Как экс-рекламщик сделал бизнес на Big Data и продает услуги бывшим коллегам (и чиновникам) |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-02-12 20:35 В 2014 году Артур Хачуян увел из рекламного агентства «Апостол» Тины Канделаки весь отдел кибернетики, которым сам и руководил: четверых программистов, двоих сисадминов и одного аналитика. Так появился SocialDataHub, который знает о вас и нас всё: любимый бар, породу кота, марку автомобиля и даже тайную мечту выучить французский. Эти парни (точнее, разработанные ими алгоритмы) круглосуточно скачивают открытую информацию из соцсетей, блогов, форумов и медиа. Хаотичные и бесконечные массивы данных связывают и анализируют по заказу клиентов: бренды хотят прицельно таргетировать рекламу и угадывать желания клиентов, журналисты — проводить расследования, госорганы — находить преступников. Рядовой пример. Чтобы разработать концепцию рекламной кампании, бренд подгузников хотел в деталях знать, как живут и чем интересуются современные беременные. Алгоритм SocialDataHub нашел в соцсетях фотографии женщин, ожидающих ребенка, и проанализировал открытые данные их аккаунтов, начиная с даты рождения, лайков и комментариев и заканчивая участием в сообществах и геотегами. Обошлось такое исследование в 60 000 рублей. Из более дорогих услуг (400 000 рублей в месяц) — поиск потенциальных подписчиков для провайдера интернет-телевидения. Клиент предоставил имена действующих абонентов. SocialDataHub нашел их аккаунты в соцсетях и проанализировал интересы, места работы, семейное положение и другие данные. Их усреднили и вывели идеальную аудиторию для рекламы — ту, которая еще не подключена к провайдеру, но с максимальной вероятностью сделает это. А с журналистами из Life команда Артура работала над расследованием деятельности групп растлителей ВКонтакте. Тогда удалось вычислить десятки сообществ распространителей детской порнографии. На дата-консалтинговые расследования у SocialDataHub действует почасовая оплата — около 1500 рублей за человеко-час. На изучение материалов о растлителях ушло примерно 20 человеко-часов, поделенных между тремя специалистами: двумя аналитиками и одним программистом. Сейчас команда Артура развивает новое направление: помогает корпорациям следить за сотрудниками. Анализируя данные из соцсетей и рабочий интернет-трафик, SocialDataHub может выявить слабые звенья: работников, которые изучают вакансии других компаний, часто заходят в соцсети или вовсе пытаются украсть корпоративную информацию. Это может быть крупный начальник, случайно засветившийся на дискредитирующей фотографии клуба свингеров или во время обеда с конкурентом. О том, что такие кадры были сделаны, человек может даже не знать, но если снимки попали в сеть — SocialDataHub их найдет. Большие данные После ухода Артура из рекламного агентства у него остались дружеские связи с менеджером отдела продаж. В агентстве он занимался госконтрактами и помог Хачуяну с первыми клиентами. Это были чиновники, которых интересовали технологии распознавания изображений. Американским коллегам для получения информации из Facebook пришлось налаживать сеть приложений, ворующих персональные данные. А для SocialDataHub хватает и открытых данных из сети ВКонтакте: членство в группах, аудиозаписи, фотографии, списки друзей и прочее. Для поддержания актуальности информации данные приходится скачивать (парсить) 24/7. Чтобы следить за процессом, Артур оборудовал у себя в квартире миниатюрный ситуационный центр на три экрана. Команда Хачуяна использует и другую информацию открытого интернета (публикации в СМИ, форумы и блоги), чтобы получить почти универсальную базу данных. — Многие задачи связаны с нашим движком поиска людей по лицам, — рассказывает Хачуян. — Госорганам от нас нужен поиск педофилов, дезертиров и других плохих людей. Это работа с определенным уровнем секретности — многие мои сотрудники невыездные. А жаль: я бы хотел увезти всех в Таиланд, как сделал Aviasales. Деньги от работы с государством обеспечили легкий старт, позволили поднять компанию на ноги без внешних инвестиций, снять первый офис и привлечь клиентов из мира бизнеса. Сегодня основные заказчики — рекламные и диджитал-агентства, желающие исследовать аудиторию или узнать, что говорят о бренде в сети. Команда Хачуяна не только выявляет все негативные упоминания бренда в СМИ, но находит очаги их появления и предлагает способы урегулирования ситуации. Артур говорит, что после подобных исследований клиенты стали сами к нему приходить — по рекомендациям. Обходятся такие отчеты примерно в 150 000 рублей, но в зависимости от объема обрабатываемой информации сумма может вырасти и до 700 000 рублей. Вопрос имиджа Сейчас в компании Артура уже 37 сотрудников: два front-end разработчика, два сисадмина, остальные — программисты и аналитики. Прежний офис стал мал, поэтому вся команда работает удаленно. Бухгалтера нет: всю бумажную работу делает скрипт. В планах у предпринимателя — расширить штат до 50–70 человек, найти менеджеров по продажам (пока Артур ведет переговоры лично) и выйти на мировой рынок. В приоритете — развитие Big Data как инструмента безопасности, антитерроризма и маркетинга. Если смотреть на ближайшее будущее, то аналитика больших данных станет локомотивом развития максимально таргетированной рекламы, уверен Хачуян: — Это очень перспективная отрасль. Сейчас 90% рекламы в интернете — мусор. Остальные 10% начинают работать только тогда, когда тебе потребуется товар. Скажем, ищешь в интернете холодильник. Следующую пару недель ВКонтакте и Facebook выдают тебе рекламу холодильников. А теперь представьте максимально персонализированную рекламу, которая предугадывает ваши нужды и отзывается на них заранее. Вот это и есть ближайшее будущее Big Data-аналитики. Источник: incrussia.ru Комментарии: |
|