Platforma
Разрабатываем инструменты для бизнеса на основе Big Data и развиваем ИТ-инфраструктуру.
Разумеется! Ознакомиться с нашими кейсами можно в соответствующем разделе на нашем сайте: https://platforma.id/cases
Анна, здравствуйте! Существует возможность работать со всеми категориями товаров и услуг, а бюджет формируется под задачу клиента. Если будут вопросы, можете написать на нашу почту info@pbd-team.ru
Всем привет! Мы - Platforma и у нас тоже есть свой геоаналитический сервис с 2020 года. В двух словах: разработали готовые георешения (https://geo.platforma.id/marketplace) для 35 отраслей (для салонов связи, продуктовых магазинов, салонов красоты и др.) — каждое включает в себя около 10 параметров и мы сразу на карте можем показать, где у какого бизнеса перспективы выше. Для этого используем данные одного из крупнейших банка, телеком-оператора, бюро кредитных историй и других партнеров.
Также на geo.platforma.id доступны более классические геослои/ тепловые карты, рассказывающие про какой-то один показатель. Их можно выбрать сколько угодно и перемешать.
Стоимость стартует от 600 рублей за слой и от 3 000 рублей за готовое решение.Для самых крупных сделаем кастомную разработку.
Подписывайтесь на наш блог, чтобы быть в курсе новых фич и обновлений продукта!)
Да, это уже устойчивый тренд
Не совсем. ТВ - медиа с самой доступной стоимостью в пересчете на тысячу показов. Однако с точки зрения затрат, на средних частотах добирать охваты эффективнее в Digital.
Это значит, что продукт обеспечил прирост в 5.73% от ЦА на тех, кто контактировал с материалом 4 раза и больше
А еще подписывайтесь на наш блог, в котором мы регулярно пишем про биг дату и миллионы сценариев ее использования: https://vc.ru/bigdataplatform
Всем привет!
Мы Platforma и мы врываемся в рубрику субботнего самопиара с нашим продуктом “Рекламный программатик” – инструментами для рекламных кампаний и поиска аудитории в режиме онлайн. Как мы помогаем делать рекламные кампании по-настоящему эффективными:
- С помощью огромных массивов больших данных мы умеем составлять под нужды рекламных кампаний портреты любых аудиторий, включая самые экзотические
- Работаем со всеми ключевыми DSP-платформами: DV 360, My Target, VK, «Яндексом» и Media Sniper – все свои, как говорится
- Мы постоянно следим за актуальностью сегментов, поэтому даже при длительной кампании выбранная аудитория будет релевантной в каждый её момент
Суперподробно тут: https://platforma.id/reklamnyj-programmatik
А мы не забываем про ТВ-рекламу – благодаря нашей кампании удалось привлечь 27 тысяч зрителей к турниру Top Dog, рассказали об этом в нашем блоге: https://vc.ru/marketing/619931-molodoy-telekanal-big-data-privlech-30-000-zriteley-s-pomoshchyu-tehnologiy
У нас, кстати, тоже интересный кейс вышел. Он о том, как мы с помощью Big Data провели рекламную кампанию для ТВ-канала, которой заинтересовались 27 тысяч человек (10% от общего количества рекламных показов, между прочим!): https://vc.ru/marketing/619931-molodoy-telekanal-big-data-privlech-30-000-zriteley-s-pomoshchyu-tehnologiy
Многие экономисты считают индекс потребления запаздывающим. Кроме того, поведение людей не всегда рационально – т.е. кризиса может и не быть, а потребители на эмоциях от новостей начали покупать что-то впрок, или наоборот, откладывают потребление, хотя экономика показывает рост. Поэтому поведение покупателей сложно использовать в точных прогнозах.
Это интересная тема, но в рамках данного исследования мы не располагаем данными по вашему вопросу. Спасибо за идею!
Отсутствие единого фактора не всегда препятствует прогнозированию. В нашем продукте Прогноз спроса используется другая методика анализа, которая позволяет моделировать будущий спрос на основе того, как часто пользователи интересуются теми или иными товарами. Здесь прогностические возможности намного выше.
Всё зависит от сложности бизнес-процессов, которые решаются с помощью данных и взаимосвязей между данными. Например, если все данные взаимосвязаны между собой или необходимы для решения одной задачи, лучше, если воронка одна. А если для поддержания разных бизнес-процессов компании необходимы несвязанные между собой данные, например, данные о клиентах, данные о сотрудниках и данные об арендуемых помещениях, то с такими данными будет проще работать с помощью нескольких воронок.
Нет, «воронка» в данном случае, как с продажами или наймом – метафора, описывающая ситуацию, когда в начале процесса в нём больше элементов чем в конце, в результате график процесса напоминает воронку. Так происходит в процессе найма, продаж, и в случае с обработкой данных для конкретной цели.
Речь идёт о точности результатов использования данных, а не точности получаемых данных. Если считается, что даже получаемые данные верны только в 70%, то итоговая точность моделирования будет очень низкой. Лучший способ повысить точность получаемых данных – ввести строгие определения данных и стандартизировать механизм их получения.
Добрый вечер!
Можете, пожалуйста, уточнить свой вопрос?
Здравствуйте!
Уточните, пожалуйста, что имеется в виду? Относительно чего дешевле?
Мы базово построили продукт на платформе WINK, но под конкретного рекламодателя можем масштабировать подход на другие платформы.
Для геоанализа данные привязываются к карте и не содержат персональной информации. В нашей геоплатформе собраны данные банка, телеком-оператора, Бюро кредитных историй и результаты работы собственных математических моделей. При необходимости мы собираем и другие данные с разрешения их владельцев.
Подробнее о работе геоаналитического сервиса можете узнать в статье из нашего блога на Хабр: https://habr.com/ru/company/bigdataplatform/blog/698326/
Геоаналитика нужна бизнесу для оценки потенциала конкретной локации (например, по количеству клиентов и их интересам). Если говорить о целевой аудитории продукта – это владельцы малого и среднего бизнеса, а также те, кто отвечает за развитие крупного бизнеса. Кроме того, государственные учреждения успешно используют геоаналитику для оценки туристической привлекательности регионов.
Если пользователь не оплачивал путёвки банковской картой, не обращался к travel-сайтам и не делал покупки в другом регионе – он не будет включен в статистику. Хорошая новость в том, что система ищет не конкретных людей, а оперирует распределением общего количества пользователей. И даже такая частичная информация даёт возможность сравнивать места между собой.
Без привязки к конкретному туристу можно выявлять «точки притяжения», анализируя банковские транзакции и данные сотовых операторов.
Такие наработки уже есть. Многие компании, в том числе в РФ, используют персонализированную рекламу и составляют предложения для пользователей в зависимости от их предпочтений. К примеру, такими технологиями активно пользуются ритейл-компании.
Каждая сеть рассматривает возможность сбора и анализа данных в зависимости от своих возможностей, в том числе наличия дата-центров и их мощностей. Сложно выявить какой-то общий подход
Спасибо за интерес! Постараемся собрать интересные цифры и сделать пост через какое-то время
Да. Есть модели ML помогающие определить, когда присутствие того или иного члена семьи перед экраном наиболее вероятно.
Можно показывать промокод, либо оставить поле введения почты/номера телефона, на которые будет отправлено предложение.
Расскажите, пожалуйста, подробнее о задаче нам в личные сообщения блога? К сожалению, без деталей мы не сможем оценить наши возможности помочь и потенциальную стоимость