сервисы персонализации на основе данныхRoman Zykov
Персонализация как сервис на основе данных
Персонализация на основе данных о пользователях играет все большую роль в аналитических CRM системах. Самым первым шагом важно понять, какой продукт или сервис на основе данных вы готовы предложить своим клентам. Далее в докладе будут рассмотрены следующие вопросы:
Достаточно ли у вас данных для персонализации продукта?
Как оценить успешность проекта по персонализации?
Как подружить аналитический и операционный CRM?
Какие основные причины провала таких проектов?
Самостоятельная разработка или outsource?
Насколько важен вопрос правильных технологий?
Где место сегментации клиентов?
В докладе будут вкратце разобраны некоторые примеры российских и зарубежных компаний.
Дмитрий Егоров — Weborama Russia — ADV Tech Russiarusbase
Выступление Дмитрия Егорова (Weborama Russia) на конференции ADVTechRussia.
ADVTechRussia — мероприятие для медиа и рекламодателей о том, как можно больше заработать с использованием новых технологий
в рекламе. http://advtechrussia.ru/
RDBMS gave us table schemas. A table schema, which is an essential metadata component, gave us the power to validate data types, and enforce constraints. In the age of varying data and schema-less data stores, how can we enforce these rules and how can we leverage metadata (even in RDBMS) to empower data validity, code checks, and automation.
This is a brief background into Big data (data lake) to put in context the importance of metadata from a governance perspective and more especially in todays heterogeneous big data platforms.
Presentation DataScoring: Big Data and credit scoreAnton Vokrug
DataScoring: Retail lending is one of the most popular and prioritized businesses in financial industry as well as demanding the most attention. Lending to potentially bad borrowers may substantially harm bank or credit union therefore this process must be addressed systematically by setting up automated and effective borrowers scoring process.
This problem is solved by our product:
1. We effectively score borrowers using big data.
2. We retrieve additional statistical data to conduct further communications with existing borrowers.
3. Optimize credit portfolio to minimize payment overdues and defaults.
We stack Microsoft technologies in production of the product - .Net, Azure Cloud, C# and CUDA.
Our algorithms and models are built upon (1) group of self-learning neuron networks, (2) system of input data normalization and semantic analyzer for text inputs; (3) customer psychological image design; (4) data clustering; (5) vanilla scoring systems.
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скорингAnton Vokrug
DataScoring: Выдача потребительских кредитов на сегодняшний день одно из самых популярных и приоритетных направлений в финансовом секторе, но и требующее максимального внимания. Выдача кредитов потенциально неплатёжеспособным заемщикам способно нанести банку или кредитной организации существенный финансовый ущерб, поэтому к этому процессу необходимо подходить системно, наладив автоматический и эффективный процесс скоринга заемщиков.
Эту проблему и решает наш продукт:
1. Эффективный скоринг потенциального заемщика на основе анализа «больших данных».
2. Получение дополнительной статистики на основе анализа массива финансовых данных для дальнейшей коммуникации с клиентами.
3. Работа с кредитным портфелям клиента для минимизации просрочки и недопущения пропуска платежей по кредитам.
В процессе разработки программного обеспечения мы используем стек технологий от компании Microsoft: .Net, Azure cloud, C#, а также технологии CUDA.
Наши алгоритмы и модели анализа построены на основе: (1) группы самообучающихся нейронных сетей; (2) системы нормализации входных параметров и семантический анализатор для разбора текстовой информации; (3) составления психологического портрета потенциального клиента; (4) методов кластеризации данных; (5) классических скоринговых системах.
ICBDA: Audience Analytics как способ получения инсайтов о своей ЦА и повышени...Auditorius
Большинство рекламодателей уверены, что отлично знают портрет своей целевой аудитории, присылая свой запрос в брифе. Но зачастую - это лишь субъективное мнение маркетолога. Audience Analytics - это тот инструмент, который подскажет, какие аудиторные сегменты лучше подключать к рекламной кампании. В этой презентации вы увидите, что такое индекс аффинитивности, и как он помогает вразы увеличить CTR. + парочка забавных брифов из нашей истории и , конечно же, кейс!
Предсказание оттока игроков из World of TanksYandex
Одна из наиболее часто возникающих задач в бизнес-аналитике для компаний — это предсказание оттока клиентов. Ведь если заранее знать, что клиент собирается уйти к конкуренту, его можно попытаться остановить. Задача будет рассмотрена на примере прогнозирования оттока игроков из World of Tanks.
Wunder Digital Tik Tok Mediakit - все, что вы хотели знать о рекламе в Tik TokWunder Digital
Международное digital-агентство с офисами в четырех странах: Беларуси, Казахстане, Узбекистане и России. За 7 лет активной работы в нашем портфолио крупнейшие бренды в разных сферах бизнеса: авто, e-commerce, банки, застройщики и недвижимость, мобильные операторы и интернет-провайдеры, FMCG.
Агентство выступает членом международной Ассоциации интерактивной рекламы, а также является партнером Центрально-Азиатской Рекламной Ассоциации.
wunder-digital.ru
wunder-digital.by
wunder-digital.kz
wunder-digital.uz
Московская конвенция по авторскому правуJulia Eydel
В основу новой международной конвенции по авторскому праву должны лечь принципы, отвечающие требованиям реалистичности, реализуемости, соответствия балансу общественных интересов. Право должно вызывать уважение и создавать новые возможности для творчества.
сервисы персонализации на основе данныхRoman Zykov
Персонализация как сервис на основе данных
Персонализация на основе данных о пользователях играет все большую роль в аналитических CRM системах. Самым первым шагом важно понять, какой продукт или сервис на основе данных вы готовы предложить своим клентам. Далее в докладе будут рассмотрены следующие вопросы:
Достаточно ли у вас данных для персонализации продукта?
Как оценить успешность проекта по персонализации?
Как подружить аналитический и операционный CRM?
Какие основные причины провала таких проектов?
Самостоятельная разработка или outsource?
Насколько важен вопрос правильных технологий?
Где место сегментации клиентов?
В докладе будут вкратце разобраны некоторые примеры российских и зарубежных компаний.
Дмитрий Егоров — Weborama Russia — ADV Tech Russiarusbase
Выступление Дмитрия Егорова (Weborama Russia) на конференции ADVTechRussia.
ADVTechRussia — мероприятие для медиа и рекламодателей о том, как можно больше заработать с использованием новых технологий
в рекламе. http://advtechrussia.ru/
RDBMS gave us table schemas. A table schema, which is an essential metadata component, gave us the power to validate data types, and enforce constraints. In the age of varying data and schema-less data stores, how can we enforce these rules and how can we leverage metadata (even in RDBMS) to empower data validity, code checks, and automation.
This is a brief background into Big data (data lake) to put in context the importance of metadata from a governance perspective and more especially in todays heterogeneous big data platforms.
Presentation DataScoring: Big Data and credit scoreAnton Vokrug
DataScoring: Retail lending is one of the most popular and prioritized businesses in financial industry as well as demanding the most attention. Lending to potentially bad borrowers may substantially harm bank or credit union therefore this process must be addressed systematically by setting up automated and effective borrowers scoring process.
This problem is solved by our product:
1. We effectively score borrowers using big data.
2. We retrieve additional statistical data to conduct further communications with existing borrowers.
3. Optimize credit portfolio to minimize payment overdues and defaults.
We stack Microsoft technologies in production of the product - .Net, Azure Cloud, C# and CUDA.
Our algorithms and models are built upon (1) group of self-learning neuron networks, (2) system of input data normalization and semantic analyzer for text inputs; (3) customer psychological image design; (4) data clustering; (5) vanilla scoring systems.
Презентация DataScoring: Big Data и кредитный скорингAnton Vokrug
DataScoring: Выдача потребительских кредитов на сегодняшний день одно из самых популярных и приоритетных направлений в финансовом секторе, но и требующее максимального внимания. Выдача кредитов потенциально неплатёжеспособным заемщикам способно нанести банку или кредитной организации существенный финансовый ущерб, поэтому к этому процессу необходимо подходить системно, наладив автоматический и эффективный процесс скоринга заемщиков.
Эту проблему и решает наш продукт:
1. Эффективный скоринг потенциального заемщика на основе анализа «больших данных».
2. Получение дополнительной статистики на основе анализа массива финансовых данных для дальнейшей коммуникации с клиентами.
3. Работа с кредитным портфелям клиента для минимизации просрочки и недопущения пропуска платежей по кредитам.
В процессе разработки программного обеспечения мы используем стек технологий от компании Microsoft: .Net, Azure cloud, C#, а также технологии CUDA.
Наши алгоритмы и модели анализа построены на основе: (1) группы самообучающихся нейронных сетей; (2) системы нормализации входных параметров и семантический анализатор для разбора текстовой информации; (3) составления психологического портрета потенциального клиента; (4) методов кластеризации данных; (5) классических скоринговых системах.
ICBDA: Audience Analytics как способ получения инсайтов о своей ЦА и повышени...Auditorius
Большинство рекламодателей уверены, что отлично знают портрет своей целевой аудитории, присылая свой запрос в брифе. Но зачастую - это лишь субъективное мнение маркетолога. Audience Analytics - это тот инструмент, который подскажет, какие аудиторные сегменты лучше подключать к рекламной кампании. В этой презентации вы увидите, что такое индекс аффинитивности, и как он помогает вразы увеличить CTR. + парочка забавных брифов из нашей истории и , конечно же, кейс!
Предсказание оттока игроков из World of TanksYandex
Одна из наиболее часто возникающих задач в бизнес-аналитике для компаний — это предсказание оттока клиентов. Ведь если заранее знать, что клиент собирается уйти к конкуренту, его можно попытаться остановить. Задача будет рассмотрена на примере прогнозирования оттока игроков из World of Tanks.
Wunder Digital Tik Tok Mediakit - все, что вы хотели знать о рекламе в Tik TokWunder Digital
Международное digital-агентство с офисами в четырех странах: Беларуси, Казахстане, Узбекистане и России. За 7 лет активной работы в нашем портфолио крупнейшие бренды в разных сферах бизнеса: авто, e-commerce, банки, застройщики и недвижимость, мобильные операторы и интернет-провайдеры, FMCG.
Агентство выступает членом международной Ассоциации интерактивной рекламы, а также является партнером Центрально-Азиатской Рекламной Ассоциации.
wunder-digital.ru
wunder-digital.by
wunder-digital.kz
wunder-digital.uz
Московская конвенция по авторскому правуJulia Eydel
В основу новой международной конвенции по авторскому праву должны лечь принципы, отвечающие требованиям реалистичности, реализуемости, соответствия балансу общественных интересов. Право должно вызывать уважение и создавать новые возможности для творчества.
Андрей Рябых. Модели монетизации в интернете. Откуда берутся деньги?Доп.Реальность
Доп. Реальность — каждый четверг ведущие деятели Рунета в Лофт Проекте ЭТАЖИ (Петербург)
http://dopreality.ru
http://twitter.com/dopreality
Все сегодня стараются запустить свой стартап. Слово «стартапер» стало неприличным. Стартапера интересует что угодно: проект, новизна, технологическая платформа и возможность доказать папе свою состоятельность, но не деньги. Нормальный предприниматель любой бизнес начинает с того, как проект будет зарабатывать. Каковы плюсы и минусы основных моделей монетизации интернет-проектов? Почему инвесторам не нравится рекламная модель? Как рассчитать месячный доход проекта? Почему не нужно стараться полететь в космос, а сначала сделать самокат?
Краткая презентация платформы Heaven 11 , которая изменит ландшафт музыкальной индустрии, форматы лицензирования и расчета за интеллектуальную собственность.
Краткая презентация платформы Heaven 11 , которая изменит ландшафт музыкальной индустрии, форматы лицензирования и расчета за интеллектуальную собственность.
Время менять копирайт. Что предствляет из себя современное пиратство и нужно ...Sarkis Darbinyan
Пиратство (или неконтролируемое копирование) в современном цифровом мире является вполне обычным явлением, которое не ассоциируется у пользователей с безнравственным преступным поведением, как это пытаются трактовать крупнейшие транснациональные медиа корпорации. Однако, несмотря на то, что миллионы людей в России и по всему миру ежедневно скачивают и раздают контент, защищенный авторским правом, позиция правообладателей и власти сводится к тому, что законы у нас нормальные, а миллионы людей - нет. Вот почему борьба с пиратством, навязанная крупнейшими развитыми странами, становится все активней с каждым годом. Так, в России был принят №187-ФЗ, известный как антипиратский закон. Когда закон лишь только принимался, было понятно, что закон направлен не на защиту авторов, а на защиту контент бизнеса, активно лоббировавшего принятие закона. Однако по истечении 9 месяцев с момента вступления закона в силу, стало довольно очевидно, что он никак не помог победить пиратство в сети и повысить капитализацию контента корпоративных правообладателей традиционными методами. Очевидно, услуги платного туалета в лесу вряд ли могут быть рентабельными, однако многие сторонники самых суровых мер для борьбы с пиратством продолжают настаивать на запретительной политики государства для охраны частных интересов компаний. Однако, Россия - не первое государство, вставшее на этот путь. Международный опыт позволяет проанализировать ошибки такого подхода, и сосредоточиться на более прогрессивном и сбалансированном подходе к реформе авторских прав в цифровую эпоху, который мы и предлагаем.
3. Файлообменная сеть BitTorrent генерирует более
40 млрд. скачиваний в год. Но фактически,
находится вне поля зрения агрегаторов данных:
поисковых машин, социальных сетей и
трекинговых компаний.
Это около 130 значимых «лайков» контента,
которые, в среднем, делает каждый из 300
миллионов пользователей торрентов ежегодно.
Медиа-индустрия и индустрия развлечений не
имеют возможности выделить в массиве всех
пользователей тех, кому стоит адресовать
конкретные предложения о покупке билета в
кино, на концерт, о покупке связанных товаров и
услуг.
В результате эти компании не получают от
рекламных кампаний того ROI, который могут
иметь.
40 000 000 000
“лайков” контента, лакомых для медиа-индустрии.
НО ЕЩЕ ТОРРЕНТЫ - ЭТО:
5. Zillion Data собирает данные , которые дополняют
профили пользователей, создаваемые RTB-платформами.
Эти данные позволяют планировать специализированные
кампании на основе таргетинга по реальным предпочтениям
пользователей:
Книги для Amazon,
скачиваемые вне Amazon.
Кино для Netflix,
скачиваемые вне Netflix.
Игры для Steam,
скачиваемые вне Steam.
Связка с лицензированными
дополняющими товарами
и т.д.
Значит и релевантная реклама,
таргетированная на них, может дать больший ROI.
6. Технология
Синхронизация
IP:time c data aggregator:
Yandex, Google, BlueKai,
VisalDNA, перевод в базу
«Cookie/Content»
Глобальный «скан»
торрентов.
Выявление
IP/time/content
Рекламодателю
становится доступен
таргетинг по
истории в торрентах
10. Пользователи торрентов
редко ищут в интернете
Охват всех пользователей сразу
Наши преимущества
Поисковые
машины
Торрент ресурсы и тор-
рент-клиенты