8 октября 2021 года на площадке форума «Ecomference Rupost Retail Week» экспертно-аналитическая сессия «Big Data и машинное обучение в работе с клиентскими данными». Мероприятие прошло в Технопарке «Сколково».
Участники рассказали о создании портрета покупателя с помощью предиктивной аналитики и принципе data fusion для формирования поведенческих моделей, обсудили персонализированный маркетинг и рекомендательные системы, автоматизацию операционных процессов. Эксперты поделились знаниями, как правильно считать ROI от внедрения big data проектов, что можно делать небольшим интернет-магазинам, как миксовать офлайн и онлайн данные, какие стратегии и возможности монетизации данных сегодня используют.
Модераторами сессии выступили Евгений Горцев, e-commerce эксперт: специалист по запуску и развитию интернет-продаж брендов и торговых сетей, и Александр Кубанеишвили, advisory board Insider.
В обсуждении приняли участие: Максим Шерейкин, директор по ИТ-архитектуре и управлению данными АО «Почта России»; Александр Айваз, управляющий директор по данным и аналитике Lamoda; Сергей Тимохин, операционный директор Retail Rocket; Артемий Шайденко, руководитель направления веб-сайтов, управление продуктов «Перекрёсток Впрок»; Роман Халкечев руководитель направления аналитики и ML Яндекс.Еды; Андрей Незнамов, управляющий директор-начальник Центра регулирования AI «Сбер» и Виктор Крылов, директор по розничным продажам Петровакс.
Эксперты обсудили тренды в области больших данных, как компании ими пользуются и осуществляют ли сбор.
«За последние пару лет в e-commerce был сильнейший приток пользователей. Два года назад мы начали развивать направление Big Data внутри компании, и другие крупные игроки также стали заходить в большие данные, — отметил Артемий Шайденко, руководитель направления веб-сайтов, управление продуктов «Перекрёсток Впрок». — Мы работаем по двум большим направлениям: разнообразные модели пользователей для персонализации опыта и модели прогнозирования. Использование больших данных — это общая тенденция рынка».
«Построение любой модели — это определение зависимостей, все упирается в экспертные решения, и многие исследования лежат в компаниях, потому что использовать их достаточно трудозатратно, — рассказал Сергей Тимохин, операционный директор Retail Rocket. — На мой взгляд, в связи с накоплением данных покупателей ждут только хорошие изменения. Для компаний становится слишком дорого забывать о пользовательской лояльности. Все чаще бизнесы уходят от того, чтобы отправлять массовые сообщение и смотрят в сторону персонализации».