Rejtett összefüggések a bevásárlócetlik mögött
•
1 like•237 views
Online ajánlórendszer offline vásárlásokhoz
Rejtett összefüggések a bevásárlócetlik mögött
- 1. Rejtett összefüggések a bevásárlócetlik mögött Online ajánlórendszer offline vásárlásokhoz
- 3. 01 I BEMUTATKOZÁS Egyedi szoftverfejlesztés Big Data Universe konferencia Adattárház Big data projektek és oktatás
- 5. Mi lenne, ha egy alkalmazás szólna, hogy el fog fogyni a fogkrémem? 02 I CETLI MOBILALKALMAZÁS
- 6. MVP (Minimal Viable Product), pretotípus http://bevasarlocetli.hu Egy éve elérhető iOS-re és Androidra 7000 felhasználó A Cetli az egy MVP A piac visszajelzéseire koncentrál 02 I CETLI MOBILALKALMAZÁS
- 7. 02 I CETLI MOBILALKALMAZÁS ápr.20 15 m áj.20 15 jún.20 15 júl.20 15aug.20 15szept.20 15okt.20 15nov.r20 15dec.20 15 jan.20 16 feb.20 16m árc.20 16 ápr.20 16 m áj.20 16 jún.20 16 júl.20 16aug.20 16 76 415 2 228 1 087 1 663 4 660 3 951 8 519 4 061 5 231 Havonta hozzáadott termékek száma 10 000 7 500 5 000 2 500 0 Termékekszáma
- 9. „Az internet korában a fogyasztói preferenciák alaposan megváltoztak. A vásárlók legtöbbször már a boltba való belépés előtt eldöntik, hogy mit akarnak vásárolni.” „A jövőben várhatóan az online élelmiszervásárlás fog leginkább nőni, ha az egyes vásárolt kategóriákat nézzük” „Említést érdemelnek még a gyakorlatias vásárlók, akik eltökélten azt veszik, amit otthon felírtak a listájukra.” „Visszatért a tejesember, de digitális vele a kapcsolat.” 03 I PIACI TRENDEK
- 10. Ajánlások 04
- 11. Barabási Albert-László, Internet Hungary 2015 Az emberi mozgás az egy igen repetitív, ez által jól megjósolható dolog. 04 I AJÁNLÁSOK
- 12. Ajánlórendszer gráf alapon Kollaboratív szűrés Tartalom alapú szűrés A bevásárlás Spotify-ja: heti kaland, stb. 04 I AJÁNLÁSOK
- 13. Lehetőségek 05
- 14. Személyre szabás,digitális perszonalizáció (termékek, lokáció) Marketingcsatornák (push marketing) 05 I LEHETŐSÉGEK
- 16. Netflix Kaggle (pl. Rossman, Home Depot, Bosch, State Farm, ...) Datapallet.io egy induló magyar platform Eredmények rejtett összefüggések algoritmus ötletek toborzás 06 I ÚJ MARKETINGCSATORNA: DATA CHALLENGE
- 17. 07 Összefoglalás
- 18. Offline viselkedés digitalizálása (is) fontos Ismerjük az ügyfeleink viselkedését! Fontos, hogy mindig vannak rejtett összefüggések Valós adatok kellenek, nem laborkörülmények Ajánlórendszer Minél több adat, annál pontosabb célzás Big data 07 I ÖSSZEFOGLALÁS
- 19. Köszönöm a figyelmet! Szendi-Varga János innovációs vezető szendi.varga.janos@nextent.hu +36 30 631 1873