Алексей Благирев - Big data простым языком [litres]

Здесь есть возможность читать онлайн «Алексей Благирев - Big data простым языком [litres]» весь текст электронной книги совершенно бесплатно (целиком полную версию без сокращений). В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Москва, Год выпуска: 2019, ISBN: 2019, Издательство: Литагент АСТ, Жанр: Прочая научная литература, Базы данных, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Big data простым языком [litres]: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Big data простым языком [litres]»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон – больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения.
Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.

Big data простым языком [litres] — читать онлайн бесплатно полную книгу (весь текст) целиком

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Big data простым языком [litres]», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Умные устройства смогут поставлять много (относительно) честной информации о поведении пользователей. Если ваш умный горшок для цветов уже полгода подает сигналы о том, что цветы в нем засохли, и сайты про садоводство вы больше не посещаете, то рекламу с новыми товарами на эту тему вам, вероятно, могут больше не присылать.

Все это сильно повлияет на существующий ландшафт решений по предоставлению цифровых товаров.

Для определения существующих векторов развития следует разобраться с развитием платформ, управляющих клиентскими данными:

– Эволюция CRM → ACRM → CDP (Customer Data Platform)

– Эволюция DMP → DXP (Data Exchange Platform)

Эволюция CRM

Большинство бизнес-приложений имеют внутри встроенную, либо подключенную извне (как например Salesforce.com) платформу CRM для управления данными о своем клиенте.

Следующим этапом идут платформы автоматизации предложений под те или иные сегменты аудитории. Несмотря на то, что инструментов на рынке много, примеров успешной интеграции платформ Marketing Automation (они же ACRM) мало. Но все же компаниям требовалось научиться объединять данные пользователя о его действиях в сети, его учетной записи и, например, информации о его взаимодействии с call-центром компании.

В этом смысле CDP является большой базой, которая объединяет как данные, получаемые из фронт-офисных систем (CRM), так и данные из третьих сторонних источников (DMP), но, в отличии от DMP, CDP работает с профилем, а не только с cookie.

Сегодня в основе успешного CRM лежит CDI (Customer Data Integration). Это категория платформ работы с персональными данными, которая позволяет унифицировать профиль клиента, работая на уровне контроля качества данных и объединяя похожие образы следов или профилей клиента.

Но, в отличии от CDP, CDI работает со внутренними системы компании, получая единый профиль клиента.

Если работать над объединением offline-online данных за пределами систем компании, то в таком случае CDI может эволюционировать в CDP для решения задач по получению единого профиля.

Отличительная особенность CDP – это поддержка автоматизации маркетинговых кампаний.

Эволюция DMP

Первые DMP были созданы до того, как Google/Facebook открыли свои API для работы с аудиторией (устанавливать пиксель, работать с сегментами и другие вещи, о которых было рассказано выше).

С появлением этих больших игроков система устоялась и стала основной инфраструктурой для развития цифрового маркетинга. Но в ней есть недочет: возможность продавать рекламные объявления есть, а вот возможности продавать и покупать данные на уровне сервиса – нет.

Именно поэтому в качестве следующего шага развития DMP-платформы будут превращаться в DXP (Data Exchange Platform), в так называемые биржи по обмену данными, где можно разместить свои данные или купить необходимые, заключив прямой контракт с их владельцем.

Data Exchange Platform еще не имеет устоявшегося определения.

Например, по версии исследовательской компании Gartner, такие платформы называются Digital Marketing Hub.

Известный эксперт в области цифрового маркетинга Джонатан Бистон разобрал магический квадрант Gartner для DMP-платформ. На нем были указаны сразу и DSP-платформы, и DMP, и SSP, и это сильно сбивало всех с толку. Используя свой уникальный опыт по работе как в AdTech, так и в компании Adobe, он переделал этот магический квадрант в более подходящую форму, способную раскрыть суть Digital Marketing Hub, объединившего сразу несколько направлений.

Основная мысль, которую хотел донести Бистон складывается так:

«Взгляд на то, что такое Digital Marketing Hub, зависит от перспективы, с которой смотрит основной потребитель, входящий в одну из четырех групп. Каждый из четырех потребителей видит конечную цель исключительно в своей плоскости, но при этом инфраструктура может быть общей и совмещать миллиарды новых данных о пользователях, устройствах и используемом контенте».

Экосистемы

Экосистема представляет собой набор услуг, который объединяет пользовательский опыт.

Потребительские экосистемы, как правило, сосредоточены на таких потребностях как путешествия, здравоохранение и жилье. Системы B2B обычно вращаются вокруг определенного лица, принимающего решения, например, маркетинга и продаж, операций, закупок или профессионалов в области финансов.

В чем преимущества экосистем?

– Они действуют как шлюзы и снижают затраты клиентов на переключение на связанные услуги. Например, мессенджеры WeChat и Line позволяют пользователям совершать покупки, регистрироваться на мероприятиях, читать новости и общаться с врачами через один интерфейс. Пользователям не нужно переключаться между порталами, управлять множеством паролей и вообще помнить про несколько сервисов.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Big data простым языком [litres]»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Big data простым языком [litres]» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Big data простым языком [litres]»

Обсуждение, отзывы о книге «Big data простым языком [litres]» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x