Версия сайта для слабовидящих
Сегодня рассмотрим пример программы лояльности турецкого интернет-магазина Trendyol, где Apache Kafka и документо-ориентированная NoSQL-СУБД Couchbase используются для генерации купонов на скидки. Почему при большом объеме данных случаются проблемы тайм-аутов в Couchbase, как их решить и при чем здесь коннекторы к Apache Kafka. Архитектура системы управления купонами Trendyol – это популярный...
Apache Kafka в Walmart для масштабируемого пополнения запасов в реальном времени
Проблема своевременного пополнения товарных запасов актуальна для любого ритейлера. Разбираемся, как торговый гигант США Walmart построил свою платформу планирования и пополнения продукции в реальном времени на базе Apache Kafka: ключевые требования к системе, архитектура и принципы работы, настройка конфигураций продюсеров и потребителей. Постановка задачи: пополнение товарного запаса в реальном времени...
Рекомендательные системы: продвинутые алгоритмы
В прошлой статье мы разобрали методы построения рекомендательных систем: коллаборативная фильтрация; фильтрация на контенте; фильтрация на знаниях; гибридный подход. Мы намеренно не упомянули об одном важном подходе построения рекомендаций: об использовании матричных разложений. Описание данного метода заслуживает отдельной статьи! Будем эксплуатировать традиционный для рекомендательных систем кейс рекомендации фильмов пользователям. Напомним,...
Рекомендательные системы: что под капотом?
Практически на каждом маркетплейсе есть раздел с рекомендованными товарами, фильмами, объявлениями и т.д. Сервисы аудиокниг предлагают пользователям обратить внимание на определенные аудиокниги, которые выбираются исходя из предпочтений пользователя. Площадки с объявлениями стремятся показать наиболее интересные для пользователя объявления в разделе рекомендаций. Примеры есть практически на каждом интернет ресурсе. Давайте разберемся...
Вместо Tableau и Power BI: DataLens от Яндекса на примере внедрения в KazanExpress
Недавно мы писали про Yandex Managed Service for Apache Kafka. Продолжая тему импортозамещения, сегодня рассмотрим, как этот и другие полностью управляемые сервисы Яндекса помогли отечественному маркетплейсу KazanExpress построить эффективное BI-решение. Что такое Yandex DataLens и как он способен заменить зарубежные системы бизнес-аналитики типа Tableau с Power BI, а также открытый Apache...
Что не так с real-time обработкой транзакций в конвейере Apache Kafka-Spark Streaming: 3 проблемы и способы их решения
В этой статье рассмотрим особенности совместного использования Apache Kafka и Spark Streaming для обработки финансовых транзакций в режиме онлайн. Читайте далее про типовые кейсы практического применения конвейера аналитики больших данных на базе Kafka и Spark, а также проблемы или технологические особенности такой Big Data системы и пути обхода этих ограничений....
Что под капотом ретаргетинга: прогнозирование намерений пользователя с Apache Hadoop и Spark Structured Streaming на сервисах Amazon
Мы уже рассказывали о возможностях ретаргетинга и использовании Apache Spark Structured Streaming для реализации этого рекламного подхода на примере Outbrain. Такое применение технологий Big Data сегодня считается довольно распространенным. Чтобы понять, как это работает на практике, рассмотрим кейс маркетинговой ИТ-компании MIQ, которая запускает Spark-приложения на платформе Qubole и сервисах Amazon,...
Как большие данные (Big Data) убивают типичного клиента или почему вам срочно нужен персональный маркетинг
Как меняется маркетинг в эпоху социальных сетей и больших данных (Big Data) и чем это поможет вашему бизнесу: рассматриваем практические примеры персонализации рекламных предложений. Новый маркетинг: почему вашего типичного клиента больше нет Описывая портрет своего потенциального клиента, традиционный маркетинг попадает в ловушку обобщения. Например, целевая аудитория продукта: домохозяйки с маленькими...
Реклама и маркетинг: как сократить расходы и повысить выручку с помощью Big Data — 5 практических кейсов от российских и зарубежных компаний
Оптимизация расходов на маркетинг: как Big Data позволит вам повысить эффективность затрат на рекламу, наладить стабильную лидогенерацию, превратить посетителей в покупателей и увеличить выручку. Продуктивная реклама: 3 простых способа оптимизации рекламного бюджета Чтобы реклама стала двигателем торговли, она должна быть эффективной, т.е. обеспечивать высокую конверсию. Этот показатель описывает отношение целевого...
Как снизить отток клиентов с помощью алгоритмов машинного обучения
Как использование технологий Machine Learning в онлайн-маркетинге помогло снизить отток клиентов и повысить ROI лояльности покупателей Снижаем Churn Rate и повышаем ROI лояльности клиентов: российский гигант интернет-торговли Ozon.ru делится своим опытом успешного применения технологий Machine Learning в онлайн-маркетинге Churn Rate или показатель оттока, считается одной из важнейших маркетинговых метрик, которая показывает жизнеспособность...