 |  |  |
На протяжении недели участники Летней школы знакомились с практикой клиентской аналитики в розничных продажах, с различными подходами к анализу данных и техниками машинного обучения, которые могут быть полезны для повышения эффективности работы с клиентами.
Преподаватели Пермского кампуса Вышки и приглашенные спикеры, представители бизнеса, показывали на реальных примерах, как на основе больших данных можно лучше понимать потребности клиентов и формулировать предложения, позволяющие повышать результативность бизнеса.
Наибольший интерес у участников вызвали мастер-классы спикеров из индустрии, например, во второй день Школы выступала Ольга Ошерова (в прошлом - руководитель коммерческого развития франчайзинга компании «МЕТРО Кэш энд Кэрри») с рассказом об основных трендах ритейла, а в четверг лекцию провел аналитик международного уровня Алексей Куличевский - он поделился с участниками секретами успеха в области маркетинговой аналитики, а также консультировал команды по кейсу, который был предложен командам для решения.
Школа была организована в формате хакатона: 10 команд из менеджеров, экономистов, математиков, бизнес-информатиков, программных инженеров, пиарщиков и физиков получили доступ к массиву данных и подбирали наилучший набор переменных для сегментирования исходя из выявленных особенностей потребительского поведения. Победителями, которые были определены после защиты кейса и в итоге разделили денежный приз, стали сразу две команды.
Первая команда «Отряд Дамблдора», в составе Тетериной Дарьи, Байдиной Ксении, Гордиенко Анастасии и Меркурьева Михаила, представила наиболее креативное решение: среди клиентов торговой сети «Семья» ребята выделили сегменты любителей футбола и метеозависимых, а также предложили релевантные маркетинговые инструменты, которые наилучшим образом соответствуют потребностям данных клиентских групп.
Вторая группа победителей - команда «Simplex», в составе Деминой Екатерины, Трапезниковой Елены и Мезеветовой Натальи, предложила наиболее научно проработанное решение: на основе экспериментальных данных о рассылке push-уведомлений и регрессионного анализа ребята выявили и описали сегменты, на которые следует и не следует воздействовать, а также посчитали экономический эффект, который можно достичь, следуя предложенным рекомендациям.