Big Data в Маркетинге. Как собрать данные, извлечь из них знания и применить в каналах коммуникации с клиентской базой.

1. ДАННЫЕ
ОСНОВА DIGITAL РЕВОЛЮЦИИ
Денис
Реймер
Вице-­‐президент
ГК
ЛАНИТ

2. Развитие
бизнеса
на
международном
рынке
Входит
в
тройку
лидеров
российских
ИТ
компаний
43
подразделения
в
России
и
за
рубежом
Более
7000
сотрудников
100
тыс.проектов
для
10
тыс.заказчиков
Облачная
платформа
управления
данными
«Биржа»
данных
Прикладные
сервисы
и
приложения
Big
Data
интегратор
Опыт
работы
более
3-­‐х
лет
Собственные
центры
разработки
Партнерство
с
мировыми
лидерами
и
научными
институтами
Центр
экспертизы
по
технологиям
Big
Data
и
Digital
MarkeSng
1DMP
CleverDATA – Центр Компетенции Big Data в ГК ЛАНИТ

3. ЧТО ОБЪЕДИНЯЕТ ЭТИ КОМПАНИИ?

4. КАЖДЫЙ ИЗ НИХ ЛИДЕР НА СВОЕМ РЫНКЕ
не создает контент
не владеет ни одной машиной
не обладает своими площадями
не имеет складов

5. 1. Обладают «информацией»;
2. Умеют извлекать из информации
ценные знания;
3. Доставляют знания своим клиентам.
ЭТИ КОМПАНИИ – ЖИВУТ В DIGITAL МИРЕ

6. БОЛЬШЕ
БОЛЬШЕ
МЕНЬШЕ
3 ЦЕЛИ МАРКЕТИНГА
КЛИЕНТОВ
ПРОДАЖ
ЗАТРАТ

7. Как достичь всех целей одновременно?
Что лежит в основе современного системного
подхода в Маркетинге?

8. 1. ДАННЫЕ

9. • Живет
в
Digital
мире
• Всегда
Онлайн
&
Всегда
доступен
• С
полным
отсутствием
фокуса
• Невосприимчив
к
рекламе
Современный
клиент

10. Погружение клиента в мир Digital
открывает новые возможности для
БИЗНЕСА

11. КЛИЕНТ ОСТАВЛЯЕТ
ЦИФРОВЫЕ СЛЕДЫ

12. САМЫЕ ЦЕННЫЕ СЛЕДЫ
КЛИЕНТ ОСТАВЛЯЕТ НА
ВАШИХ DIGITAL
РЕСУРСАХ И В ИТ-
СИСТЕМАХ
ВАШИ СОБСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ

13. Если эти данные не собирать
и не сохранять, то вы никогда не
узнаете об их ЦЕННОСТИ
Не позволяйте следам исчезнуть

14. Где еще «наследил» Клиент
• Посещения веб-ресурсов
• Социальные сети
• SMS-рассылки
• История платежей
• История перемещений
• Данные о покупках
• Профиль в мобильной сети оператора
• Интересы, Намерения и многое другое

15. Если мы сможем собрать все
«следы» Клиента в единую
картину, мы сможем понять,
что нужно Клиенту в данный
момент времени?

16. Где
взять
данные?
Вопросы
к
рынку
• Поиск
данных
• Безопасность
и
качество
данных
• Технические
сложности
интеграции
• Отсутствие
механизмов
ценообразования

17. Биржа Данных 1DMP.IO
• Поставка данных
• Обогащение данных
• Монетизация данных

18. Платформа знаний о ваших клиентах
Customer
eXperience
Profile
Private
DMP
(Data
Management
Plalorm)
Вероятность
оттока
35%
Лояльность
87%
Надежность
20%
Кредитная
нагрузка
Низкая
Семья
2
чел
Доход
семьи
Средний
Инвестиции,
экономика
66%
Автомобили
5%
Недвижимость
10%
Накопления
18%
Технологии
63%
Действующих
продуктов
5
Последняя
покупка
36
дн
Активность
28%
CLTV
Средний
В
клиентской
базе
35.2
мес
Удовлетворенность
75%
Уровень
коммуникации
20%
Уровень
отклика
18%
Собираем «следы» в
одном месте

19. СЛЕДЫ СОБРАЛИ!
ЧТО С ЭТИМ ВСЕМ ДЕЛАТЬ?

20. ВОДОПАД ЕЖЕДНЕВНЫХ
ВОПРОСОВ
1. Как привлечь хороших клиентов?
2. Какой продукт предложить существующему клиенту?
3. Как удержать клиента?
4. Как не навредить клиенту лишними коммуникациями?
5. Как повысить лояльность?
6. Как снизить затраты на маркетинговые кампании?
7. Как в каждой точке контакта с клиентом знать, что
нужно клиенту?

21. 2. ИСКУСТВЕННЫЙ
ИНТЕЛЛЕКТ

22. Обучаем черный ящик
Применение методов машинного обучения к массивам
обогащенных данных позволяет повысить эффективность
существующих маркетинговых моделей.

23. Что нужно знать про
Машинное Обучение
Ключевые шаги:
• Подготовка данных
• Выбор признаков и предикторов
• Формирование тестовой выборки
• Обучение модели
• Тестирование на реальных данных

24. Как найти похожих клиентов
WEB
CRM
CRM
CRM
CRM
CRM
WEB
WEB
WEB
WEB
КУПИЛ
ПРОДУКТ!
КТО
ИЗ
КЛИЕНТОВ
КУПИТ
ПРОДУКТ?
Добавляем внешние данные

25. Private
DMP
Web-­‐
аналитика
3. АВТОМАТИЗАЦИЯ

26. Собрать
данные
Построить
и
обучить
модель
Передать
знания
в
точку
контакта
с
Клиентом
3 ШАГА

27. Data Management Platform
1DMP.IO
Биржа Данных
CRM Web Mobile
Call-центр
Точки
Контакта
Social

28. НАЧНИТЕ С ПЕРВОГО ШАГА

29. Монетизация данных
Биржа Данных
Data Science
Прогнозные Модели
Технологии
Big Data
1DMP.IO
“BigData-As-A-Service”

30. htp://cleverdata.ru
htp://1dmp.io
htp://lanit.ru
Денис
Реймер
|
htp://denreymer.com