Инструментарий

Извлекаем выгоду из рациональности

0

Хотелось бы порассуждать на тему, а сколько реально можно сэкономить/заработать, если полностью абстрагироваться от эмоционального поведения и довериться рациональному, основанному не на чувствах, а на конкретных фактах (читать цифрах). Конечно, цифры при этом должны быть полностью интерпретированы и укладываться в общее понимание мира.

Возьмем для примера задачу оптимизации тарифной политики. Я буду рассматривать на примере телекома, но в принципе ничего не мешает, такие же рассуждения применить к другим отраслям. Возьмем, например, провайдера проводного доступа в Интернет. У него есть линейка тарифов, понятно, что она со временем меняется, какие-то абоненты сидят на архивных тарифных планах, т.е. они менее рациональны и скорее всего переплачивают, какие-то абоненты, возможно, сидят на акционных предложениях, в этом случае может быть как ситуация с переплатой так и с экономией. Если проанализировать распределение абонентов по ARPU, скорее всего, график распределения будет близок к нормальному, возможно с некоторым сдвигом в стороны минимальной границы тарифных планов, с Далее >

Монетизация данных

0

Давно хотел поговорить о таком понятии, как монетизация данных или Data monetization. Объем данных в компаниях как правило увеличиваются, стоимость систем хранения данных за 1Гб снижается, но затраты на накопление данных растут. И если данные не использовать в коммерческих целях (т.е. не пытаться их использовать, чтобы на них заработать), то по сути это деньги на ветер.

Кроме этого появляются программно-аппаратные комплексы, которые могут обрабатывать не только структурированные внутренние данные, но и внешние неструктурированные данные сети Интернет, например. Стоимость таких комплексов как правило очень велика. Как правило упоминается Big Data.

Но хотел бы подчеркнуть, что использовать BigData и не монетизировать данные, это просто пустая трата трудоресурсов и денег.  Это на самом деле очень большая проблема, в мире до сих пор достаточно мало кейсов, при которых накопление новых объемов данных прямо пропорционально эффективности. Как правило, такие кейсы придумывают вендоры, чтобы продать новые комплексы. И не всегда они Далее >

Русские идут (Прогноз или Prognoz)

0

Недавно познакомился с очень интересным решением от компании Прогноз. Решение разработано в Перми и история компании очень напоминает историю компании SAS. Решение российского разработчика очень интересно, потому что аккумулируют в себя действительно многие модные фичи. Компания уделяет большое внимание визуалу и функциям управления. Имеет очень симпатичный мобильный клиент. Конечно, буду справедлив и воздержусь о том, чтобы называть эту платформу BI-платформой. Скорее я бы сравнивал его с многими решениями, построенными на базе OLAP. В этом классе решений я бы их особо выделил.

Компания ставит себе действительно амбициозные задачи по превращению себя в глобального мегавендора, и стоит отметить, что попасть в квадрат Гартнера наверное дорогого стоит. Да и спецы Гартнера пока скорее относят эту платформу к нишевым решениям.

Очень хочется надеяться, что компания не затеряется на фоне лидеров.  Посмотрим на динамику в следующем году.

С точки зрения ценовой политики у них все Далее >

Автоматизация запуска маркетинговых кампаний

0

Современный бизнес, особенно на высококонкурентных рынках требует быстрой реакции на поведение клиентов, на поведение конкурентов и в этой связи очень часто решаются задачи по автоматизации запуска маркетинговых кампаний. На конкурентных рынках показатель Time to market (время выхода предложения) очень критичен и в этой связи компании стремятся автоматизировать цикл запуска кампаний.

Сегодня я проведу краткий обзор возможностей решений, так как сейчас решаю аналогичную задачу. Возможно, мое мнение покажется вам интересным и вы сможете более взвешенно подойти к выбору поставщика решений.

Современные системы позволяют автоматизировать следующие блоки:

1. Организация workflow по согласованию кампаний. Если в вашей компании решения по запуску принимаются и делаются одним блоком, то наверное данный функционал может вам показаться не столь интересным.

2. Ведение маркетингового плана кампаний. Возможность задания нескольких блоков маркетинговых активностей, запланировать бюджеты на кампании, поддерживает мониторинг и корректировку. Если у вас не столь много кампаний и направлены Далее >

Что Data mining может, а чего нет?

0

Недавно натолкнулся на очень интересное интервью с Питером Фэйдером (Peter Fader) с редактором журнала CIO Insight Алланом Алтером (Allan Alter), мастером по количественным ислледованиям в маркетинге бизнес-школы Wharton, который обращается к IT-директорам компаний: «хватит накапливать множество абонентских данных и не правильно применять алгоритмы Data mining-а».

Несмотря на то, что интервью бралось еще в далеком 2007 году, мне оно кажется очень актуальным, тем более после появления новых трендов, таких как Big Data. Я уже ни раз говорил о том, что не всегда продвинутый инструментарий позволяет получить гораздо лучшие результаты при аналитической обработке данных, чем при построении простейших моделей в том же Excel. После прочтения этого интервью я еще больше укрепился в этом мнении.

Статья на столько понравилась, что решил сделать перевод для читателей блога.

CIO INSIGHT: Питер, расскажите о сильных и слабых сторонах использования инструментария Data Mining и Business Intelligence.

FADER: 

Инструментарий Далее >

Вверх