Выбор ниши для запуска проекта на блокчейне (Data Marketplace). Неделя 2
Я создаю компанию на блокчейне, и главное событие прошедшей недели — отказ от идеи, заложенной в начале.
Первую половину недели велась разработка White Paper. Была описана идея, функционал проекта и начата работа над токеномикой.
Сама идея состояла в том, чтобы пользователь вел дневник на сервисе в котором отслеживал путь к своим целям. За регулярное заполнение дневника он получал бы токены сервиса.
Почему я отказался от этой идеи:
Следующие сутки были потрачены на проработку новой идеи.
Это будет децентрализованный нецензурируемый маркетплейс продажи данных.
Информация это главная ценность во многих бизнесах, но информацию купить сложно.
Сферы применения купленных данных самые разные.
А может быть найдем применение маркетологам? Хотите узнать какие настройки рекламной компании дают лучший результат?
Но основным клиентом являются компании и корпорации. Big Data это двигатель крупного бизнеса.
Что произошло за эту неделю?
56000 руб за рекламу в телеграме. Результат 230 подписчиков
5000 руб за рекламу vc.ru. 400 просмотров
750 руб перевод первого поста на английский
Вложения этой недели оказались не эффективными.
План на новую неделю:
Хотите попасть в команду?
Объявляю bounty-программу. Суть состоит в том, что для создания и развития проекта мне потребуется помощь различных специалистов. Я могу нанимать за деньги, но в приоритете работать с теми, кто воодушевлен идеей создания проекта по продаже данных.
Я буду публиковать список вакансий или отдельных дел. Каждый кто будет помогать или работать над проектом получит токены проекта соизмеримо своему вкладку и будет опубликован на сайте проекта(если сам захочет), а так же расскажу о вас в своем блоге.
Почему мы ориентировались на американскую юрисдикцию для русского стартапа? Блог, неделя #5
Кратко о том, что мы сделали за пять недель в проекте EVIS Data Marketplace.
— Выбрали и описали идею проекта; (скоро подробно расскажем!)
— Собрали небольшую команду. Небольшую, но с горящими глазами;
— Написали черновик White paper;
— Отобрали консультантов и много другое, чем также будем делиться.
Прошедшая неделя была щедра на новые контакты. Я связался с Gnat [DOUBLE TOP], Yury | BULK и юридической компанией, имеющей лицензию от штата New York. А также послал запросы в консалтинги по смарт-контрактам.
Наше общение только началось, так что результатами переговоров поделюсь позже.
Начал работать с командой.
— Определен дизайнер по маркетинговым материалам.
— Проведены плодотворные переговоры с co-founder CTO (технический директор) Евгением.
EVIS Data Marketplace будет международной компанией, которая дорожит репутацией. Поэтому все стадии проекта будут проработаны с юристами. Или как говорят: «Этим займется юридический отдел». Где-то всплакнул одинокий юрист.
Еще одной задачей является сделать токен EVIS «UTILITY токеном», а не «SECURITY токеном». Небольшая разница в названии, но огромная разница в правовом поле.
SECURITY TOKEN приравнивается к ценной бумаге, а значит должен быть согласован с американским SEC и соответствовать множеству определённых правил и процедур.
Смысл в том, что согласовывать токены нужно именно с АМЕРИКАНСКИМ правом, так как оно признано во всем мире и является одним из наиболее строгих. И если американский юрист выносит заключение, что токен НЕ SECURTIY, то это же заключение будет признано, к примеру, и в Англии, и в Сингапуре. Без такого заключения ни одна серьезная биржа не возьмет токен в оборот.
Что было сделано за эту неделю в EVIS Data Marketplace:
⁃ Черновик White Paper и подготовка его первичного дизайна;
⁃ Логотип платформы и фирменный стиль;
⁃ Определены первые консультанты;
⁃ Сформировалось предварительное понимание как нужно работать с юридической стороной проекта (удачи нам);
⁃ Определены участники технической команды проекта;
⁃ Сформирован список вакансий о которых вскоре расскажем. И вы о них можете рассказывать своим друзьям.
Планы на новую неделю:
⁃ Провести консультации с Gnat [DOUBLE TOP] и юристами. Выстроить их фронт работы;
⁃ Описать смарт-контракт и токеномику;
⁃ Получить техническое описание от CTO; CTO начнет делать UX-макет;
⁃ Сделать макет лэндинга;
⁃ Начать поиски front-end, маркетолога и веб-дизайнера;
⁃ Получить первую версию White Paper от дизайнера.
Если вы являетесь специалистом, то присоединяйтесь к нашей команде EVIS Data Marketplace. Подробности в ЛС.
data marketplace (data market)
A data marketplace or data market is an online store where people can buy data.
Data marketplaces typically offer various types of data for different markets and from different sources. Common types of data sold include business intelligence, advertising, demographics, personal information, research and market data. Data types can be mixed and structured in a variety of ways. Data vendors may offer data in specific formats for individual clients.
Data sold in these marketplaces is used by businesses of all kinds, government, business and market intelligence agencies and many types of analysts. Data marketplaces have proliferated with the growth of big data, as the amount of data collected by governments, businesses, websites and services has increased and all that data has become increasingly recognized as an asset. Data marketplaces are often integrated with cloud services.
According to Edd Dumbill, an analyst for O’Reilly Radar, the history of data markets goes back to the mid-1800s, when Paul Reuter, founder of Reuters news media, began making stock exchange prices available between Paris and London.
Examples of data markets include Microsoft’s Azure Data Market, Salesforce.com’s data.com, InfoChimps.com and DataMarket.com.
See an introduction to the Azure Data Market:
Related Terms
continuous data protection
Continuous data protection (CDP), also known as continuous backup, is a backup and recovery storage system in which all the data in an enterprise is backed up whenever any change is made.
Pure risk refers to risks that are beyond human control and result in a loss or no loss with no possibility of financial gain.
Risk reporting is a method of identifying risks tied to or potentially impacting an organization’s business processes.
Twofish is a symmetric-key block cipher with a block size of 128 bits and variable-length key of size 128, 192 or 256 bits.
On the internet, a walled garden is an environment that controls the user’s access to network-based content and services.
Risk mitigation is a strategy to prepare for and lessen the effects of threats faced by a business.
Как правильно работать с данными о клиентском поведении?
В прошлой статье мы рассказывали про инструменты, которые позволяют нам строить отчеты и аналитику для управления клиентском опытом, искать инсайты в данных наших веб-платформ, с которыми взаимодействуют потребители, а также строить ML-модели, управляя их жизненным циклом. В этой статье поделимся, как собираем данные о клиентах и их действиях, как применяем полученные инсайты и мотивируем потребителей на дальнейшее сотрудничество с нами.
CDP — крутой инструмент для всех видов данных
Привет, меня зовут Паша, я руковожу Data Science-направлением в Центре развития финансовых технологий Россельхозбанка: от обычного анализа данных и заканчивая построением моделей машинного обучения. Я расскажу вам про наш опыт работы с клиентскими данными.
Итак, что у нас есть: несколько сайтов, преимущественно основанных на Vue Storefront (фронтенд) и Adobe Magento 2 (бэкенд), а еще приложение для iOS/Android. Для аналитики используем данные бэка, web-аналитики (Google Analytics и Яндекс.Метрика) и мобильной аналитики (Яндекс.AppMetrica). В этой экосистеме есть технологические особенности. Во-первых, данные бэка и web-аналитики живут отдельно; есть ограничения на выгрузку сырых данных из некоторых инструментов web-аналитики. Во-вторых, для персонализации платформы на основе этих данных необходимо привлечение ресурсов фронтенд-разработки и встраивание в релизный цикл.
CDP обходит все эти сложности. Только не думайте, что CDP — это Cloudera Data Platform, Continuous Data Protection или вовсе Cisco Discovery Protocol — вот и нет. Customer Data Platform или CDP — это класс систем, предназначенных для объединения данных о потребителях из различных источников, автоматизации маркетинга, персонализации коммуникаций и много чего еще.
Обычно CDP позволяет:
собирать данные о потребителях и их поведении в различных каналах
объединять их вокруг профиля клиента
сегментировать контактную базу
обеспечивать разнородные коммуникации с сегментами
строить аналитику и даже дашборды (например, для мониторинга качества трафика в разрезе источников)
Некоторые платформы расширяют возможности CDP встроенными модулями настройки и автоматизации цепочек коммуникаций, запуска экспериментов или построения прогнозных моделей. Такие платформы называются CD(X)P.
Кейс #1: как увеличить конверсию в сделки
В Россельхозбанке есть веб-платформа «Своё Фермерство» — это такой десктопный вариант супераппа для агропредпринимателей. Здесь вам и B2B-маркетплейс c популярными агропоставщиками, и площадка размещения товаров для B2C-продавцов. А еще каталог банковских услуг, бизнес- и агросервисов, поиск вакансий и сотрудников, доска частных объявлений и информационный ресурс с полезными материалами — все для фермеров в одном месте с целью оптимизации их деятельности. Удобно? Конечно! Остается только привести фермеров на эту веб-платформу и объяснить, куда они попали, как ей пользоваться и зачем. Задача весьма непростая, особенно принимая во внимание количество возможных сценариев использования сайта «Своё Фермерство» и разнородность аудитории.
В первом подходе мы решили:
сразу сориентировать пользователя на сайте и помочь ему найти, что искал
постепенно и в порядке релевантности рассказывать о других возможностях платформы
В рамках этого подхода с помощью CD(X)P мы реализовали несколько вариантов причем с минимальным привлечением ресурса разработки. Все необходимые аналитические отчеты мы также строили в CD(X)P. Это удобно: есть возможность «проваливаться» до посетителя, а интерфейс напоминает BI-инструменты. Начали с анализа входящего трафика, чтобы понять, как пользователи к нам попадают. Также нам надо было сегментировать и приоритизировать аудиторию.
Распределение входящего трафика (первые сессии)
Много пользователей приходят к нам с главной страницы сайта Россельхозбанка и партнеров, причем именно среди них самые низкие показатели возвращаемости, глубины просмотра и длительности сессий. Это можно объяснить относительно высоким трафиком на сайте банка и партнеров и тем, что оттуда на платформу «Своё Фермерство» приходит больше «случайных» посетителей, чем из других источников. Но справедливо предположить, что такими пользователями больше востребованы банковские услуги, а плохие показатели обусловлены тем, что посетители не понимают, куда они попали, и быстро возвращаются обратно на сайт банка или партнера.
Некоторые аналитические данные подтверждали эту гипотезу: например, среди посетителей, оставивших заявки на кредиты, соотношение источников первой сессии оказалось на стороне сайта Россельхозбанка. Так мы выделили первый сегмент пользователей, и теперь нужно было решить, как помочь им сориентироваться на «Своём Фермерстве» и добраться до заявок на кредиты именно на этой платформе, а не на сайте банка.
Можно было создать отдельный лендинг, но это потребовало бы разработки, а потестировать наши гипотезы об интересах посетителей хотелось поскорее и подешевле. Поэтому мы применили CD(X)P: инструмент позволяет настраивать показ элементов интерфейса и всплывающих окон в зависимости от посетителя из определенного сегмента.
Варианты коммуникаций «из коробки»
Мы попробовали несколько вариантов — баннер на главной странице «Своё Фермерство», всплывающее окно посередине экрана и всплывающую плашку внизу. В итоге для сегмента посетителей с сайта банка и партнеров нам удалось повысить длительность сессий более чем на 50%, а количество заявок — почти в два раза. Из вариантов коммуникации наиболее эффективно себя показал pop-up на главной странице.
Наш вариант pop-up и окна настройки: доступно A/B тестирование, управление расположением и условиями показа
Помимо этого, мы использовали CD(X)P для персонализации личного кабинета зарегистрированных пользователей сайта «Своё Фермерство»: мы начали с размещения разных баннеров в зависимости от отрасли пользователя (растениеводы/животноводы) и планируем развивать персонализацию дальше.
Кейс #2: как мотивировать клиентов оставлять отзывы и возвращаться за покупками
На нашей второй платформе «Своё Родное», где продают фермерскую продукцию для B2C, стояла похожая задача. К моменту анализа прошло уже около полугода, как платформа заработала в промышленном режиме, и несколько месяцев, как мы прикрутили к ней CD(X)P. Наступило время понять профиль посетителя «Своего Родного» и его поведение, чтобы сделать коммуникации более персонализированными. Также мы хотели разобраться, какие проблемы возникают при взаимодействии пользователя с платформой.
Перед нами стояли следующие бизнес-задачи:
замотивировать пользователей оставлять отзывы на фермерскую продукцию
вдохновить возвращаться к нам за новыми покупками
познакомить регионы с нашими продуктами
И CD(X)P здесь пришёлся очень кстати.
Увеличиваем количество отзывов
Когда посетитель заходит на нашу платформу за покупками, он может легко потеряться в разнообразии, поэтому его спасают отзывы других покупателей. Но нельзя оставить отзыв, если ты не заказывал товар. Когда мы впервые проанализировали эффективность написания отзывов на товары, оказалось, что конверсия купленных товаров в отзывы составляет 11%. То есть на каждый 9-й купленный товар клиенты оставляют отзывы. Неплохо? Вроде да, но есть подвох.
В каталоге представлено довольно много товаров. На момент проведения анализа их было 14 тысяч. На один купленный товар приходился 1 отзыв. При этом отзывов оставлено чуть более чем на 1% всех доступных на платформе товаров. Гипотеза — скорее всего, выбирая товар, пользователь смотрит на отзывы. Если они отсутствуют, то могут возникнуть сомнения покупать или нет, поэтому потребителей необходимо мотивировать оставлять отзывы после покупки. Более того, мы можем использовать отзывы, оставленные клиентами, при построении рекомендательных систем (кстати, их тоже можно строить в CD(X)P, но об этом расскажем в следующий раз) или при ранжировании товаров в выдаче.
В CD(X)P мы создали цепочку событий, которая запускается через неделю после того, как клиент купил товар. Тем самым мы даём ему время попробовать и оценить купленные продукты.
Сценарий рассылки push-уведомления с просьбой оставить отзыв на последнюю покупку
Через пару месяцев после начала этой рассылки в виде push-уведомлений на мобильные телефоны клиентов мы решили сравнить результаты «до» и «после» и они нас порадовали! Конверсия в отзыв после покупки выросла с 11% до 16%. В среднем на один товар на текущий момент приходится 2 отзыва вместо 1 ранее. Также сейчас более 5% всех товаров на площадке имеют хотя бы 1 отзыв (ранее, напомню, был 1%). При этом все результаты оказались статистически значимы.
Таким образом, CD(X)P позволяет нам выстраивать целые цепочки коммуникаций и настраивать их максимально гибко на основе тех пользовательских событий, которые мы же сами и логируем.
Возвращаем действующих клиентов за повторными покупками
Мы решили использовать CD(X)P, чтобы мотивировать клиентов на повторные покупки. Предварительно создав событие последнего заказа со всеми атрибутами и датой, мы построили цепочку коммуникаций для отработки сценария повторных закупок. Ориентируемся на последний сделанный клиентом заказ, ждем неделю после совершения им покупки и отправляем push-уведомления с напоминанием повторить заказ. При этом здесь можно легко и просто устроить A/B тест и отсылать, к примеру, альтернативный текст push-уведомления, чтобы по результатам тестирования понять, на какой из них лучше реагируют клиенты.
Сценарий рассылки push-уведомлений «Повторите заказ»
Масштабируем бизнес в регионы
Еще один показатель, который мы проанализировали — количество зарегистрированных пользователей и покупок в разбивке по регионам. Так как наша платформа ориентирована не только на Москву и Московскую область, нам, конечно же, было интересно, насколько популярна наша площадка в регионах.
Распределение посетителей по регионам (Москва и МО = 100%)
Видно, что распределение очень неравномерное, превалирует Москва и МО. Чтобы исправить это, мы решили проводить маркетинговые кампании, повышающие конверсии в покупку, и персонализировать их для топ-20 регионов по количеству новых пользователей. И в рамках этого кейса мы также планируем использовать CD(X)P.
А как вы автоматизируете маркетинг?
Здесь мы рассказали лишь малую часть того, что было сделано и планируется реализовать для улучшения взаимодействия клиентов с нашими веб-платформами. Мы поняли, что CD(X)P — действительно полезный инструмент, который значительно упрощает решение многих бизнес-задач, объединяя все доступные данные о посетителях в одном удобном месте. Кроме того, CD(X)P при настройке персонализации и автоматизации маркетинга снижает затраты на разработку.
Однако мы обнаружили, что на Хабре почти нет статей про внедрение и использование CD(X)P, поэтому решили делиться своей экспертизой и практикой. Если есть вопросы — спрашивайте в комментариях, мы обязательно ответим.
