Доклад

Связь между онлайн + офлайн на примере кейсов

Видеозапись iMetrics-2017. 15 ноября 2017. Москва, Россия

Артур Хачуян - Основатель, генеральный директор в SocialDataHub

Карты лояльности для ритейла. Объединение data о пользователях с социальными сетями. Анализ мероприятий с точки зрения аудитории, которая туда пришла и которую туда надо пригласить. Изучение digital-следа. Кейсы: все, что связано с распознаванием лиц.

Тезисы:
01:40 - Online data

05:48 - Offline data

06:46 - Математическое прогнозирование ритейла

09:33 - Правильная коммуникация с клиентом

11:48 - Скорость распространения контент

15:28 - Слишком хороший таргетинг рекламы

17:17 - Люксовая ЦА

18:38 - Системы распознавания лиц

Расшифровка

Про данные на самом деле я вам рассказывать не буду. Вы и так про них все знаете. Вы как раз-таки обладатели тех самых больших данных, знаете все про них. Я просто напомню, что их очень много, в открытом доступе есть информация о практически 145 миллионах жителей нашей замечательной страны. Про кого-то известно только фамилия, отчество. Про кого-то известно все вплоть до того контента, который они лайкают в социальных сетях, той информации, которую они потребляют и на основании этого все мы с вами умеем делать много разных выводов.

Но основная проблема сейчас – то время, когда люди уходили из офлайн ритейла условного в онлайн, а сейчас потихонечку все вернулись. Все хотят ходить в магазины и хотят там что-то покупать. И люди теряют связь между теми покупателями, которые пришли в условный офлайн-магазин и теми, которые купили что-то через сайт. И наша с вами задача -придумать как этих людей между собой соединять. У нас есть несколько подходов. Я расскажу первый на примере ритейла, основанного на картах NHL, и второй, основанный на всяких хитрых технологиях по отлову людей используя метки Wi-Fi и так далее.

Первый пример очень простой. Есть магазин, в который приходят люди. Магазин им выдал карту лояльности. И задача магазина – смэтчить эти данные с какими-то открытыми источниками для того, чтобы получить новые смыслы из текущих своих физических покупателей и объединить данные (условно обезличенные) о том, кто покупает с цифровыми аватарами этих людей.

Как пример онлайн-данных, у нас тут есть социальные сети всеми любимые, площадки по продаже квартир и всего прочего (ЦИАН, Авито и т.д.), с которых можно понять об этих людях дополнительно, что они еще продавали, что у них есть, что они еще хотели бы купить, какой у них спрос и т.д.

Обсуждение

Комментарии для сайта Cackle
поделитесь оценкой с друзьями
Оцените доклад
Авторизируйтесь, чтобы продолжить просмотр