Download to read offline
![Происхождение.
• Алгоритмы машинного обучения 60-х годов
встретились с огромным объемом данных
• 2008 год – рождение термина «Большие
Данные» (Big Data) [Клиффорд Линч.
Журнал Nature. 2008. V. 455. N. 7209]
• Первый IPHONE (2007 год)
• Генератор данных – человек.](https://image.slidesharecdn.com/random-141027085604-conversion-gate02/85/Sape-2-320.jpg)
More Related Content
Similar to Как запустить рекламу будущего Александр Шестаков (Руководитель отдела по работе с клиентами Sape)
![[Leadmachine] trends 2013](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/leadmachine-trends-2013-slideshare-130227055028-phpapp01-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Как запустить рекламу будущего Александр Шестаков (Руководитель отдела по работе с клиентами Sape)
- 1. Как запустить рекламу будущего
- 2. Происхождение. • Алгоритмымашинного обучения 60-х годов встретились с огромным объемом данных • 2008 год – рождение термина «Большие Данные» (Big Data) [Клиффорд Линч. Журнал Nature. 2008. V. 455. N. 7209] • Первый IPHONE (2007 год) • Генератор данных – человек.
- 3. Что это •Текстовые материалы, видео, аудио, презентации и др.
- 4. Что это •Текстовые материалы, видео, аудио, презентации и др. • Почти все сервисы, которыми сейчас пользуются люди в интернете, основаны на анализе «больших данных» • Через два-три года мы не будем обсуждать примеры применения больших данных, потому что они будут везде
- 5. Что это •Интернет — первая индустрия, столкнувшаяся с Big Data, отметил в своем выступлении Аркадий Волож • Умение обрабатывать данные дает нам не только новые знания о человеке, но и возможность изменить к лучшему нашу жизнь. Фактически это вторая технологическая революция — когда-то мы научились автоматизировать механические процессы, теперь учимся автоматизировать обработку «больших данных»
- 6. Зоны взаимодействия 1человек Группа людей Государство
- 7.
- 8.
- 9. 2 Что этотакое? Retargeting (перенацеливание) – показ рекламы посетителям, которые уже интересовались товаром на Вашем сайте, но не решились сделать заказ.
- 10. 3 Как этоработает? Сервис погоды http://pogoda.mail.ru СМИ http://news.mail.ru http://mail.ru Интернет Соц. сеть http://odnoklassniki.ru
- 11. 2 Retargeting: «Какэто работает?» Для этого достаточно установить код отслеживания на ваш сайт и получать всю информацию о поведении пользователей на вашем сайте, совершаемых или планируемых покупках.
- 12. 12 В случаеесли клиент добавил товар в корзину, но так и не оплатил ее, с использованием Retargeting мы сможем догнать его и напомнить о несовершенной покупке.
- 13. 13 В случаеесли клиент добавил товар в корзину, но так и не оплатил ее, с использованием Retargeting мы сможем догнать его и напомнить о несовершенной покупке. Если клиент приобрел интересующий товар, то мы готовы предложить ему сопутствующие товары. Таким образом инструмент Retargeting возможно использовать не только для первичных продаж, но и для последующего Up Sell.
- 14.
- 15. 4 Возможности: Прииспользовании для интернет магазина: Используя таргетинг * данные по трафику за сутки
- 16. 5 Возможности: Длядругих сайтов: Используя таргетинг * данные по трафику за сутки Целевым действием может быть: подписка, проведение N времени на опреде-ленной странице, скачивание программы, тестовый замер, заказ, звонок и т.д.
- 17. Что можно рекламировать? Корзина : Акции: Услуги: Другое: 10
- 18. Гибкость распределения бюджета: 13 Низкий трафик на сайт Высокий трафик на сайт Таргетинг Таргетинг
- 19. Ретаргетинг. IT компанияс высокой конкуренцией Кампания с тестовым бюджетом 30000 руб. в месяц - экономная стратегия - 1500000 показов (1700000 ставок, выиграно 88% аукционов) - 2600 переходов - создано 150 регистраций (из них 40 с пополнением баланса) - средний чек пользователя 2600 руб. - экономическая эффективность 100000 рублей 15
- 20. Ретаргетинг. Интернет магазинобуви Кампания с тестовым бюджетом 50000 руб. в месяц Сценарии: 1) посетили раздел «Босоножки», но не совершили покупку 2) посетили раздел «Распродажа», но не совершили покупку 3) догоняющий креатив сформирован исходя из интереса пользователя - Конверсия после начала использования выросла в 2,5 раза - Экономическая эффективность 190% 16
- 21. Товарные рекомендации 1.Сервис собирает всю информацию о пользователях и их поведении на сайте магазина. 2. Мощный аналитический аппарат превращает огромное количество данных в рекомендации. 3. Рекомендации размещаются на сайте магазина через API и демонстрируются посетителям. Система постоянно самообучается и увеличивает свою эффективность.
- 22. Примеры виджетов Вкарточке товара: В корзине:
- 23.
- 24. Рынки • IT(Реклама и др.) • Медицина • Финансы (Банки, Forex и др.) • …
- 25. Интернет • Соц.сети (Facebook, FB, G+ и др.) • Поисковые системы (поведенческие факторы выдачи) • Переводы текстов • Облачные сервисы
- 26.
- 27. Сенсоры • Микрофон • Камера • Датчик приближения (управление жестами) • Акселерометр (подсчет шагов) • Датчик освещенности • Гироскоп • Магнитный компас • Барометр • Датчик температуры/влажности • 3D-сенсор • Безопасность • По мнению специалистов из IBM, к 2017 году смартфоны получат обоняние.
- 28. Сбор данных (Google) • https://www.google.com/intl/en-us/policies/terms/ «Наши системы автоматически анализируют ваш контент (включая почту), чтобы предлагать персонализированный сервис, включая результаты поиска, объявления и улучшенную защиту от спама и вредоносных ссылок», — говорится в новом абзаце правил. В июле 2005 года корпорация Google купила компанию Android Inc
- 29.
- 30.
- 31.
- 32. Технологические процессы •Датчики самолета. Изменение поведения детали.
- 33. Государство - Градоустройство - Предсказывание климата (датчики температур, инфоматериалы) - GPS треки, построение пробок, перекрытие дорог - Прогнозирование экономического кризиса (Япония, SERP+чеки) - Статистика заменяет исследования и аналитику
- 34. Использование в Sape • В Sape, как и любой сервис – огромное количество функций. Определение тематики площадок – на аутсорсе. • Вывод: создание простых сервисов как способ заработка.
- 35. Проблемы • Взаимнаязакрытость данных (в коммерческих целях) • Есть мозги, но нет мощностей (и наоборот) • Объем рынка BD зависит от других отраслей • Маленьким быть сложно
- 36. Применение Новая профессияData Scientist ERP и CRM системы
- 37. Применение Новая профессияData Scientist Математика Информатика Экономика набор утилит, библиотек и программный каркас для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов.
- 38.
- 39. Шестаков Александр, Менеджерпроектов shestakov@sape.ru +7 926 283 36 84