Лучшие статьи и кейсы стартапов
Включить уведомления
Дадим сигнал, когда появится
что-то суперстоящее.
Спасибо, не надо
Вопросы Проекты Вакансии
Да, callback. Да, работает :)
Рекомендуем
Продвинуть свой проект
Лучшие проекты за неделю
26
Битрикс24

Битрикс24

www.bitrix24.ru

16
Отследить-посылку

Отследить-посылку

B2B-сервис трекинга посылок

14
myPreza

myPreza

mypreza.ru

13
WebResidentTeam

WebResidentTeam

webresident.agency

12
Perezvoni.com

Perezvoni.com

perezvoni.com

11
Expresso

Expresso

www.expresso.today

10
YAGLA

YAGLA

yagla.ru

10
Reader

Reader

Интернет-журнал о современных технологиях.

Показать следующие
Рейтинг проектов
Подписывайтесь на Спарк во ВКонтакте

Реальная польза от big data c примером

2 198 19 В избранное Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Воспользовавшись вопросом на Spark.ru, отвечаем о big data в Rocket Callback - по факту и сути, без маркетинговых свистелок и отговорок. Спасибо за вопрос, кстати!

b_54d4c253810b4.jpg

Хола! Тут нам задали вопрос насчет big data. Так как мы очень любим вопросы, то немедленно ответили, спровоцировав весьма содержательную беседу, которая все еще продолжается. Присоединяйтесь.

В самом деле, о big data говорят все, кому не лень, но подробнее раскрыть преимущества и что именно кроется за этими словами многие не хотят. Мы считаем, что на хабре все описано четко и ясно.

Еще лучше описал big data Dan Ariely. Цитата профессора из Duke University уже давно бродит по форумам и сайтам:

Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it...

Наш Rocket тоже учится и растет на big data. Дабы не повторяться, просто приведу ответ из нашего мозгового центра:

Например один из алгоритмов — собираем пути до точки продажи и при критических отклонениях от маршрутов — начинаем доставать трафик вопросами "А вы не заблудились?", "Может менеджер вам наберет и оправит?", "Вот смотрите, деньги класть туда". Это дичайше интересно и угарно писать такие алгоритмы, но правда, весь зоопарк технических решений и средств электронной коммерции создает дикий чад кутежа нашим математикам, например. А по делу — мы складываем кучу данных (переходы, движения, запросы, источники) в наш Hadoop на Azure, потом запускаем в Machine Learning, пишем алгоритмы на R и оптимизируем показ виджета, выявляем факторы. Сейчас играем с Stream Analytics, чтобы разгрузить наших аналитиков и математиков.

Мы собираем big data уже несколько лет - у нас есть несколько сайтов, где мы продаем оффлайн-товары, а также своя web-студия Appatbox.

Благодаря этому, наш Рокет - умный виджет. Не искусственный интелект, как Скайнет в Терминаторе, конечно, но что-то близкое к этому.

b_54d4db626aaf0.jpg

Мы поняли, что нет смысла концентрироваться на холодных клиентах – как правило, они такими холодными и остаются, поэтому мы превращаем теплых клиентов в горячих.

Big Data, которую мы бережно собираем по крупицам уже на протяжении нескольких лет, позволяет Рокету вычислять среди всех посетителей того, кто действительно заинтересован вашей продукцией, и предлагать ему обратный звонок именно тогда, когда этот самый интерес достиг своего пика.

Именно благодаря big data у нас более 2100 звонков с января месяца, свыше 190 довольных клиентов, около 50 благодарностей. Каждый день подключается порядка 15-20 сайтов.

Реальные примеры того, как Рокет спасает клиентов и закрывает сделки, можно послушать здесь. Будем рады вопросам – задавайте! Мы отвечаем строго по смыслу, с аргументами, фактами и примерами.

b_54d4dba887f19.jpg

Подписывайтесь на нас в Facebook, ВКонтакте, Twitter и YouTube.

Наш психоделический Instagram – рекомендуем.

Бесплатно потестировать Rocket Callback можно тут.

Прочитать больше статей можно тут.

+2
Добавить в избранное Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Первые Новые Популярные
Андрей Стрельников
За вопрос пожалуйста.
Но тему не раскрыли.
Ответить
Jared Leto
Тоньше, камрвд, тоньше. Вы ответьте то на стене, а то мы уже заждались ваших комментариев.
Ответить
Андрей Стрельников
Вы пытаетесь острить, дружище.
Но как бы не в тему.
Ответить
Артемий Архангельский
Да и сисек нет... Какая бигдата без сисек? Ну прямо без ножа режете.
Ответить
Perecel
автоматический отбор целевой аудитории (реклама в соц сетях)
Дмитрий Кубитский
сиськи не всегда работают, а вот коты + биг дата — всегда!
Ответить
Jared Leto
Согласны. Мне уже вынесли выговор за то, что нет ни сисек, ни котиков.
Ответить
Алексей Бирюков
Тема не раскрыта
Ответить
Okkama
Блог о быстром старте проектов
Евгений Болтян
Зато я немного лучше понял что такое big data. Если б вы еще написали как ее использовать для других проектов, и с чего лучше начать. Было бы супер!)
Ответить
Rocket Callback
Да, callback. Да, работает :)
Appatbox
Мы всегда рады помочь в технических вопросах. Тут все сугубо индивидуально, можно и для вас придумать способы аналитики данных, которые будут помогать именно в вашем проекте.
Ответить
Perezvoni.com
Callback виджет с безлимитной связью и сквозной аналитикой
Виталий Ягодкин
Это вообще к чему вы написали? )
"Наш Рокет — умный виджет. Не искусственный интелект, как Скайнет в Терминаторе, конечно, но что-то близкое к этому."
Ответить
Perecel
автоматический отбор целевой аудитории (реклама в соц сетях)
Дмитрий Кубитский
забавно читать когда маркетологи пишут про темы в которых абсолютно не разбираются. Незнаю что вы там за алгоритмы на R пишете, но R это просто продвинутый эксель, он не работает с биг датой)
Ответить
Показать предыдущие комментарии
Perecel
автоматический отбор целевой аудитории (реклама в соц сетях)
Дмитрий Кубитский
вы за всех не говорите, вы за себя говорите.
у вас типичная статья от маркетологов, в которой нет ничего кроме рекламы и бестолкового манипулирование популярными терминами.
Ответить
Rocket Callback
Да, callback. Да, работает :)
Appatbox
Подождите, мы говорим с вами про то, что R не работает с BigData. Что статья маркетинговая - ни кто не спорил. Не соскакивайте с темы.
Ответить
Perecel
автоматический отбор целевой аудитории (реклама в соц сетях)
Дмитрий Кубитский
хехехех, хотелбы я посмотреть как вы используя R будете обрабатывать терабайты/петабайты данных. Сам R как платформа никаким образом не работает с такими объёмами, он заточен под обработку небольшого количества данных в районе нескольких гигабайт не более того, из-за особенностей работы с памятью, и специфики используемых алгоритмов в базовых библиотеках, хотя допускаю что можно приколхозить и перенаправлять задания куда-нибудь через R и назвать потом это — "работой" с биг датой используя R.
Ответить
Rocket Callback
Да, callback. Да, работает :)
Appatbox
Приходите, посмотрите. Мы что ж - запрещаем? Я думаю, наши аналитики смогут оторваться на несколько часов и устроить вам экскурс. В целом мы общительные ребята.
Наш аналитик вот даже написал немного для вас:
Из того, что вы написали, я понял, что могу порекомендовать вам изучить принцип MapReduce. Нам, слава прогрессу, нет смысла анализировать петабайты данных на одном узле. Немного неудобно, что приходится гонять их по несколько заходов для уточнения данных, но на самом деле, рабочие гипотезы можно проверять и на собственном компьютере. 10-15GB данных вполне обычно хватает для начального теста, а таким объемом оперативной памяти владеет почти любой современный ПК. Что касается стандартной библиотеки - можете воспользоваться сетью CRAN - за 22 года использования R для анализа данных, там накопилось огромное количество готовых алгоритмов и методик решения задач по анализу. К тому же там есть и портированные библиотеки с S, если вы проходили подготовку по этому языку. После подтверждения гипотезы, мы отдаем ее программистам для воплощения в Stream Analytics. Если вы понимаете, о чем я.
Ответить
Perecel
автоматический отбор целевой аудитории (реклама в соц сетях)
Дмитрий Кубитский
ну он просто повторил то что я написал.
Ответить
Выбрать файл
Читайте далее
Загружаем…
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать