Прикладная аналитика Бигдаты для интернет-магазина в Rapidminer и Hadoop

небольшим / средним / крупным начального / среднего / профессионального

Александр Сербул
Руководитель направления контроля качества интеграции и внедрений 1С-Битрикс

Эксперт в области BigData, разработки программного обеспечения, системного анализа и проектирования. В «1С-Битрикс» курирует направление контроля качества интеграции и внедрений, активно участвует как архитектор и разработчик в проектах компании, связанных с высокой нагрузкой и отказоустойчивостью («Битрикс24»), консультирует партнеров и клиентов по вопросам архитектуры высоконагруженных решений, эффективному использованию технологий кластеризации продуктов «1С-Битрикс» в контексте современных облачных сервисов (Amazon Web Services и др.). Работал советником в Администрации Президента России по Южному федеральному округу, в Юго-Западном банке Сбербанка России, ведущим разработчиком веб-студии QSoft и главой отдела разработки компании «Софтлайн Интернет Трейд».

УЧАСТВУЕТ:
Секция 3.3. Новое в маркетинговой аналитике

ТЕЗИСЫ:
Рассмотрим самые доступные и работающие техники анализа Бигдата для интернет-магазина - дающие увеличение конверсии и позволяющие удерживать клиентов.
Начнём с рекомендательного сервиса - коллаборативной фильтрации на Apache Mahout и Spark.
Продолжим анализом Бигдата на кластере Hadoop с использованием технологии Hive.
Завершим примерами анализа и выявления потенциальных клиентов, готовых уйти (churn-rate), клиентов, которые в перспективе смогут принести магазину наибольшую прибыль (clv), а также причин, влияющих на лояльность клиентов. Отдельно остановимся на техниках direct-marketing по выявленным спискам. Примеры техник покажем в пакете Rapidminer.