Прогнозирование и анализ данных

Фонд перспективных исследований, 2015 год

Конкурс для поиска лучшего отечественного коллектива, способного преодолеть существующие недостатки технологий распознавания лиц

Avito, 2015 год

Конкурс анализа данных, посвященный проблематике Uplift modelling для решения задачи распознавания отклика клиентов на маркетинговое предложение

Avito, 2014 год

Конкурс по распознаванию контактной информации на изображениях

Банк Траст, 2014 год

Внедрение системы прогнозирования поведения клиентов и оптимизации кампаний целевого маркетинга Sell4Cast

ОТП Банк, 2011 год

Конкурс анализа данных по решению задачи предсказания отклика клиентов на предложение новой услуги

Компания «Балтика», 2011 год

Автоматизация прогнозирования вторичных продаж

ММВБ, 2010 год

Система анализа финансовых рынков «САФРАН 3.0»

ГК «Лама», 2010 год

Внедрение системы автоматического формирования заказа на распредительном центре компании

ЗАО «НСС», 2009 год

Внедрение BI/CRM систем Forecsys & Teradata

ГК «Видео Интернешнл», 2009 год

Улучшения системы прогнозирования компании

ГК «Лама», 2009 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и управления запасами Goods4Cast

Банк «Петрокоммерц», 2009 год

Система поддержки принятия кредитных решений

М-Видео, 2008 год

Оптимизации процессов планирования продаж и закупок товаров

Компания «Балтика», 2008 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и планирования продаж

ГК «Комстар – ОТС», 2008 год

Поведенческая сегментация клиентов

ГУ-ВШЭ, 2007 год

Внедрение системы Антиплагиат

Сеть «Связной», 2007 год

Создание и внедрение ИС «Ценообразование»

Сеть «Связной», 2007 год

Внедрение системы прогнозирования спроса

X5 Retail Group, 2007 год

Объединение процессов ведения номенклатуры нескольких розничных торговых сетей

ГВЦ РАО «ЕЭС России», 2006 год

Анализ отраслевых данных энергетических компаний

AntiPlagiat.ru, 2005 год

Интернет-сервис анализа текстов на наличие заимствований

АП «Домодедово», 2005 год

Решение для имитационного моделирования транспортной сети аэропорта

Яндекс, 2005 год

Технология выявления взаимосогласованных структур сходства пользователей и ресурсов

ТД «Перекресток», 2005 год

Система прогнозирования потребительского спроса Goods4Cast

Брок-Инвест-Сервис, 2005 год

Анализ и сегментация клиентской базы

ОАО «МТС», 2004 год

Исследование поведенческой сегментации клиентов

Банк «Петрокоммерц», 2004 год

Система поддержки принятия кредитных решений

«Интер РАО ЕЭС», 2004 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений на энергетических рынках «Aprel 1.0»

РАО «ЕЭС России», 2001 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений «Форель 1.0»

ММВБ, 1999 год

Учебная имитационная торговая система «Имитрейд»

ГК «Видео Интернешнл», 2009 год

Компания-заказчик: ГК «Видео Интернешнл»

Сроки проекта:        май 2008 — август 2009

Группа Компаний «Видео Интернешнл» является крупнейшим в Восточной Европе оператором медиарекламного рынка. В группу входят компании-медиаселлеры, работающие по эксклюзивным договорам как с региональными, так и с федеральными телеканалами (Первый, Россия, Спорт, ТВ3, ДТВ, СТС, Домашний, MTV, МузТВ, EuroNews, 7ТВ, 2х2, Вести и т.д.).

Продажа рекламных возможностей рекламодателям на телеканалах осуществляется на основе рейтингов GRP, т.е. продаются не секунды эфира, а контакты со зрителями. Подобная технология позволяет рекламодателю целенаправленно покупать необходимые контакты с целевой аудиторией, проводить качественное и обоснованное медиапланирование. Для точного измерения телесмотрения аудиторий важен точный прогноз рейтингов рекламных блоков. Погрешность в прогнозах может привести либо к неполной продаже рекламных возможностей канала, либо к невыполнению договоренностей с рекламодателями. Качественное прогнозирование рейтингов рекламных блоков сокращает финансовые издержки компании и является необходимым условием в технологии продажи рекламы по рейтингам.

В компании Видео Интернешнл уже давно функционирует собственная система прогнозирования. Ежесуточно прогнозируются рейтинги для более 7 млн. рекламных блоков, и с каждым годом это число увеличивается. Постоянно проводятся работы по модификации, улучшению качества прогнозного алгоритма.

Компанией Forecsys была проведена валидация данных, исследовано влияние внешних факторов на качество прогнозов, исследованы зависимости параметров алгоритмов для разных каналов и целевых групп, разработаны альтернативные прогнозные алгоритмы.

Результаты совместной работы:

  • проведена оптимизация данных, результаты которой в большей степени отразились на прогнозах московских целевых групп;
  • выработаны рекомендации по изменению настроек прогнозного сервера;
  • предложен альтернативный вариант прогнозного алгоритма, дающий выигрыш в качестве прогнозов для отдельных каналов;
  • даны рекомендации по изменению бизнес процессов поставки данных.