Проект «Кубизма» позволит дифференцировать любого клиента по группам простых психотипов и взаимодействовать с ним на кардинально ином уровне восприятия.

1. ПРОЕКТ
«КУБИЗМА»

2. ПРОФИЛИРОВАНИЕ КЛИЕНТОВ
2
Стандартное профилирование клиентов
Выделение из всей аудитории части (клиентский сегмент),
максимально удовлетворяющей заданным критериям (целевую
аудиторию) и получение портрета клиентской базы (возраст, пол,
регион, статус, религия)
Персонифицированное профилирование по психотипам
Определение персонального портрета каждого клиента по «Методу
океана»
Метод океана (O.C.E.A.N.)
Говоря о личности человека, мы в действительности называем совокупность черт, описывающих общее
направление мыслей, чувств и поведения человека.
Каждая черта характера может быть измерена при помощи пяти измерений:
Openness to experience (открытость) - насколько вы готовы к новому?
Conscientiousness (добросовестность) - насколько вы перфекционист?
Extraversion (экстраверсия) - как вы относитесь к социуму?
Agreebleness (доброжелательность) - насколько вы дружелюбны и готовы к сотрудничеству?
Neuroticism (нейротизм) - насколько легко вас вывести из себя?
На основе этих измерений можно точно понимать, с каким человеком имеешь дело, в чем его желания и
страхи, наконец, как он себя может вести.

3. КУБИЗМА
3
«В одном из писем Сезанн рекомендует молодому художнику
рассматривать натуру как совокупность простых форм — сфер,
конусов, цилиндров. Он имел в виду, что эти базисные формы
необходимо держать в сознании как организующее начало картины.
Однако Пикассо и его друзья восприняли совет буквально»
Английский искусствовед Эрнст Гомбрих
Проект «Кубизма»
позволит дифференцировать
любого клиента по группам
простых психотипов
и взаимодействовать с ним
на кардинально ином
уровне восприятия

4. ТЕХНОЛОГИИ
4
КУБИЗМА использует технологии:
1. Big Data
2. Data Mining
3. Machine Learning
4. Artificial Intelligence
Шаблонывлияния
Психотипы
КУБИЗМА
BIG DATA
DataMining
Machine Learning
Образцыповедения
Artificial Intelligence
1. Выявляет и категорирует простые психотипы
клиентов
2. Выявляет образцы цифрового «успешного цикла»
поведения простых психотипов
3. Определяет шаблоны влияния для каждого
простого психотипа
4. Сопоставляет текущего нового клиента по образцу
«успешного цикла» поведения с одним из простых
психотипов клиента
5. Применяет шаблона влияния на нового клиента

5. КАК НАШ СТАРЫЙ КЛИЕНТ «ПРИВОДИТ» НОВОГО
5
Бронирует
квартиру на
сайте ПИК
Читает статьи о
покупке
квартиры
Ищет
информацию по
детской мебели
Изучает варианты
применения
материнского
капитала
Ищет
информацию по
детской мебели
Изучает варианты
применения
материнского
капитала
Изучает форумы для
беременных и
новорожденных
Читает статью
о покупке квартиры
Видит рекламу
жилья ПИК
Изучает форумы для
беременных и
новорожденных
1
2
3
6
1 Наш «старый» клиент
2
Цифровое поведение клиента ПИК
3
Ретроспективный анализ цифрового поведения
(BigData, Data mining, Machine learning, AI):
- выявление образца поведения, приведшего к поиску квартиры
- определение простого психотипа
- определение «шаблона влияния»
4
Сопоставление потенциального клиента по
образцу успешно цикла поведения
5
Скоринг и сопоставление потенциального
клиента по психотипам
6 Применение шаблона влияния -
персонализированной цифровой
активности
7 Наш новый клиент 7
ПИК неявно дает клиенту
статью о правильном
выборе квартиры
(на основе шаблона и
психотипа)
ПИК неявно дает клиенту
рекламу жилья/проекта ПИК
(на основе статьи и психотипа)
Старый
клиент
Новый
клиент
Сбор всей информации по цифровому
поведению клиента ПИК
образцы
поведения
психотипы
4
5
шаблоны
влияния
КУБИЗМА

6. ТРУДОЕМКОСТЬ «ДОЗРЕВАНИЯ» КЛИЕНТОВ
6Сейчас (AS IS) Должно быть (TO BE)
3 2 1 04
ВСЕИЩУТ КВАРТИРУНЕ ДУМАЮТ *
МОГУТ *
ДУМАЮТ *
МОГУТ *
НЕ ДУМАЮТ *
НЕ МОГУТ *
* купить квартиру
Прото-клиенты (молодежь) на
перспективу 5-7 лет
Клиенты, не осознавшие потребность *
(формирование потребности
или исключение (утопители)) Клиенты, осознавшие
потребность *
(Прогнозирование
потребности)
Клиенты, ищут квартиру.
Таргетированная реклама
на целевую аудиторию
(текущая реклама ПИК в
интернет)
Общая реклама на
всех (ТВ, Радио)
Трудоемкостьформирования
трамплинов
Глубина активности во времени
Трудоемкостьформирования
утопителей

7. СЦЕНАРИИ ПРИМЕНЕНИЯ
7
По клиентам, приобретшим квартиры в компании,
ретроспективно анализируется их цифровое поведение
(интернет, открытые/закрытые цифровые источники, сайты
компании), формируются гипотезы, повлиявшие на выбор и
решение клиента, применяются оптимальные шаблоны влияния
для похожих психотипов
Перед выходом в новый регион или район с конкурентным
окружением адресное использование «утопителей» конкурентов
на новостных сайтах для заморозки покупательской активности и
формирования отложенного спроса для продукт компании
Работа с прото-клиентами - будущими покупателями квартир
Формирование потребности жить в классном жилье, ассоциация
классного жилья с компанией, лояльность к бренду у молодежи
Если банк, то Сбер, если квартира, то (бренд компании)
1
2
3

8. ДОРОЖНАЯ КАРТА
8
• Разработка модели
• Формализация простых психотипов
• Создание библиотеки образцов успешного поведения
• Разработка шаблонов влияния: контента и каналов доставки
Модель
• Проектирование алгоритмов скоринга по психотипам
• Проектирование алгоритмов сопоставления клиентской активности с
образцами поведения
• Проектирование алгоритмов применения шаблонов влияния
• Реализация алгоритмов
Алгоритмы
• Поиск и тестирование технологий распознавания данных (речи/фото/видео)
• Подготовка площадки для сбора данных
• Поиск и подключение источников
(соцмедиа, мобильная связь, банковские продукты, путешествия,
фото/видео, датчики движения,…)
• Применение алгоритмов к данным
Инфраструктура

9. СТРУКТУРА И ПОДРЯДЧИКИ
9
•Amazon
•Google
•Yandex
•Сбербанк
•…
• Стартапы
• машинного обучения
• автогенерации
контента
• …
•Кафедры социальной
психологии ВУЗов
•Подрядчики по
соц.психологии
(Ipsos Comcon,…)
•Лаборатория
исследований
личности университета
Беркли
•…
• Yandex, Google
• Rambler&Co, Mail.ru
• VK, FB, OK
• Операторы связи
• Банки
• … Источники
данных
Психология
личности
Хранение и
обработка
больших
данных
Матаппарат и
генерация
контента