Downloaded 111 times
Uploaded byГлеб Кащеев
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
Документ обсуждает возможность использования больших данных (big data) как конкурентного преимущества в условиях кризиса, включая технологии data mining и machine learning для улучшения бизнеса. Он описывает различные применения больших данных, такие как прогнозирование потребительского поведения и эффективная реклама, а также мифы, связанные с этой темой. Основное внимание уделяется тому, как большие данные могут помочь в создании персонализированных предложений и повышении лояльности клиентов.
More Related Content
Similar to Big data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
Big data как конкурентное преимущество в условиях кризиса
- 1. BIG DATA КАККОНКУРЕНТНОЕ 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 ИЗМЕНИТЖИЗНЬ 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 каксекс 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 УЖЕМЕНЯЕТ 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 • Googleможет 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 ИБЕРЕМЕННОСТЬ Tesco Bank узнает про беременность женщины раньше ее мужа Просто отслеживая какие витамины она покупает Муж своевременно получает спецпредложения по коляскам и детским кроваткам.
- 7. ВЫ ВЕДЬ ТОЖЕХОТИТЕ НАСТОЛЬКО ЗНАТЬ КЛИЕНТОВ?
- 8. А ЧТО ВРЕАЛЬНОСТИ ?
- 9. РЕКЛАМА ЗА 170ЛЕТ 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 фактическине 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 • Максимальнаяэффективность – залог выживания и развития в кризис • Big data позволяет бить точно в цель. • Иногда вообще не тратясь на рекламу.
- 13. ЕЩЕ МИФЫ • BigData – это данные о веб активности пользователя • Big Data - это для RTB рекламы • Банкам Big Data нужна только для скоринга
- 14. Большинство думает, что Big Dataздесь Big Data
- 15. 4 ПРОСТЫХ ШАГАИСПОЛЬЗОВАНИЯ 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 ПРИМЕНЯЕММОДЕЛЬ 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: Крупнейшиепродавцы 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 вписываютсяв 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 простои очевидно. Переходим к менее очевидным вещам
- 22. БОНУСЫ – ЧТОМЫ ЕЩЕ ЗНАЕМ Где Подарки? Цена Когда Цвет, размер Клиент Канал
- 23. Больше всего очеловеке и компании говорят… платежи. Скажи кому ты платишь – и я скажу кто ты.
- 24.
- 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 ВАСМНОГО 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
- 29. ПРОДАЖА ЛИДОВ Группа однотипных компаний Компания«Х» того же типа Успешная работа Поставщик «Y” получить лояльность клиента Продать возможность контакта
- 30. ПРОДАЖА ЛИДОВ БЕЗРАСКРЫТИЯ 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 МОЖНОПРОДАТЬ • 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.