации (сегментации клиентов) от Datawiz.io

Партнерский вебинар. 16.12.2016
Партнерский вебинар. 16.12.2016Партнерский вебинар. 16.12.2016
Партнерский вебинар. 16.12.2016MoySklad
 
А.Рожко. Интернет-магазин - как все сделать правильно (1-я часть)
А.Рожко. Интернет-магазин - как все сделать правильно (1-я часть)А.Рожко. Интернет-магазин - как все сделать правильно (1-я часть)
А.Рожко. Интернет-магазин - как все сделать правильно (1-я часть)borovoystudio
 
Денис Донченко, 1С-Битрикс: "Масштабирование интернет-магазина: какие бывают ...
Денис Донченко, 1С-Битрикс: "Масштабирование интернет-магазина: какие бывают ...Денис Донченко, 1С-Битрикс: "Масштабирование интернет-магазина: какие бывают ...
Денис Донченко, 1С-Битрикс: "Масштабирование интернет-магазина: какие бывают ...web2win
 
Презентация продукта 1С-Битрикс: Малый бизнес. Как обогнать конкурнетов.
Презентация продукта 1С-Битрикс: Малый бизнес. Как обогнать конкурнетов.Презентация продукта 1С-Битрикс: Малый бизнес. Как обогнать конкурнетов.
Презентация продукта 1С-Битрикс: Малый бизнес. Как обогнать конкурнетов.Perederey Alexander
 
Тренды онлайн-продаж 2022–2023. Потребительское поведение, каналы продаж, раз...
Тренды онлайн-продаж 2022–2023. Потребительское поведение, каналы продаж, раз...Тренды онлайн-продаж 2022–2023. Потребительское поведение, каналы продаж, раз...
Тренды онлайн-продаж 2022–2023. Потребительское поведение, каналы продаж, раз...Data Insight
 
Последняя очередь на кассу
Последняя очередь на кассуПоследняя очередь на кассу
Последняя очередь на кассуConnected Futures
 
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big Data
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big DataCвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big Data
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big DataB2BConferenceGroup
 
Данные - Основа Digital революции
Данные - Основа Digital революцииДанные - Основа Digital революции
Данные - Основа Digital революцииDen Reymer
 
Интернет-магазин: как все сделать правильно
Интернет-магазин: как все сделать правильноИнтернет-магазин: как все сделать правильно
Интернет-магазин: как все сделать правильноНовый Сайт
 
Gartner Hype Cycle for Big Data, 2014
Gartner Hype Cycle for Big Data, 2014Gartner Hype Cycle for Big Data, 2014
Gartner Hype Cycle for Big Data, 2014Den Reymer
 
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA
 
Поймать Цифровую Волну. CleverDATA на Cnews Forum 2015
Поймать Цифровую Волну. CleverDATA на Cnews Forum 2015Поймать Цифровую Волну. CleverDATA на Cnews Forum 2015
Поймать Цифровую Волну. CleverDATA на Cnews Forum 2015Den Reymer
 
как увеличить доход Work shop кулебякин александр
как увеличить доход Work shop кулебякин александркак увеличить доход Work shop кулебякин александр
как увеличить доход Work shop кулебякин александрAlexandr Kulebyakin
 
дмитрий сусов как_сделать_сайт_конкурентным_преимуществом_—_продающий_функцио...
дмитрий сусов как_сделать_сайт_конкурентным_преимуществом_—_продающий_функцио...дмитрий сусов как_сделать_сайт_конкурентным_преимуществом_—_продающий_функцио...
дмитрий сусов как_сделать_сайт_конкурентным_преимуществом_—_продающий_функцио...singree
 
Платформа «ДиалТех» - простой инструмент для создания и хостинга «умных» чат-...
Платформа «ДиалТех» - простой инструмент для создания и хостинга «умных» чат-...Платформа «ДиалТех» - простой инструмент для создания и хостинга «умных» чат-...
Платформа «ДиалТех» - простой инструмент для создания и хостинга «умных» чат-...ChatBotCamp
 
правильный интернет магазин на платформе «1С-Битрикс».
правильный интернет магазин на платформе «1С-Битрикс».правильный интернет магазин на платформе «1С-Битрикс».
правильный интернет магазин на платформе «1С-Битрикс».newsite_by
 
Цифры и тренды на рынке eCommerce: чем уникален 2016 год?
Цифры и тренды на рынке eCommerce: чем уникален 2016 год?Цифры и тренды на рынке eCommerce: чем уникален 2016 год?
Цифры и тренды на рынке eCommerce: чем уникален 2016 год?Data Insight
 
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterpriseCleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterpriseCleverDATA
 

Similar to Применение кластеризации (сегментации клиентов) от Datawiz.io (20)

Партнерский вебинар. 16.12.2016
Партнерский вебинар. 16.12.2016Партнерский вебинар. 16.12.2016
Партнерский вебинар. 16.12.2016
 
А.Рожко. Интернет-магазин - как все сделать правильно (1-я часть)
А.Рожко. Интернет-магазин - как все сделать правильно (1-я часть)А.Рожко. Интернет-магазин - как все сделать правильно (1-я часть)
А.Рожко. Интернет-магазин - как все сделать правильно (1-я часть)
 
Денис Донченко, 1С-Битрикс: "Масштабирование интернет-магазина: какие бывают ...
Денис Донченко, 1С-Битрикс: "Масштабирование интернет-магазина: какие бывают ...Денис Донченко, 1С-Битрикс: "Масштабирование интернет-магазина: какие бывают ...
Денис Донченко, 1С-Битрикс: "Масштабирование интернет-магазина: какие бывают ...
 
Презентация продукта 1С-Битрикс: Малый бизнес. Как обогнать конкурнетов.
Презентация продукта 1С-Битрикс: Малый бизнес. Как обогнать конкурнетов.Презентация продукта 1С-Битрикс: Малый бизнес. Как обогнать конкурнетов.
Презентация продукта 1С-Битрикс: Малый бизнес. Как обогнать конкурнетов.
 
Take_and_go
Take_and_goTake_and_go
Take_and_go
 
Тренды онлайн-продаж 2022–2023. Потребительское поведение, каналы продаж, раз...
Тренды онлайн-продаж 2022–2023. Потребительское поведение, каналы продаж, раз...Тренды онлайн-продаж 2022–2023. Потребительское поведение, каналы продаж, раз...
Тренды онлайн-продаж 2022–2023. Потребительское поведение, каналы продаж, раз...
 
Последняя очередь на кассу
Последняя очередь на кассуПоследняя очередь на кассу
Последняя очередь на кассу
 
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big Data
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big DataCвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big Data
Cвятослав Штумпф, Петер-Сервис: Грамотное использование Big Data
 
Данные - Основа Digital революции
Данные - Основа Digital революцииДанные - Основа Digital революции
Данные - Основа Digital революции
 
Интернет-магазин: как все сделать правильно
Интернет-магазин: как все сделать правильноИнтернет-магазин: как все сделать правильно
Интернет-магазин: как все сделать правильно
 
Gartner Hype Cycle for Big Data, 2014
Gartner Hype Cycle for Big Data, 2014Gartner Hype Cycle for Big Data, 2014
Gartner Hype Cycle for Big Data, 2014
 
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)
 
Поймать Цифровую Волну. CleverDATA на Cnews Forum 2015
Поймать Цифровую Волну. CleverDATA на Cnews Forum 2015Поймать Цифровую Волну. CleverDATA на Cnews Forum 2015
Поймать Цифровую Волну. CleverDATA на Cnews Forum 2015
 
как увеличить доход Work shop кулебякин александр
как увеличить доход Work shop кулебякин александркак увеличить доход Work shop кулебякин александр
как увеличить доход Work shop кулебякин александр
 
дмитрий сусов как_сделать_сайт_конкурентным_преимуществом_—_продающий_функцио...
дмитрий сусов как_сделать_сайт_конкурентным_преимуществом_—_продающий_функцио...дмитрий сусов как_сделать_сайт_конкурентным_преимуществом_—_продающий_функцио...
дмитрий сусов как_сделать_сайт_конкурентным_преимуществом_—_продающий_функцио...
 
Платформа «ДиалТех» - простой инструмент для создания и хостинга «умных» чат-...
Платформа «ДиалТех» - простой инструмент для создания и хостинга «умных» чат-...Платформа «ДиалТех» - простой инструмент для создания и хостинга «умных» чат-...
Платформа «ДиалТех» - простой инструмент для создания и хостинга «умных» чат-...
 
правильный интернет магазин на платформе «1С-Битрикс».
правильный интернет магазин на платформе «1С-Битрикс».правильный интернет магазин на платформе «1С-Битрикс».
правильный интернет магазин на платформе «1С-Битрикс».
 
Present mag_v6_r
 Present mag_v6_r Present mag_v6_r
Present mag_v6_r
 
Цифры и тренды на рынке eCommerce: чем уникален 2016 год?
Цифры и тренды на рынке eCommerce: чем уникален 2016 год?Цифры и тренды на рынке eCommerce: чем уникален 2016 год?
Цифры и тренды на рынке eCommerce: чем уникален 2016 год?
 
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterpriseCleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
CleverDATA_1DMP.RU_ for_enterprise
 

More from Володимир Непьюк

Datawiz.io Организация целевых коммуникаций с клиентами в ритейле
Datawiz.io Организация целевых коммуникаций с клиентами в ритейлеDatawiz.io Организация целевых коммуникаций с клиентами в ритейле
Datawiz.io Организация целевых коммуникаций с клиентами в ритейлеВолодимир Непьюк
 
Прогнозная аналитика в ритейле
Прогнозная аналитика в ритейлеПрогнозная аналитика в ритейле
Прогнозная аналитика в ритейлеВолодимир Непьюк
 
案例 Pos软件接入datawiz.io服务workabox case study-中文
案例 Pos软件接入datawiz.io服务workabox case study-中文案例 Pos软件接入datawiz.io服务workabox case study-中文
案例 Pos软件接入datawiz.io服务workabox case study-中文Володимир Непьюк
 
Анализ потребительской корзины BI Datawiz.io
Анализ потребительской корзины BI Datawiz.ioАнализ потребительской корзины BI Datawiz.io
Анализ потребительской корзины BI Datawiz.ioВолодимир Непьюк
 
Аналитическая платформа для ритейла
Аналитическая платформа для ритейлаАналитическая платформа для ритейла
Аналитическая платформа для ритейлаВолодимир Непьюк
 
Datawiz Сlustering - определение персоны клиента
Datawiz Сlustering - определение персоны клиентаDatawiz Сlustering - определение персоны клиента
Datawiz Сlustering - определение персоны клиентаВолодимир Непьюк
 

More from Володимир Непьюк (20)

Datawiz Loyalty
Datawiz LoyaltyDatawiz Loyalty
Datawiz Loyalty
 
Datawiz.io MeetUp
Datawiz.io MeetUpDatawiz.io MeetUp
Datawiz.io MeetUp
 
Datawiz.io Организация целевых коммуникаций с клиентами в ритейле
Datawiz.io Организация целевых коммуникаций с клиентами в ритейлеDatawiz.io Организация целевых коммуникаций с клиентами в ритейле
Datawiz.io Организация целевых коммуникаций с клиентами в ритейле
 
Прогнозная аналитика в ритейле
Прогнозная аналитика в ритейлеПрогнозная аналитика в ритейле
Прогнозная аналитика в ритейле
 
Market basket analytics
Market basket analyticsMarket basket analytics
Market basket analytics
 
Datawiz.io零售在线分析平台
Datawiz.io零售在线分析平台Datawiz.io零售在线分析平台
Datawiz.io零售在线分析平台
 
案例 Pos软件接入datawiz.io服务workabox case study-中文
案例 Pos软件接入datawiz.io服务workabox case study-中文案例 Pos软件接入datawiz.io服务workabox case study-中文
案例 Pos软件接入datawiz.io服务workabox case study-中文
 
Анализ потребительской корзины BI Datawiz.io
Анализ потребительской корзины BI Datawiz.ioАнализ потребительской корзины BI Datawiz.io
Анализ потребительской корзины BI Datawiz.io
 
Datawiz services
Datawiz servicesDatawiz services
Datawiz services
 
Workabox case study
Workabox case studyWorkabox case study
Workabox case study
 
Bi datawiz.io georgian
Bi datawiz.io georgianBi datawiz.io georgian
Bi datawiz.io georgian
 
Datawiz.io for executives, Georgian
Datawiz.io for executives, Georgian Datawiz.io for executives, Georgian
Datawiz.io for executives, Georgian
 
Datawiz.io - our mission, our team
Datawiz.io - our mission, our team Datawiz.io - our mission, our team
Datawiz.io - our mission, our team
 
Кейсы по кластеризации
Кейсы по кластеризацииКейсы по кластеризации
Кейсы по кластеризации
 
Аналитическая платформа для ритейла
Аналитическая платформа для ритейлаАналитическая платформа для ритейла
Аналитическая платформа для ритейла
 
Datawiz Сlustering - определение персоны клиента
Datawiz Сlustering - определение персоны клиентаDatawiz Сlustering - определение персоны клиента
Datawiz Сlustering - определение персоны клиента
 
Input Data Specification Datawiz.io
Input Data Specification Datawiz.ioInput Data Specification Datawiz.io
Input Data Specification Datawiz.io
 
Datawiz marketing deck
Datawiz marketing deck Datawiz marketing deck
Datawiz marketing deck
 
Datawiz.io case study ru
Datawiz.io case study ruDatawiz.io case study ru
Datawiz.io case study ru
 
Datawiz.io case study
Datawiz.io case studyDatawiz.io case study
Datawiz.io case study
 

Применение кластеризации (сегментации клиентов) от Datawiz.io

  • 1. Big Data! Для ритейла! Чек Чек Чек Чек Чек Чек hello@datawiz.io
  • 2. Тысячи чеков печатаются каждый день! в каждом магазине Чек Receipt Чек Чек Чек Чек Чек hello@datawiz.io
  • 3. Магазин получает много информации ! с разных карт и систем. КАРТЫ   ЛОЯЛЬНОСТИ  КУПОНЫ КРЕДИТНЫЕ   КАРТЫ 1 01 0 1 01 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 0 1 hello@datawiz.io
  • 4. Используя эти данные магазин сможет привлечь! множество клиентов, без особых усилий. 20%  OFF ON  SALE hello@datawiz.io
  • 5. Сейчас много магазинов начали использовать Big Data чтобы лучше понять покупателя и максимизировать! прибыль
  • 7. Кластер Клиенты Пропорция (%) 1 31233 63.3 2 10807 21.9 3 3027 6.2 4 1691 3.4 5 730 1.5 6 662 1.4 7 650 1.3 8 504 1 Мы разделили всех клиентов на 8 кластеров ! соответственно их потребительскому поведению hello@datawiz.io
  • 8. Мы можем определить вероятность ! покупки того или иного товара, для клиентов! в каждом кластере Кластер  3 3027 06  Пищевые  жиры,  майонез,  яйца 100% 0607  Яйца 100% 060702  Поштучно  (в  лотках) 100% 20  Хлебобулочные  и  кондитерские 96.2% 16  Молоко  и  молочные  продукты 93.9% 14  Мясо  и  мясные  продукты 93.4% 50  Хозяйственные  принадлежности 93.2% 18  Свежие  овощи,  фрукты,  грибы 91.4% 5005  Кульки,  пакеты 88.6% 2002  Х/б  изделия  собственного  производства 88% 1802  Свежие  овощи 86.3% 01  Бакалея 85.5% 31  Средства  личной  гигиены 85.5% 02  Консервы 84.2% 12  Безалкогольные  напитки 81.8% 03  Кондитерские  изделия 80.8% 100   100   100   96.2   93.89   93.36   93.23   91.38   88.64   87.97   86.26   85.53   85.46   84.24   81.76   80.84   0   20   40   60   80   100   120   06  Пищевые  жиры,майонез,яйца   0607  Яйца   060702  Поштучно  (в  лотках)   20  Хлебобулочные  и  кондитерские   16  Молоко  и  молочные  продукты   14  Мясо  и  мясные  продукты   50  Хозяйственные  принадлежности   18  Свежие  овощи,  фрукты,  грибы   5005  Кульки,  пакеты   2002  Х/б  изделия  собственного   1802  Свежие  овощи   01  Бакалея   31  Средства  личной  гигиены   02  Консервы   12  Безалкогольные  напитки   03  Кондитерские  изделия   hello@datawiz.io
  • 9. Теперь мы знаем! какой клиент относиться! к какому кластеру! и! что он предпочитает! покупать!!
  • 10. Используя кластеризацию! клиентов можно легко! сделать эффективную ! рекламную кампанию.! hello@datawiz.io