Обзор конференции "Big data: культура эффективного управления данными", 26 ноября 2015

Термин Big Data все более прочно входит в нашу жизнь, и по сути является 

уже не ит-шным, а бизнес термином. Все чаще проходят конференции 

и специальные мероприятия, посвященные вопросам реального использования 

Big Data. На одной из таких конференций, а именно "Big data: культура 

эффективного управления данными" я побывала

26 ноября. Мероприятие проходило в замечательном месте - Гольф Центре,

 на Оболонской набережной Киева. 

Программа конференции о Big Data была достаточно насыщенной. Спасибо организатору, компании Nobles Fortune за приглашение поучаствовать и сделать обзор конференции :-). 

Делюсь с вами интересными мыслями, идеями и кейсами, о которых услышала на конференции.

Дмитрий Федоков, первый докладчик, рассказывал о том, что пришло время использования в бизнесе того, что ранее не было доступным - больших объемов данных и новых технологий. Для того чтобы бизнес мог эффективно работать сейчас необходимо понимание тонких, скрытых закономерностей. Важно понимание трендов, кластеров клиентов, склонностей к покупке.

Убыточный кросс-селл и 4 типа невыгодных клиентов. Обзор статьи из Harvard Business Review

В среднем для компаний убыточными являются примерно 50% клиентов. 

Кьелл Нордстрем и Йонас Риддерстрале

«Бизнес в стиле фанк»

Не все клиенты одинаково выгодны для компании - об этом известно давно. Есть множество вариантов поиска наиболее ценных клиентов и, наоборот, - убыточных для бизнеса. 

Традиционно с поиском наиболее или наименее ценных клиентов может справиться сегментация. АВС модель, например, сегментирует клиентов на группы А, В и С в зависимости от их ценности для бизнеса. Подход этот простой и всем понятный, однако не лишен недостатков. Давайте посмотрим на клиентов не только с точки зрения доли их выручки в общей выручке компании, а еще и с точки зрения затрат - временных или денежных. 

Практически в любом бизнесе существует группа клиентов, затраты на которых превышают прибыль, которую они приносят. Такая ситуация одинаково типична как для В2В, так и для В2С, и ее можно назвать еще одним вариантом "дырявого ведра" - компания имеет утечку прибыли и важно знать о ней. 

Наиболее известный "типаж" убыточных клиентов, которых мы периодически находим в клиентских базах данных - это "охотники за скидками". Вычисляем мы таких покупателей при помощи поведенческой аналитики по покупкам, которые совершены либо в периоды акций, либо строго на акционный товар. Если клиент покупает всегда только товар со скидкой, его прибыльность и тем более лояльность к компании конечно же вызывает сомнения.

Таких покупателей компания должна "знать в лицо" (знать ФИО, ID клиента или номер карты), чтобы не вкладывать в их развитие, не предлагать дополнительные товары (кросс-селл кампании) и не тратиться на коммуникацию.

Сегодня хочу поделиться обзором статьи  "Изнанка перекрестных продаж" из известного журнала Harvard Business Review.  Статья замечательно иллюстрирует 4 типа покупателей, которых нужно "уметь узнавать" для уменьшения потерь бизнеса, а значит - для повышения прибыли.

Итак, 4 типа клиентов, кросс-селлинг для которых вредит вашему бизнесу:
1) претендуют на особое обслуживание
2) снижают доходность

ИНТУИТ: 12 полезных курсов на русском языке. Логика, аналитика, маркетинг и ИТ

По многочисленным заявкам :-) продолжаю тему обучения. В продолжение первой статьи ниже перечислены курсы с замечательного ресурса INTUIN, которые кому-то помогут вспомнить и систематизировать давно забытое, а кому-то изучить с нуля важные дисциплины.

Эти курсы абсолютно бесплатные, на русском языке, можно пройти экстерном и получить сертификат.

Часть 1 (2 курса) - будет полезна абсолютно всем, кто хочет научиться логически, системно и структурировано мыслить.

Часть 2 (6 курсов) - будет полезна всем, кто имеет отношение к аналитике.

Часть 3 (2 курса) - для маркетологов и CRM специалистов

Часть 4 (2 курса) -  для ИТ специалистов, которые хотят расширить свой круг знаний, для системных аналитиков, а также для не ИТ специалистов, которые планируют осваивать ИТ направление

Смело листайте вниз к нужной части и выбирайте первый для изучения курс )

ЧАСТЬ 1. НИКОМУ НЕ ПОМЕШАЕТ. ОСНОВА ОСНОВ

Мини MBA в лояльности. 28-29 мая Киев. Краткий обзор тренинга

28-29 мая в Киеве мы провели очередной тренинг Мини MBA в лояльности. 

Это интенсивный трехдневный курс, который помогает участникам полностью окунуться в вопросы лояльности на 30 часов. Аналогичных курсов на территории СНГ кстати никто не проводит.

Среди участников тренинга на этот раз были представители розничных сетей АЗС, строительных супермаркетов, торгово-развлекательных центов, дрогери, сетей компьютерной и бытовой техники.

В это раз мы провели одиннадцатый по счету курс. О предыдущих мероприятиях мини MBA можно прочитать вот здесь. В этом году мы несколько откорректировали программу про аналитику, чтобы соответствовать реалиям рынка и потребностям компаний. Наша часть тренинга выглядела так:

В начале нашего блока мы рассмотрели понятие жизненного цикла клиента, участники узнали как строить модель "Дырявое ведро" (подробней можно прочитать в статье) на основе жизненного цикла, немного потренировались в интерпретации сценариев поведения клиентов. Вот такие варианты клиентов у нас получились: клиент-мечта, одумавшийся, отзывчивый клиент, разочарованный, клиент - загадка, и "не распробовавший" клиент.

Конечно же поговорили об экономической составляющей модели Дырявого ведра - источниках новой прибыли и недополученной выручки.

Далее мы рассмотрели особенности сегментации клиентов, виды, правила и ошибки сегментации, правила построения рейтингов и рэнкингов клиентов. Отдельный блок был посвящен RFM сегментации.

Конечно же поговорили о набирающей популярности на рынке кластеризации, технологии data mining, сравнили сегментацию с кластеризацией и рассмотрели примеры кластеризации в разных сферах: АЗС, продуктовом ритейде, дрогери.

На практическом занятии участники решали задачу по разработке маркетинговой стратегии для кластеров аптечной сети. У всех трех групп получились разные, но по своему интересные результаты.

 

Результаты работы с кластеризацией

Завершили второй день тренинга обзором технологий, которые необходимы для автоматизации программы лояльности, в том числе CRM, Data mining, Campaign Management, Хранилища данных, Bisiness Intelligence и другие.

Полезные видео об аналитике данных: IBM SPSS Modeler и SAS Enterprise Miner

В статье "Главные игроки на рынке углубленной аналитики данных. 2015" можно увидеть последнюю версию с точки зрения лидеров рынка углубленной аналитики данных. Это 4 компании: лидеры - компании IBM и SAS,  и с некоторым отрывом по комплексным критериям - Kmine, RapidMiner.

Чтобы посмотреть как выглядят продукты, в том числе визуальный интерфейс, а также познакомиться с принципами работы и функциональностью, рекомендую посмотреть видео:

SAS® Enterprise Miner™ Software Demo  (English) - обзорное видео о продукте SAS® Enterprise Miner (6 минут)

IBM SPSS Modeler Demonstration (English) - обзорное видео о продукте IBM SPSS Modeler (4 минуты)

Полезное видео об аналитике от компании IBM:

Практический опыт внедрения решений для аналитики Больших данных

Бизнес-аналитика IBM помогает выделить Вашу целевую аудиторию

Анализ потребительской корзины на платформе IBMSPSS

Полезное видео об аналитике от компании SAS:

Деловой форум SAS 2012 - новые технологии бизнес-аналитики

Рынок решений для высокоточной аналитики

Ритейл-аналитика. Гости эфира: эксперты компании SAS Россия/СНГ.

Джеймс Гуднайт - Один из богатейших людей на Земле, основатель и генеральный директор компании SAS

Прочитать другие статьи из этой же рубрики можно прочитать здесь. Все статьи блога можно увидеть здесь

По итогам вебинара 14 мая "Аналитика клиентов как конкурентное преимущество"

14 мая мы провели вебинар перед традиционным обучением на весеннем киевском курсе «Мини-МБА в сфере лояльности».

Мероприятие собрало около 100 участников из разных сфер деятельности. 

В первой части мы рассмотрели тенденции, которые мы сейчас наблюдаем в сфере аналитики клиентских данных. 

За время вебинара мы постарались рассмотреть такие вопросы:

• С чего начать анализ накопленных данных о клиентах?
• Какие методы сегментации можно применить уже сегодня, а какие потребуют проведения серьезной подготовительной работы?
• Как целевые маркетинговые кампании на основе поведенческой аналитики помогают повышать эффективность программы лояльности?

Основная рекомендация по внедрению аналитики в деятельность компании: двигаться от простого к сложному. Вот, например, по такой схеме:

Рассмотрели вред "усреднения клиента" и основы кластеризации, как самого эффективного способа находить структуры схожих клиентов в клиентском активе.

Спасибо участникам за хорошие отзывы:)

Вот некоторые из них.

В целом мне очень понравилось. Особенно интересны были примеры из реальной практики. Хотелось бы больше узнать о CRM, примерах хранилищ данных в Excel, принципах совместной работы с хранилищем и т.д. Из минусов можно назвать только случаи, когда текст слайда полностью совпадает с речью ведущего без каких-либо дополнительных комментариев. Еще раз спасибо за возможность послушать профессионала!

Голубев Глеб

Спасибо за возможность получить новые знания от специалиста-практика, который знает как и что делать и готов поделиться своими наработками! Для меня очень много нового. Узнала смысл многих терминов. Порадовал подход в изложении материала, его доступность и в тоже время "высокий уровень" к которому нужно стремиться. На пятый вопрос я бы ответила все пункты ;-) Еще раз спасибо! Ждем еще вебинаров!!!

Ковшова Виктория

Поскольку вебинар проходил под эгидой эгидой интенсивного курса «Мини-МБА в сфере лояльности», участники вебинара получили возможность специальной ценя для участия в нашем следующем мероприятии.

И пока еще есть возможность зарегистрироваться:

МИНИ-МБА В СФЕРЕ ЛОЯЛЬНОСТИ. ИНТЕНСИВНЫЙ КУРС. пРОДВИНУТЫЙ. 28 — 30 мая 2015 года, Киев УРОВЕНЬ.

Темы дней обучения:

•  28 мая, четверг. СОЗДАНИЕ УСПЕШНОЙ ПРОГРАММЫ
• 29 мая, пятница. ОПЕРАЦИОННОЕ ЯДРО И АНАЛИТИКА ПРОГРАММЫ

Если Вам интересно полное погружение в мир лояльности, посмотреть программу можно здесь, а отзывы - здесь.

Для получения обновлений блога не забудьте подписаться на рассылку RSS.

Прочитать похожие статьи из этой рубрики можно прочитать здесь.Все статьи блога можно прочитать здесь

Также может быть интересно:

• Учиться и еще раз учиться.... Полезные ссылки о курсах по аналитике и хранению данных

• Mini MBA in Loyalty. Practika in segmentation

• Mini MBA in Loyalty, Киев 15-17 ноября. Сегментация и клиентская аналитика, теоретическая часть

Главные игроки на рынке углубленной аналитики данных. Отчет "Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms", 2015

Как разобраться в аналитических решениях, которые являются мировыми лидерами? Конечно же в этом может помочь исследования от Gartner. 

Если раньше Gartner публиковал только один квадрат, который сравнивал аналитические платформы, то сейчас таких квадратов выходит два. Причиной такого деления послужило увеличивающееся разнообразие аналитических и BI инструментов, а также появление на рынке большого числа "легких" решений.

1) Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms – описывает все компоненты систем бизнес-анализа, при этом основное внимание в отчете сосредоточено на описательных и диагностических способностях платформ.

2) Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms – сосредоточен больше на расширенной или углубленной бизнес-аналитике. Таким образом, если вас интересует функциональность data mining, нужен именно этот отчет.

Очередной отчет  "Magic Quadrant for Advanced Analytics Platforms", посвященный платформам расширенной аналитики, опубликован 19 февраля 2015 года исследовательской компанией Gartner.

Отчет содержит 20 страниц, его можно приобрести по ссылке за $1,995.00. Сокращенную версию можно увидеть здесь (вполне достаточно, чтобы понять основные моменты отчета).

В отчете представлены 16 компаний, специализирующихся на аналитике и data science. Оценены компании по более чем 10 критериям. Оцениваются поставщики программного обеспечения, как и обычно, на основании широте видения проблемы и возможность реализации. В последнем отчете также важным считается легкость использования программного продукта.

Лидеры: SAS, IBM, KNIME, RapidMiner (так же как и в 2014). 

Претенденты: Dell, SAP . 

"Визионеры" или "провидцы": Alteryx, Microsoft, Alpine Data Labs 

Нишевые игроки: FICO, Angoss, Predixion, Revolution Analytics, Salford Systems, Prognoz, Tibco Software. 

Новые для квадрата компании в этом году: Dell (which bought StatSoft), Predixion, Prognoz, Salford Systems, Tibco Software. 

Динамика и сравнение с 2014 

Самое большое изменение в квадрате "Визеонеров", который имеет новых игроков в виде Microsoft и Alpine Data Labs (пришедшие из "Нишевых игроков" и Alteryx, который движется вверх и направо.    

Сравнение с предыдущими отчетами можно найти по ссылке на kdnuggets.com

Также может быть интересно:

• Все об устройстве квадратов Gartner - здесь можно прочитать в деталях.
• Gartner Advanced Analytics Quadrant 2015: Gainers, Losers
• Magic Quadrant for Business Intelligence andAnalytics Platforms, 2014, pdf 
• статья про отчеты и их сравнение