Чернобровов Алексей

Создана модель скоринга data scince проектов.

Выбраны лучшие проекты для участия в программе акселератора.

В данном кейсе была поставлена задача проанализировать проект для Data Products Accelerator.

Data Products Accelerator - программа, направленная на развитие культуры использования данных сотрудниками, а также ускорения внедрения современных технологий в рамках плана трансформации компании.

Что необходимо было сделать:

Экспертная оценка кейсов по аналитике данных с точки зрения перспективности их проработки и внедрения в компании.

Кейсы были подобраны с целью повысить эффективность работы в следующих областях компании: управление рисками, обслуживание, экспансия, персонал, закупки, интернет-коммерция, логистика.

Анализ кейсов в рамках проекта состоял из нескольких этапов:

- Выявление и оценка объективных метрик для скоринга: сложность поставленной задачи, качество данных, количественный состав команды, прогнозируемый срок внедрения, ожидаемый доход;

- Определение необходимых ресурсов для реализации каждого проекта: предложение инструментов решения, необходимые данные для dataset, рекомендация по оптимальному составу проектной команды;

- Описание ключевых KPI для каждого проекта;

- Составление подборки аналогичных кейсов с описанием задач и результатов внедрения;

Что получил бизнес:

Понимание перспективности и эффективности проектов по Data Science, работающую скрининговую модель, улучшение качества работы за счет внедрения проектов по Data Science и Big Data.

Обучение работе с Big Data, анализу данных, пониманию бизнеса и его структур.

Национальный расчётный депозитарий (НРД) — российская небанковская кредитная организация, центральный депозитарий России, профессиональный участник рынка ценных бумаг, осуществляющий депозитарную деятельность.

В рамках развития корпоративной культуры и улучшения подхода к обработке хранения данных был разработан модуль для Data Science в рамках курса НРД совместно с Нетологией. Курс прослушали более 100 сотрудников и узнали о том, что такое Data Science, как и когда он применяется, что такое культура сбора данных, как правильно собирать и хранить данные. Также на различных примерах было показано, как Data Science применяется в нашей жизни. 

Благодаря данному курсу сотрудники смогли повысить свой уровень знания в данной сфере и узнали, как эти знания можно применять на практике. 

Проект под NDA.

Для одного достаточно крупного Банка, который имеет немалую сеть отделений по всей России, необходимо было провести веб-аналитику.

Основными целями в работе были выявление проблем сайта и предложение оптимальной структуры на основе анализа поведения пользователей, также улучшение работы по настройкам сайта.

Для достижения поставленных целей были выполнены следующие задачи:

- Анализ распределения трафика: лидеры по отказам, посещаемости, вовлеченности;

- Анализ поведения пользователей;

- Поисковая аналитика;

- Создание карты сайта на основе аналитики;

- Улучшение работы структуры сайта и увеличение трафика;

- Выявление аномалий;

- Анализ меню сайта.

Благодаря этой работе Банк заново спроектировал меню, существенно переработал сайт и улучшил структуру сайта. Точные цифры и результаты под NDA. 

Экономия на сокращение операционных затрат более 2 млн. в месяц

SkyEng.ru - крупнейшая онлайн-школа для изучения английского языка в Европе.

Компания заказала консалтинг с целью автоматизации Customer Journey Map.

Customer Journey Map (CJM) - это карта взаимодействия пользователя с продуктом. Цель данного инструмента - показать где, когда, в каком контексте потребитель взаимодействует с брендом или продуктом. А также оценить какова релевантность той или иной точки контакта.

Была построена система CJM с учётом всех особенностей данной компании и работы данной сферы с целью улучшения взаимодействия с клиентами, и проработаны шаги, необходимые для улучшения этого взамодействия.

Что получил бизнес: скоринг модель для пользователей – прогнозирование вероятности стать клиентом после заявки. 

Эффективная реализация маркетинговых стратегий и рост выручки более чем на 50%.

Интернет-магазин ПУЛЬТ.РУ был основан в 2003 году. Все годы своего существования компания постоянно развивалась, совершенствовался стиль работы, оттачивалось мастерство и профессионализм сотрудников. Сегодня ПУЛЬТ.РУ ― крупнейший Интернет-магазин в сфере HI-FI/ HI-END техники.

Для данной компании необходимо было создать Customer Journey Map, а также построить систему аналитики на базе PIWIK. 

Customer Journey Map (CJM) - это карта взаимодействия пользователя с продуктом. Цель данного инструмента - показать где, когда, в каком контексте потребитель взаимодействует с брендом или продуктом. А также оценить какова релевантность той или иной точки контакта.

В процессе работы была сформирована с нуля маркетинговая команда, разработана и имплементирована стратегия маркетинга, а также построена система аналитики, что повысило эффективность работы компании. Также кейс с созданием CJM для ПУЛЬТ.РУ был номинрован на премию Оборот.ру.

Создана система CJM. Рост более 10% в эффективности маркетинговых каналов.

Mazda.ru - японская автомобилестроительная компания, выпускающая автомобили «Мазда». В 2015 году стала пятнадцатым автопроизводителем в мире по объёму производства автомобилей.

Для данной компании была разработана персонализация на сайте и в рекламных каналах, то есть был проведен прогноз модели, которую потенциально хочет приобрести пользователь. В результате были созданы персонализированный pop-up и система Customer Journey Map.

Customer Journey Map (CJM) - это карта взаимодействия пользователя с продуктом. Цель данного инструмента - показать где, когда, в каком контексте потребитель взаимодействует с брендом или продуктом. А также оценить какова релевантность той или иной точки контакта.

Основная цель бизнеса - увеличить, так или иначе, конверсию. Для этого нужно направить пользователя в те customer journey map, по той ветке графа, который приносит наиболее больший доход или увеличивает целевую метрику.

Что получил бизнес:

Оценив потенциал всех вероятных точек контакта с пользователем, компания эффективно распределила финансовые и управленческие ресурсы и повысила эффективность маркетинговых каналов.

Cокращение нагрузки на отдел закупок и улучшение качества закупок за счет внедрения системы прогнозирования закупок.

Babadu.ru — онлайн-гипермаркет для счастливых родителей. Один из лидеров детского интернет-рынка в России.

Магазин предлагает совершенно разные товары для детей и родителей: одежду, игрушки, технику, мебель и т.д. Значит, все это есть и на складах компании — и чем дольше товары там лежат, тем дороже ей обходятся.

Чтобы выяснить, как осуществлять оптимальную закупку, компания обратилась ко мне для создания эффективной системы прогнозирования закупок.

Система строит прогноз на оптимальную закупку товара с учетом текущих остатков, прогноза трафика, прогноза конверсии на сайте и других факторов.

Что получил бизнес:

Внедрение данной системы позволило существенно сократить нагрузку на отдел закупок (до 400 человеко-часов в месяц), а также улучшить качество закупок, улучшив показатели оборотного капитала.

Построенные аналитические системы позволяют управлять бизнесом на основе данных и таргетировать необходимые цели (выручку, заработок на заказ и др.).

Babadu.ru — онлайн-гипермаркет для счастливых родителей. Один из лидеров детского интернет-рынка в России.

Магазин предлагает совершенно разные товары для детей и родителей: одежду, игрушки, технику, мебель и т.д. Значит, все это есть и на складах компании — и чем дольше товары там лежат, тем дороже ей обходятся.

Компании необходимо было создать собственную систему аналитики (BI).

Для этого было разработано хранилище данных, где собраны визиты пользователей, данные из CRM, маркетинговые данные и т.д.

Помимо этого в системе были реализованы следующие вещи:

а) Расчёт точных маркетинговых затрат на каждую транзакцию;

б) Управление маркетинговыми каналами для достижения заданных бизнес-целей на основе unit-экономики, LTV и других метрик;

в) Построение товарных рекомендаций на сайте;

г) Автоматизированный пересмотр стоимости доставки для различных регионов на основе конверсий;

д) Создание удобной визуализации данных для разных отделов: маркетинга, закупок, топ-менеджмента;.

е) Сравнение цен с основными конкурентами, воронки продаж (по выручке, марже) в различных срезах (по RFM-сегментам, полу, возрасту и т.д.), борьба со фродом и т.д.

Что получил бизнес:

Хорошо построенную систему аналитики, что позволило компании повысить свою производительность, а также увеличить свой оборот и выйти в ТОР - 100 крупнейших интернет-магазинов.

Внедрение данной системы и стратегий динамического ценообразования позволило улучшить валовую маржу на 3%.

Babadu.ru — онлайн-гипермаркет для счастливых родителей. Один из лидеров детского интернет-рынка в России.

Магазин предлагает совершенно разные товары для детей и родителей: одежду, игрушки, технику, мебель и т.д. Значит, все это есть и на складах компании — и чем дольше товары там лежат, тем дороже ей обходятся.

Главная задача в данной работе:  создание системы динамического ценообразования.

Данная стратегия подразумевает постоянное изменение цены товара в зависимости от действий ваших конкурентов и спроса. В мире, где постоянно идет сравнение товаров и их стоимости, важно вовремя предоставить покупателю оптимальную цену, то есть в нужный момент понизить или повысить ее.

Система позволяет устанавливать оптимальные цены на товарные предложения и настраиваться на разные бизнес-цели: увеличение валовой выручки, увеличение маржи, увеличение прибыли и т.д.

При разработке динамического ценообразования для BABADU были использованы такие факторы, как: анализ спроса, региона, цен конкурентов и других важных факторов.

Рост выручки более чем на 10%.

SkyEng.ru - крупнейшая онлайн-школа для изучения английского языка в Европе.