RT.Warehouse

Организовать регулярную оценку рентабельности рекламных кампаний на ТВ с целью эффективного перераспределения бюджета и определения сильных и слабых каналов продвижения

Технологии:

Data Warehouse Data Engineering

Решение:

В рамках предоставления услуг IPTV Ростелеком накапливает по каждому клиенту статистическую информацию о времени включения телевизора и просматриваемых каналах. При наличии сетки выхода рекламных ТВ роликов эти данные дают возможность выявлять клиентов, у которых телевизор был включен в момент трансляции рекламы, рентабельность которой необходимо оценить.

На основе информации из чеков ОФД, включающих рекламируемый товар без привязки к ритейлеру и другим параметрам покупки и обогащенных идентификаторами клиентов, рассчитывается процент пересечения клиентов, купивших товар, с пользователями IPTV, смотревшими рекламный ролик. Проценты пересечения рассчитываются в разрезе регионов и поло-возрастных групп. Эти агрегированные показатели пересечения служат оценкой влияния ТВ рекламы на продажи.

Эффекты:

Оптимальное перераспределение рекламных бюджетов на базе оценки влияния ТВ-рекламы на продажи

Увеличить конверсию продаж за счёт использования индивидуальных рекомендаций, адаптированных к потребностям каждого клиента и учитывающих историю клиентского опыта

Технологии:

Data Warehouse Data Engineering Data ScienceРешение:Для решения задачи в ПАО Ростелеком построена система из нескольких сотен рекомендательных моделей на базе искусственного интеллекта, учитывающая все накопленные компанией знания о клиенте, как внутренние — например, обращения клиента в техническую поддержку, профиль использования услуг компании, адресная информация и др., так и полученные из внешних источников — например, данные социальных сетей, ЗАГС и др.На основе анализа данных о клиенте модели помогают получать информацию о его потребностях и предпочтениях и при дальнейшем общении с клиентом позволяют предложить именно тот продукт, который с высокой вероятностью окажется ему полезен.При этом не тратится время на предложение продуктов, в которых клиент не нуждается.

Эффекты:

Использование рекомендательных моделей продаж позволило повысить конверсию продаж в 2–3 раза для существующих и новых клиентов ПАО Ростелеком