CleverDATA_Afanasev_DigitalEconomy

DigitalEconomyDenisAfanasevCleverDATA

CompanyProfileMakeyourdataclever

Digitaleconomy

cleverdata.ru|[email protected]

Makeyourdataclever

Businessdevelopmentoninterna?onalmarkets

Oneoftop-3leadingRussianITcompanies;43branchesinRussiaandabroad;7000+employees.

Marke?ngDataPlaFormDatacollec@on,clientsprofiles

building,dataenrichment,extendclientsanaly@cs;

DataMarke?ngCloudCloudsolu@onforcomfortableinterac@on

ofdatasuppliersandconsumers.

Developmentandimplementa@onofpredic@veanaly@cmodelsandBigData

processingsolu@ons;In-housecentersofdevelopment;

Partnershipwithgloballeadingcompanies;Centreofexper?seforBigDataand

DigitalMarke@ngtechnologies.

1DMP


Businesssolu?ons

Data Management Platforms

Customer base and experience management

Marketing automation

Buildingofanaly@calDWs,developmentofsolu@onsforrawdatacollec@onbasedonHadoopstackandotherBigDatatechnologies,knowledgeextrac@[email protected]@vemodelsofdataprocessingforeffec@veretailcustomerrela@onsmanagement,churnmanagement,cross-sales,micro-segmenta@onandclientprofile360°andscoringmodelsbuilding.Implementa@onofgloballeadingvendors’solu@onsforomni-channeltargetedmarke@ng(campaigns,event-basedmarke@ng,customerwebexperiencemanagement).Implementa@onofgloballeadingsolu@onSplunkEnterpriseforopera@onalanaly@csinreal-@me.

Ourtargetistomakeyourbusinessmoreeffec?vewithahelpofDATA

Operational analytics

4


Ourcustomers

Onlineads|Media|Telco•  DevelopmentofDMPplaVormsfortargetedadver@singandnewbusinessmodels

crea@on;•  Developmentofsolu@onsfortrafficqualityandweb-contentanalysis.Financemarket|Publicsector•  DevelopmentofDWsandBigDataDWs;•  Customersdataenrichmentwithexternaldata;•  DatamanagementplaVormdevelopment,machinelogsreal-@meanalysisforcri@cal

businessprocessmonitoring;•  Implementa@onofACRMsystemsfordetailedcustomeranaly@cs,basedonBigData

drivenmarke@ngandcustomerexperience;•  Developmentofmodelsforpredic@onofproductresponseandchurnmanagement,

scoringmodels,past-dueamountscollec@on;•  Collec@onandanalysisofInternettextswiththeuseofmachinelearningalgorithmsfor

[email protected]•  Marke@ngautoma@onsystemsimplementa@on(CampaignManagement);•  Predic@vemodeldevelopmentforbusinessprocessop@miza@on.

5


TheFourthIndustrialRevolu?on


«Индустрия 4.0», получила свое название от инициативы 2011 года, возглавляемой бизнесменами, политиками и учеными, которые определили ее как средство повышения конкурентоспособности обрабатывающей промышленности Германии через усиленную интеграцию «киберфизических систем», или CPS, в заводские процессы.

Производственная сторона, эквивалентная ориентированному на потребителей «Интернету вещей», в котором предметы быта, от автомобилей до тостеров, будут подключены к Интернету.

Слияние технологий и стирание граней между физическими, цифровыми и биологическими

сферами.



Профессор Шваб видит три причины, по которым сегодняшние перемены следует считать не простым продолжением третьей промышленной революции, а началом четвертой:

•  скорость, с которой происходят перемены;

•  их размах •  системный характер последствий.



В первую очередь от очередной технологической революции должны выиграть развитые государства, у которых есть задел в компьютерных исследованиях.

Сингапур Швейцария Китай США Германия

•  к 2025 году развитие технологий беспилотных автомобилей может сохранить до 1 млн жизней, сокращение выбросов выхлопных газов автомобилями — сэкономить до $867 млрд, а общая прибыль от прогресса составит $100 трлн.

•  развивающиеся страны перестанут быть локомотивами развития, которыми они были на протяжении последних десятилетий, поскольку дешевая рабочая сила перестанет считаться конкурентным преимуществом



•  Новаятемпоральность•  Пространствопотоков•  Глобальнаядеревня•  Длинныйхвост

(С)СергейМедведев,профессорГУВШЭ



HypeCycleforEmergingTechnologies2015

Решайте практические

задачи!


Exponen?alorganiza?on


Newbusinessmodels


Moore'slawistheobserva@onthatthenumberoftransistorsinadenseintegratedcircuitdoublesapproximatelyeverytwoyears.




Разработка Производство Доставка




Crowdsoursing




Robots/AI


Causalityin?mesofbigdata

Inthepast,onlyhalfofthecustomersreceivedacatalog.Anditonlywentto loyalcustomers.Takingalookathistoricaldatashowsthatonly6%ofthecustomerswhodidn’treceiveacatalogvisitedtheshop,while30%ofthosewhoreceivedonedid.Thissoundslikeahugemarke@ngsuccess...butitisn’t.But that isprecisely the issue thatweneed toaddress.Which customerswill bemovedtopurchasebythecatalog?

Theresult:Withonlyhalfthebudget(25%ofallcustomers),thesameadver@singeffectandthesameresultwereachievedasshippingto50%[email protected]:with75%ofthebudget,customerac@vitycanbeincreasedby5%.Thecirclecannowbesquared:moresaleswithfewercosts!


AccuratelyplansalesThe key ques?on is: Which factors influence the sale ofseafood?•  Factor1−Seasonality,orthe‘tourismeffect’•  Factor2−theweather•  Factor3−loca@on•  Factor4−pricesandpromo@ons•  Factor5−lowstocks

Theresult:Allofthisinforma@ongoesintopredic@veapplica@ons,whichturnthemintoaccurateforecasts.Thismeansthecomplexmaterialsplanningforsea-foodcanbeautomatedforthesupermarketchain’smanystores.Youcanimaginethecostsavingsthatresult.


Customerbuyingbehaviorfromtheirreceiptdata

•  Peoplebuyingpharmacyar@cleswillalso−withahighprobability−buyotherpharmacyproducts(plausible).

•  Peoplewhobuypharmacyar@cleswillalso−withahighprobability−buyperfumear@cles(goestogether).

•  Interes?ngly,pharmacyar?clesarealsoovenboughttogetherwithsta?oneryproducts(thisisnotsoobvious).


HeatmapofBigDataBusinessProblemsbyIndustry




3DPrin@ng/Drones

CleverDATA_Afanasev_DigitalEconomy

Business

Transcript of CleverDATA_Afanasev_DigitalEconomy