digital transformation 101

Digital Transformation

Marketing Technology Big Data

http://denreymer.com

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

•  В каком мире мы сейчас живем •  Для бизнеса нужен Клиент - Кто он сегодня.

•  Что является основной валютой нового мира.

•  «Матчасть» Цифрового Мира •  Что Вы должны сделать завтра

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

2000  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Появление  Новых  Бизнес  Моделей,  объединяющих    физический  и  цифровой  миры  

2015  год  –  Все  говорят  про  Цифровой  Бизнес  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Digital

Силы, меняющие мир: •  Мобильность •  Социализация •  Информация •  Облачные технологии

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Число устройств, подключенных к Интернет 1984 год – 1 000

2012 год – 17 000 000 000 2020 год – БОЛЕЕ 50 млрд

На каждого жителя Земли будет минимум по 4

устройства подключенных к Интернет

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

За 2013-2015 год число людей в

Интернет выросло на

18,5% и сегодня составляет

3 200 000 000

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

За лето 2015 Airbnb разместили

17 000 000 человек

За 5 лет число выросло в 353 раза

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Компании меняющие индустрии

Книжные магазины Отели

Автомобили Такси

Музыка Точки продаж

Реклама Торговля

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Что  вы  напечатаете  себе  на  ужин?  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

КЛЮЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ТРЕНДЫ

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

КЛЮЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ТРЕНДЫ

«Облака» «Интернет Вещей» «Анализ данных» «Умные машины»

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Современный Клиент – кто он?

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

«Все» в кармане

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Как достучаться до клиента? Если он живет в телефоне!

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

КЛИЕНТ ОСТАВЛЯЕТ ЦИФРОВЫЕ СЛЕДЫ

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Компания знает много о своих клиентах. Но часто этого не достаточно.

Мобильные операторы, Банки, Магазины опираются в принятии решений на информацию, которую оставил

клиент при взаимодействии с ними

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Не переживай, это просто маркетолог собирает о нас

информацию, чтобы показывать нам

релевантную рекламу.

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Где еще «наследил» Клиент

•  Посещения веб-ресурсов •  Социальные сети •  SMS-рассылки •  История платежей •  История перемещений •  Данные о покупках •  Профиль в мобильной сети оператора •  Интересы, Намерения и многое другое

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Если мы сможем собрать все «следы» Клиента в единую

картину, мы сможем понять, что нужно Клиенту в данный

момент времени?

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

В Digital мире основная валюта –

Данные о Клиентах В принципе о вас известно все….

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Да  ладно…  ?!    

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Как  минимум  известны    Ваши  Интересы,  Намерения,  возраст,  пол,  где  

живете  и  многое  другое.  А  так  же  известно  как  с  вами  лучше  всего  связаться,  

чтобы  вы  откликнулись  на  предложение  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Даже не пытайтесь прятаться J

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Сегодня задачи Извлечения Пользы из Знаний о Клиенте лежит на

Маркетинге

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Понимание Клиента = Бизнес-Приоритет №1 (Опрос Gartner CEO компаний в 2015 году)

Знать  все  о  клиенте  Доставлять  ценность  Персонально  С  минимальными  издержками  

Ключевые  задачи  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Может быть, вы уже слышали…

“  В  2017  году  CMO  будут  тратить  на    технологии  больше,  чем  CIO  ”  

CMO  -­‐  Chief  Marke-ng  Officer  CTO  -­‐  Chief  Informa-on  Officer  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Для Маркетинга сегодня доступно больше всего ИТ-решений из всех Бизнес направлений

(более 2000 компаний, число которых растет каждый год)

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Одна из сложнейших задач – помочь клиентам разобраться

в многообразии решений и пройти путь

трансформации

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

В чем сложность работы с Большими Данными

Данных

Уже Много

Данные

Это Поток

Данные

Разнообразны

Данные

Недостоверны

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

В чем сложность работы с Большими Данными

Данных

Уже Много

Данные

Это Поток

Данные

Разнообразны

Данные

Недостоверны

1) Большие Данные – это поток данных, который

невозможно обработать вручную. 2) Только, если «смотреть» на весь объем данных, можно

найти что-то значимое.

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

1) Технологии работы с большими данными

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

hadoop R NoSQL

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

К 2020 году объем только рынка “Hadoop-as-a-Service” превысит $50 млрд. Forrester

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

2) ИСКУСCТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

НАЙДИ БИГ ДАТУ?

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Чтобы данные приносили пользу их нужно уметь анализировать.

Чтобы извлекать из данных знания, нужно обучить искусственный интеллект.

Без обучения «черный ящик» останется «ящиком»

Построение  предиктивных  моделей  

Data  Preprocessing  

Feature  Engineering  

Feature    Selecjon  

Machine  Learning  

•  Необходимая  обработка  данных:  очистка  шумов,  выбросов.  Приведение  данных  к  нормальному  виду  

•  Генерация  факторов    и  признаков  в  модели.  Поиск  скрытых  паттернов  

•  Выбор  предикторов,  выявление  значимых  закономерностей  

•  Построение  модели  алгоритмами  машинного  обучения,  тюнинг  модели  

•  Тестирование  модели  на  реальных  данных   Back  Tesjng  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

«Джентельменский набор Data Scientist’а» http://denreymer.com/data-scientist

•  Матчасть.  Статистика.    •  Программирование.    •  Машинное  обучение.    •  Анализ  текстов.  NLP  (Natural  Language  Processing).    •  Визуализация.    •  Извлечение  данных.  Интеграция  с  системами,  умение  «слушать»  потоки  информации;  

•  Обогащение  данных.  Трансформация,  объединение  из  разных  источников,  нормализация;  

•  Технологии  Больших  Данных,  Инструменты.  Java,  Python,  R,  Hadoop,  Spark,  ELK  и  многие  другие.  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Кто  нужен  рынку  в  ближайшие  годы:    

Data  Scienjst  Big  Data  Architect  Chief  Data  Officer  Chief  Digital  Officer  

Chief  Innovajon  Officer  Digital  Markejng  Technologist  

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Бизнес Технологии

Данные / Data Science

Маркетинг

Хотите быть №1? Учитесь объединять навыки и знания

Digital Transformation

http://denreymer.cpm © Den Reymer, 2015

Остались вопросы? http://denreymer.com