Данные в ритейле: уход зарубежных игроков, новые решения и тренды

Всем привет! Это Вячеслав Жуков, CDO в АЭРО. 

Приглашаю вас 19 сентября на наш митап с ведущими российскими вендорами — Ростелеком и DIS Group.

На мероприятии мы обсудим будущее работы с данными в ритейле — светлое ли оно? Какие инструменты и процессы стоит внедрять для data-трансформации бизнеса и какие инструменты аналитики нам помогут в будущем? 

Ждем вас!

Мы обсудим несколько тем:

1) 9 сентября Google BigQuery ушел из России — перед бизнесом встал вопрос о выборе российской альтернативы. 

2) Нельзя вечно сидеть на MS SQL и Power BI. На что переходить и какое новое хранилище данных использовать? Об этом расскажут коллеги из Ростелекома. 

3) Многие компании, которые уже построили хранилище со слоями и витринами данных, не всегда уделяют время управлению данными. Про свой data governance продукт и опыт его внедрения на примере «Магнита» расскажет DIS Group.

Современные платформы данных: опыт Ростелекома

1. Как понять, что выбрать для задач бизнеса? Обзор платформенных решений и сценарии использования  

2. Российские версии ПО или open-source — в поисках «золотой середины»

3. Кейсы внедрения решений РТК в разных сферах бизнеса

Спикер – Михаил Комаров, Директор по развитию бизнеса в области данных и ИИ, Ростелеком

МАГНИТНое поле данных

1.           Данные Магнита в цифрах

2.           Предпосылки реализации проекта по управлению данными

3.           Ключевые цели и задачи 

4.           Ожидаемые эффекты и результаты проекта

Спикер – Нонна Гаспарян, Руководитель по работе с ключевыми клиентами, DIS Group

В преддверии высокого праздничного сезона, мы собрали представителей от крупных брендов в бизнес-клубе Атланты, чтобы обсудить:

 ⁃ как не уронить e-com в горячий период гендерных акций

 ⁃ как скоординировать все отделы, чтобы  маркетинг мог придумывать активности, которые юристы с радостью завизируют, а коммерция успеет закупить без кассовых разрывов и проблем со стоками

 ⁃ как справиться с повышенными нагрузками на сайт, грамотно развести регулярные и акционные потоки 

В программе бизнес-завтрака: нетворкинг-покер, закуски и игристое, выступления спикеров от Sunlight, Aero, MediaNation и Retail Rocket и еще пары секретных спикеров, классные знакомства и много полезного контента в нескучной обстановке. 

29 февраля в 18-00 мы собрались в нашем уютном пространстве АЭРО, чтобы обсудить подходы к внедрению метрик, из чего состоит основа иерархии и как взаимосвязаны натуральные и синтетические метрики.

СРО АЭРО Миша Зотов и DA-тимлид Егор Лысянский рассказали о том, как иерархия метрик приближает компанию к data-driven подходу, а потом помогут нам самостоятельно построить иерархии метрик, полезные для нашего бизнеса. 

18 апреля в 18:00 АЭРО провел митап по продукту на тему Сфокусированная стратегия. Прокси-метрики и бизнес-модель: как выделить главное для успеха продукта.

В программе: 

🔸Фреймворк создания стратегии: от бизнес-модели до продукта

🔸Самые важные прокси метрики: как фокусироваться на главном

🔸Нетворкинг, вино и весеннее настроение — на протяжении всего вечера

Спикеры: 

- Ольга Пономарева, Директор по маркетингу, и Юлия Рассказова, СРО, Просвещение

- Михаил Зотов, СРО, и Илья Низовцев, Product Manager, АЭРО

Где?

Москва, Суворовская площадь, 1/52 строение 4.

Вам нужно сфокусироваться на данных, если:

1. Ваши отчеты противоречат друг другу

2. Их составление занимает слишком много времени

3. Найти качественные данные для них сложно, а иногда – просто невозможно

Бизнес с каждым днем проявлял потребность в грамотном управлении данными. Регулярно требовалось создать отчет или выгрузить базу SQL. Мы решили починить это несовершенство и создать внятную, доступную и гибкую платформу управления данными.

«Ключевой задачей АЭРО в рамках проекта с Кофеманией было стать драйвером изменений. Помочь компании сделать первый шаг в построении data-культуры. Такие проекты делаются по выработанной методологии, которая включает 3 основных этапа: выявление бизнес-ценности, определение технологий и процесса вокруг данных, который необходимо реализовать в компании», – Вячеслав Жуков, Chief Data Officer АЭРО.

Нельзя просто взять и вывести цифры на дашборд! За ними всегда стоит специфичная для компании бизнес-логика загрузки, обработки и хранения данных. От data–платформы во многом зависит то, насколько успешна будет компания

Разработали для Hoff хранилище данных, удобное для аналитиков и надежное для бизнеса.

BI – система анализа данных бизнес-пользователями. Она позволяет строить отчеты, следить за показателями и визуализировать данные. 

С ее помощью команды могут строить прогнозы, находить инсайты в данных и принимать решения.

ETL – группа систем, обеспечивающая извлечение данных из источников, их трансформацию и загрузку в хранилище. Эти системы отвечают за корректное движение и преобразование данных внутри data-платформы.

Управление данными - это метология, которой мы придерживаемся во всех наших проектах. Она включает как популярные направления, такие как DWH и BI, так и направления, про которые часто забывают, но они очень важны - это система управления качеством данных (Data Quality), data-каталог, единые справочники внутри компании. Управление данными позволяет выстроить стабильную систему принятия решений, которые будут приносить бизнес-ценность долгие годы

KPI разных отделов и департаментов не согласуются друг с другом, вы чувствуете себя героем басни "Лебедь, рак и щука"?

Для того, чтобы избежать этих проблем, необходимо построить иерархию метрик - то есть, согласовать цели и метрики, с которыми вы работаете, и свести их в некий общий flow, чтобы вся компания двигалась в одном направлении.

Никто кроме вас не сможет построить иерархию метрик для вашей компании, но мы можем вам рассказать, как правильно это сделать методологически.

В интернет-магазинах существует множество видов аналитики - маркетинговая, продуктовая, аналитика фулфилмента, директ-маркетинга, клиентская, товарная аналитика и т.д. Часто они существуют в изолированном виде, поэтому мы предлагаем инструмент сквозной аналитики, чтобы строить связи между этапами клиентского пути и анализировать всё в комплексе.