Big Data Moscow 2018

Моран Гавиш

Outbrain Inc, Израиль

Биография

Моран Гавиш является старшим специалистом по обработке данных в компании Outbrain – ведущей в мире платформе для поиска контента.
Его работа сосредоточена на исследованиях и разработке прогностических моделей и показателей для рекомендательной системы Outbrain.
До прихода в компанию Outbrain Моран работал исследователем в группе технологий машинного обучения компании IBM Research Labs. А перед этим Моран возглавлял исследования в области обработки и анализа данных в компании, целью которой было прогнозирование поведения фондовых рынков. Моран имеет степень магистра в области информатики и магистра в области управления предприятием, которые он получил в Технионе – Израильском технологическим институте.

Доклад

Похожие аудитории – как интернет-гиганты обеспечивают целевые предложения для пользователей в таких масштабах

В последние годы разграничение целевых групп пользователей стало важным инструментом для интернет-маркетологов и платформ веб-маркетинга, направленным на оптимизацию маркетинга. Маркетолог предоставляет маркетинговой платформе список конкретных целевых пользователей («отобранная аудитория»), а маркетинговая платформа (Google, Facebook, Criteo, Outbrain и т. д.) предоставляет кампании маркетолога только этим пользователям. Существуют различные критерии, по которым маркетологи отбирают пользователей для включения в отобранную аудиторию. Например, пользователи, которые ранее совершили покупку в интернет-магазине маркетолога; пользователи, которые ранее совершили покупку в физическом магазине; пользователи, которые начали, но не завершили покупку («ретаргетинг пользователей»), пользователи, посетившие веб-сайт маркетолога, подписавшиеся на новостную рассылку; или пользователи с конкретными интересами или демографическими показателями, которые маркетолог считает важными. Разграничение целевых групп пользователей, основанное на предыдущем поведении, оказалось чрезвычайно прогностическим в отношении вероятности привлечения этих пользователей при низких маркетинговых затратах. Однако для большинства маркетологов и предприятий отобранная аудитория обычно бывает относительно небольшой. Таким образом, хотя окупаемость инвестиций в разграничение целевых групп пользователей очень высока, оно может быть весьма ограничено по объему. На этом семинаре я представлю методику моделирования похожих аудиторий, в рамках которой маркетинговая платформа берет отобранную аудиторию маркетолога, характеризует ее поведение в Интернете с использованием данных, доступных оператору платформы, а затем представляет кампанию маркетолога для «аналогичных» пользователей, именуемых «похожими». Таким образом, он позволяет маркетологу расширить охват соответствующих пользователей на несколько порядков.

Дата: 11 октября, 2018