Презентация с конференции Resilience 2014.
Опыт и решения CleverDATA.
Какие задачи стоят перед Бизнесом и как подходить к решению задач обогащения данных для извлечения знаний.
Биржа Данных 1DMP.RU и Private DMP.
Роль Научного сообщества и Data Science в развитии Big Data
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...CleverDATA
- how to know your customer for not to loose him
- how to use customer centric approach
- how to get 3D customer view
- data sources review
- customer profile on every stage of customer life cycle
- use cases
- how to build a solution architecture to use all your data
- 1DMP.RU for Enterprise components to work with big data
- Oracle Big Data appliance to deploy a solution
- 1DMP.RU solution's benefits
Монетизация данных: могут ли банки зарабатывать на информацииMike Sverdlov
Как банк может монетизировать внутренние и внешние данные, есть ли шанс у Big Data и как строить взаимоотношения с клиентами, основываясь на данных. Живые кейсы, реальные факты, много ссылок и картинок.
Презентация с конференции Resilience 2014.
Опыт и решения CleverDATA.
Какие задачи стоят перед Бизнесом и как подходить к решению задач обогащения данных для извлечения знаний.
Биржа Данных 1DMP.RU и Private DMP.
Роль Научного сообщества и Data Science в развитии Big Data
Big Data for Customer centric organisation - CleverDATA for Oracle CIO Club M...CleverDATA
- how to know your customer for not to loose him
- how to use customer centric approach
- how to get 3D customer view
- data sources review
- customer profile on every stage of customer life cycle
- use cases
- how to build a solution architecture to use all your data
- 1DMP.RU for Enterprise components to work with big data
- Oracle Big Data appliance to deploy a solution
- 1DMP.RU solution's benefits
Монетизация данных: могут ли банки зарабатывать на информацииMike Sverdlov
Как банк может монетизировать внутренние и внешние данные, есть ли шанс у Big Data и как строить взаимоотношения с клиентами, основываясь на данных. Живые кейсы, реальные факты, много ссылок и картинок.
Технологии Больших Данных для банков и страховых компаний. Какие задачи решают? Как монетизировать Большие Данные? Бизнес-кейсы и конкретные примеры. Концепция 3D профиля клиента. Точная сегментация и персонифицированный маркетинг. Управление данными на Oracle Big Data Appliance
CNEWS FORUM 2014 / Секция ИТ в Банках / "Big Data: О чем думают ваши клиенты?"
Текст презентации доступен доступен по ссылке http://denrey.me/r1u9tnP
http://denreymer.com
Выступление Артема Плешакова (Intency DSP) на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA).
ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных.
http://icbda2015.org/
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA
Как не упустить момент и не дать погибнуть Банку в эпоху цифровой трансформации. Как управлять данными клиентов и научиться извлекать из них знания для выстраивания эффективных целевых коммуникаций
http://www.saturd.ru/ - заказать увеличение продаж можно здесь.
Презентация на тему BIG DATA в интернет продажах. Биг дата - это обработка и использование собранных данных о человеке для того чтобы дать ему релевантное предложение.
Темы: Продвижение в интернете, SaturD, Продвижение медицинских услуг
Описание бизнес-кейса проведения сегментации клиентской базы для выявления наиболее склонной к покупке страховых продуктов аудитории и последующей целевой коммуникации
Как использовать внешние данные при найме сотрудников на работу? Какие источники данных могут быть полезны? Как строится аналитическая предиктивная модель для HR скоринга? Опыт реализации проекта от компании CleverDATA
Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015rusbase
Выступление Сергея Кашпорова (Frank Research Group) на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA).
ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных.
http://icbda2015.org/
Сергей Чернов — Yandex Data Factory — ICBDA 2015rusbase
Выступление Сергея Чернова (Yandex Data Factory) на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA).
ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных.
http://icbda2015.org/
Презентация о платформе управления данными 1DMP.io (разработка компании CleverDATA) во время бизнес-завтрака для партнеров 15/09/2015 совместно с Oracle и ФОРС Дистрибуция.
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиCleverDATA
Эффективность использования внешних источников для пополнения знаний о вашей аудитории и таргетированного маркетинга/управления рисками/поведением клиентов
Презентация Дениса Афанасьева для конференции HybridConf'16. Заходите на 1DMC.io и станьте клиентом Биржи данных, первой в России облачной независимой платформы для монетизации ваших данных об аудитории!
Выступление Александра Емешева (Tinkoff) на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA).
ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных.
http://icbda2015.org/
Описание аспектов портирования и тестирования выполнения задачи построения клиентских профилей платформой управления данными 1DMP на программно-аппаратном комплексе Oracle Big Data Appliance. Топология развертывания. Hardware. Software. Результаты тестирования.
Как управлять клиентским опытом? Что такое Customer Experience Management? Переход к парадигме Customer Centric. Построение единого профиля клиента. Использование внешних данных о клиентах. Ключевой инструмент - платформа 1DMP.RU для управления данными. Кейсы по использованию данных из различных источников.
Технологии Больших Данных для банков и страховых компаний. Какие задачи решают? Как монетизировать Большие Данные? Бизнес-кейсы и конкретные примеры. Концепция 3D профиля клиента. Точная сегментация и персонифицированный маркетинг. Управление данными на Oracle Big Data Appliance
CNEWS FORUM 2014 / Секция ИТ в Банках / "Big Data: О чем думают ваши клиенты?"
Текст презентации доступен доступен по ссылке http://denrey.me/r1u9tnP
http://denreymer.com
Выступление Артема Плешакова (Intency DSP) на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA).
ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных.
http://icbda2015.org/
CleverDATA (Denis Reymer) presentation for CNews Forum 2015 (Banking Section)CleverDATA
Как не упустить момент и не дать погибнуть Банку в эпоху цифровой трансформации. Как управлять данными клиентов и научиться извлекать из них знания для выстраивания эффективных целевых коммуникаций
http://www.saturd.ru/ - заказать увеличение продаж можно здесь.
Презентация на тему BIG DATA в интернет продажах. Биг дата - это обработка и использование собранных данных о человеке для того чтобы дать ему релевантное предложение.
Темы: Продвижение в интернете, SaturD, Продвижение медицинских услуг
Описание бизнес-кейса проведения сегментации клиентской базы для выявления наиболее склонной к покупке страховых продуктов аудитории и последующей целевой коммуникации
Как использовать внешние данные при найме сотрудников на работу? Какие источники данных могут быть полезны? Как строится аналитическая предиктивная модель для HR скоринга? Опыт реализации проекта от компании CleverDATA
Сергей Кашпоров — Frank Research Group — ICBDA 2015rusbase
Выступление Сергея Кашпорова (Frank Research Group) на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA).
ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных.
http://icbda2015.org/
Сергей Чернов — Yandex Data Factory — ICBDA 2015rusbase
Выступление Сергея Чернова (Yandex Data Factory) на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA).
ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных.
http://icbda2015.org/
Презентация о платформе управления данными 1DMP.io (разработка компании CleverDATA) во время бизнес-завтрака для партнеров 15/09/2015 совместно с Oracle и ФОРС Дистрибуция.
Д.Афанасьев_ CleverDATA_Охота за даннымиCleverDATA
Эффективность использования внешних источников для пополнения знаний о вашей аудитории и таргетированного маркетинга/управления рисками/поведением клиентов
Презентация Дениса Афанасьева для конференции HybridConf'16. Заходите на 1DMC.io и станьте клиентом Биржи данных, первой в России облачной независимой платформы для монетизации ваших данных об аудитории!
Выступление Александра Емешева (Tinkoff) на International Conference on Big Data and its Applications (ICBDA).
ICBDA — конференция для предпринимателей и разработчиков о том, как эффективно решать бизнес-задачи с помощью анализа больших данных.
http://icbda2015.org/
Описание аспектов портирования и тестирования выполнения задачи построения клиентских профилей платформой управления данными 1DMP на программно-аппаратном комплексе Oracle Big Data Appliance. Топология развертывания. Hardware. Software. Результаты тестирования.
Как управлять клиентским опытом? Что такое Customer Experience Management? Переход к парадигме Customer Centric. Построение единого профиля клиента. Использование внешних данных о клиентах. Ключевой инструмент - платформа 1DMP.RU для управления данными. Кейсы по использованию данных из различных источников.
Digital Branding Summit 15-16 october 2014. Александр Филатов (Розничная сеть...World Brand Academy
Digital Branding Summit 15-16 october 2014.
Александр Филатов (Розничная сеть Улыбка Радуги) & Екатерина Савченко (Synqera)
Personalization, multi channeling & big data analysis: how buzz words turn into real business?
Безопасность - это не только конфиденциальностьAnton Zhbankov
Безопасность - это не только конфиденциальность, но так же целостность и доступность.
К чему приводит фокус только на первом пункте и что с этим делать?
Effectiveness of Data Analytics and Big Data in United States Presidential Elections, Polls, Voting and Campaigns. U.S. presidential elections are the most talked about topic now a days. Who will win race? Donald Trump or Hillary Clinton ? This presentation gives an insight on how people can utilize the data analytics approaches to achieve specific goals and get insight to the target users.
My presentation at OSPconf. Big Data Forum 2015 in Moscow on Informatica products and solutions in Big Data space: datawarehouse offload, managed data lake, big data Customer MDM, streaming analytics platform.
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова.
Курс "Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop"
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9rPxMIgPri9YnOpvyDAL9HD
Лекция 5. MapReduce в Hadoop (алгоритмы)Technopark
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова.
Курс "Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop"
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9rPxMIgPri9YnOpvyDAL9HD
Лекция 1. Введение в Big Data и MapReduceTechnopark
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова.
Курс "Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop"
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9rPxMIgPri9YnOpvyDAL9HD
Лекция 3. Распределённая файловая система HDFSTechnopark
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова.
Курс "Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop"
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9rPxMIgPri9YnOpvyDAL9HD
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова.
Курс "Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop"
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9rPxMIgPri9YnOpvyDAL9HD
Техносфера Mail.ru Group, МГУ им. М.В. Ломоносова.
Курс "Методы распределенной обработки больших объемов данных в Hadoop"
Видео лекции курса https://www.youtube.com/playlist?list=PLrCZzMib1e9rPxMIgPri9YnOpvyDAL9HD
Data-driven business: Информационная основа деятельности современной КомпанииAlexander Barakov
Обоснование концепции Data-driven business - попытка показать вектор трансформации способа ведения бизнеса вне зависимости от отрасли и найти ответы на ключевые вопросы, стоящие перед современной компанией:
Какие данные являются значимыми для бизнеса?
Какие значимые данные появятся и будут необходимы бизнесу через 5,10, 20 лет?
Какие новые виды анализа данных могут трансформировать принятие решений в вашей отрасли, повысив операционную эффективность?
Какой набор ПО оптимальным образом будет решать задачи связанные с хранением, обработкой, анализом данных и доставкой и информации пользователям?
Какие BI- BigData-решения внедрять, с какими приоритетами?
Какой набор ресурсов (внутренних/внешних) и компетенций необходимо аккумулировать для запуска и развития системы бизнес-анализа компании? (Как выбрать интегратора / консультанта? Какого набирать в штат? Как планировать и управлять BI-проектами? и т.д.)
Как необходимо трансформировать бизнес-процессы и корпоративную культуру?
и т.д.
Интернет полон до краев успешными кейсами. Проблема в том, что это еcли и не Coca-Cola, то бренд национального масштаба.
Так есть ли смысл ввязываться в didgital малому и среднему локальному бизнесу?
Кейс. Как максимально выгодно продавать рекламные места на своем сайте напрям...kinzapro
Кейс. «Как максимально выгодно продавать рекламные места на своем сайте напрямую» - Алексей Кутейников
— Во сколько раз больше на этом можно заработать
— Нужен ли свой собственный отдел продаж на площадке
— В чем преимущества и недостатки
— С чего начинать, если вы решили продавать рекламу напрямую
Иметь аккаунты во всех социальных сетях и действительно понимать, как решаются бизнес задачи в рамках SMM - не одно и то же!
Для себя и всех, кто действительно хочет разобраться, как же работать в пространстве социальных сетей, мы сформулировали несколько основных принципов работы c SMM. Наслаждайтесь! ;)
Доклад на тему ремаркетинга в контекстной и таргетированной рекламе в Гуманитарном университете профсоюзов на конференции Реклама и PR в России: современное состояние и перспективы развития.
Использование наработок offline для роста online
(активы)
Влияние online на рост продаж offline кроме прямых
продаж
Вы просто предоставляете
большее удобство для тех, кто
хочет покупать online и получать
информацию online
Сложность аналитики (откуда пришел покупатель?)
* Попробуйте внедрить процесс опроса продавцами
в offline «откуда вы о нас узнали» или трекинг
промокодов ☺
Необходимость четкого учета контактов,
источников и поведения на уровне всего бизнеса
МАКСИМИЗИРУЕМ ТОЧКИ ПРИСУТСТВИЯ И
КОММУНИКАЦИЯ ROPO КАК
ПРЕИМУЩЕСТВА
✓ Оптимизация под
региональный трафик в привязке
к рознице
✓ SMM
✓ Блог (инфозапросы) и профиль
эксперта
✓ Youtube (инфозапросы, обзоры)
✓ Работа с отзывами и
упоминаниями
✓ Сквозная и ROPO аналитика
Sendsay - заблуждения, мифы и типичные ошибки в коммуникациях с клиентами.Глеб Кащеев
В интернете развитие любой отрасли проходит несколько традиционных стадий развития. Сначала потенциальный сектор рынка открывается новой технологией, которая, соответственно в начале развивается разработчиками и техническими специалистами. Затем, если в этой области есть коммерческая выгода, в нее приходят коммерсанты и адаптируют техническое решение под получение прибыли. Как правило, пионеры получают серьезные дивиденды, но потом наступает пора насыщения – когда технологию начинают применять почти все, и вот тогда в нее приходит маркетинг и серьезно ее видоизменяет. Маркетинг умеет воздействовать на чувства и мысли людей, создавать строго определенное отношение к продукту или услуге, и увеличивая эффективность любой сухой технологии в разы.
Технологии коммуникаций с существующими клиентами сейчас находятся как раз на стадии, когда коммерсанты уже зарабатывают на ней приличные деньги и она, так или иначе, присутствует во всех компаниях, но маркетинг в эту область пока только начинает входить. И с точки зрения маркетолога многое, из того, что сейчас делают компании в этой области, делается не так эффективно, как оно могло было бы быть, а некоторые вещи вообще глубоко ошибочны.
Начнем собственно с того момента, когда начинать считать человека клиентом и с какого шага применять технологии, о которых идет речь. Любой продавец обыкновенного оффлайнового магазина даст абсолютно правильный ответ на этот вопрос – проходящий мимо становится клиентом, как только открывает дверь магазина и входит внутрь, а не тогда, когда оплачивает чек на кассе. Однако, большинство онлайн сервисов до этого пока так и не дошли и
Sendsay правильные коммуникации повышение прибыли без вложений в привлечени...Глеб Кащеев
∙ Сравнение ROI каналов привлечения и каналов удержания клиента
∙ Прибыль от всего жизненного цикла клиентов
∙ Как получить разрешение на коммуникации с клиентами
∙ Схема коммуникаций с клиентами для увеличения продаж
∙ Удержание уходящих клиентов
∙ Зачем действительно нужны карты лояльности
∙ Как трансформировать лояльность в привлечение новых клиентов
∙ Правильная сегментация клиентов и как узнать о клиенте то, что он не сообщил вам.
Sendsay удержание клиента на разных этапах жизненного циклаГлеб Кащеев
Как повысить прибыль интернет магазина, не вкладываясь в привлечение дополнительных посетителей.
Как зарабатывать больше на каждом клиенте
Как не терять клиентов, заставляя их покупать больше, чем один раз.
Доклад на КИБ+РИФ 2012 в секции "Туризм"
Как выживать в эпоху перемен на туристическом рынке: Туроператорам, Турагентствам, Сервисам онлайн бронирования.
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
1. BIG DATA КАК КОНКУРЕНТНОЕ
ПРЕИМУЩЕСТВО В УСЛОВИЯХ КРИЗИСА
А также подразумевая: Data Mining, Machine Learning и
Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Кащеев Глеб, 27/11/2013
2. BIG DATA ИЗМЕНИТ ЖИЗНЬ К ЛУЧШЕМУ
• Город без пробок (существующее
количество машин и их маршруты
можно распределить по дорогам
так, что все доедут без пробок – если у
всех навигатор и все его слушаются)
• Помощь врача до проявления
симптомов болезни
• Нужные вам товары всегда в
наличии
• Отсутствие надоедливой рекламы
(только нужные вам лично вещи –
реклама больше похожа на результат
поиска)
3. МИФЫ
«Big Data как секс у подростков:
- все говорят об этом,
- никто реально не знает что это такое и что с этим делать,
- каждый думает, что другие уже успешно это делают и
- каждый заявляет что тоже успешно это делает.»
4. BIG DATA УЖЕ МЕНЯЕТ МИР
• Существует алгоритм в 70% случаев верно определяющих
любовников среди друзей в Facebook,
• Даже если они не афишируют свои отношения.
• И даже с вероятностью 80% прогнозируют вероятность
распада такого союза в ближайшее время.
5. БОЛЬШОЙ БРАТ
• Google может с 90% вероятностью определить человека даже после
смены сим карты и телефона.
• А также с 80%
вероятностью предсказать куда вы
пойдете и с кем встретитесь.
• Иногда – до того как
вы сами приняли решение
6. BIG DATA И БЕРЕМЕННОСТЬ
Tesco Bank узнает про
беременность женщины раньше
ее мужа
Просто отслеживая какие
витамины она покупает
Муж своевременно получает
спецпредложения по коляскам и
детским кроваткам.
9. РЕКЛАМА ЗА 170 ЛЕТ
Волми Палмер, придумавший рекламный баннер, контекстную рекламу в газетах и CPA модель
- грустит от того, что за 170 лет ничего не поменялось.
10. РЕКЛАМА
• Инструмент фактически не изменившийся за 170
лет.
• Кроет по площадям, замечательно прожирает
бюджеты и дает посредственную
эффективность.
• Ее эффект вас устраивает просто не с чем ее
сравнить, как обладатель лошади 200 лет назад
не подозревал о том, что можно двигаться
быстрее.
11. RTB
• Технология отличная – а данных нет
• Данные о веб активности пользователя не дают
достоверной информации о его нуждах.
12. BIG DATA
• Максимальная эффективность –
залог выживания и развития в
кризис
• Big data позволяет бить точно в
цель.
• Иногда вообще не тратясь на
рекламу.
13. ЕЩЕ МИФЫ
• Big Data – это данные о веб активности пользователя
• Big Data - это для RTB рекламы
• Банкам Big Data нужна только для скоринга
15. 4 ПРОСТЫХ ШАГА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ BIG DATA
4
2
1
Портрет
клиента
Поиск
клиентов в
контактах
3
Cross sale
удержание
16. ШАГ 1 – СОСТАВЛЯЕМ МОДЕЛЬ
«ХОРОШЕГО КЛИЕНТА»
Находим
лучших
клиентов
Составляем
портрет
«идеального
клиента»
модели
поведения
Определяем
каналы
17. ШАГ 2 ПРИМЕНЯЕМ МОДЕЛЬ
Каналы, RTB
Пинаем продавцов
Модель
идеального
клиента
Свои
клиенты
Персонализация
сайта
База
новых
контактов
Модель
плохого
клиента
Те, кто тратит наше
время
18. ШАГ 3 – CROSS SALE
Персональное
предложение в
нужное время
Модель идеального
клиента другого
продукта
Покупатели
продукта №1
Нужное
время, правильн
ый канал
19. ШАГ 3
Пример: Крупнейшие продавцы авиабилетов давно могли бы
предугадывать время и место следующей поездки клиента и
высылать ему спецпредложения на билеты, когда он только
начинает планировать отпуск.
20. ШАГ 4 УДЕРЖАНИЕ
Признак
«Недовольный
клиент»
Не
вписываются в
модели –
мошенники?
Разработка нового продукта
Коррекция старого
Модель
«довольный
клиент»
Признак «мы
его теряем»
согласно
модели жизни
клиента
Персональное
предложение
по удержанию
21. Это все просто и очевидно.
Переходим к менее очевидным вещам
22. БОНУСЫ – ЧТО МЫ ЕЩЕ ЗНАЕМ
Где
Подарки?
Цена
Когда
Цвет, размер
Клиент
Канал
23. Больше всего о человеке и компании говорят…
платежи.
Скажи кому ты платишь – и я скажу кто ты.
25. ЧТО ВИДНО СВЕРХУ
• Общая картина потребления любого продукта
• Аффилированость юрлиц.
• Взаимосвязи между отраслями и отдельными
группами клиентов
• Эффективность рекламы любой компании
26. ЧТО ВИДНО СВЕРХУ
• Можно делать макроэкономические прогнозы по
развитию бизнеса в любом регионе и отрасли.
27. ЧТО ВИДНО СВЕРХУ
• Для любой компании и любого продукта можно сделать
точный прогноз объема рынка и числа потенциальных
клиентов
• Даже без участия компании
28. ЕСЛИ У ВАС МНОГО ДАННЫХ О КЛИЕНТАХ
Вы понимаете клиента лучше, чем
он сам, так как знаете как
работают наиболее успешные
похожие компании.
Подумайте не только о своих
продажах, но и о продажах
клиента тоже.
Получите лояльного клиента и
заработайте на рекомендации
30. ПРОДАЖА ЛИДОВ БЕЗ РАСКРЫТИЯ КОНТАКТА
• Пример: Тинькофф банк продает магазинам возможность
дать персональную скидку тем клиентам, которые у них
покупают часто и много, и другим, похожим на них.
31. ЧТО ЕЩЕ МОЖНО ПРОДАТЬ
• Таргетированная персональная реклама в системе онлайн-банкинга.
• Таргетированная реклама в бизнес-Saas приложениях
• Подсказать клиенту кому сбыть неликвиды
• покрыть назревающий кассовый разрыв, предложив вовремя кредит.
• Рекомендовать офис рядом, и существенно дешевле
Кстати – это все можно «продать» и себе, оптимизировав свои расходы.
32. BIG DATA – “НАВИГАТОР” ДЛЯ БИЗНЕСА
•
Big Data – «GPS навигатор» для бизнеса.
•
Если следовать рекомендациям Big Data - всегда получается
дешевле, эффективнее и выгоднее.
•
Чем больше открытой информации на рынке, тем лучше рынку и проще вести
бизнес.
•
Чем больше вы делитесь данными – тем ближе счастливое будущее.