klustera - aplicaciones de ciencia de datos a la mercadotecnia

KLUSTERA Aplicaciones Analíticas

Información confidencial

miércoles, 13 de noviembre de 13

Introducción

K L U S T E R A es una compañía dedicada a las aplicaciones de Ciencia de Datos en la Mercadotecnia.

Originada en la intersección de Marketing analítico, Ciencia de Datos y Tecnología creativa, KLUSTERA desarrolla plataformas, modelos y algoritmos avanzados con el objetivo de incrementar la calidad y el retorno sobre la inversión de las campañas en medios digitales, además de mejorar el conocimiento sobre el consumidor y su interacción con la marca.



Ciencia de datos: transformando industrias

Información confidencial - Modelos en forma abstracta para fines ilustrativos

Netflix cambió la forma en que encontramos películas y series, gracias a su sus m o d e l o s d e s o p o r t e predictivos y exploratorios.

Enlace jerárquico Reducción dimensionalMotor de recomendaciónRegresión logística con descenso estocástico

KLUSTERA

Amazon incrementa su Conversion Rate e ingresos mediante un algoritmo de recomendación apalancado en Big Data.

En los deportes, Oakland y Boston fueron pioneros en la construcción de equipos a t r a v é s d e m o d e l o s estadísticos.

El marketing digital y la publicidad en línea son terrenos naturales para disrupciones generadas por la Ciencia de datos.


Propuesta comercial


KLUSTERA: Aplicaciones analíticas en la nube (SaaS)

K L T : Consu l to r ía , auditoría de campañas y desarrollos ad-hoc


Arquitectura de valor


Cómputo de alto desempeño en la nube

Algoritmos MapReduce (Big Data)

Ciencia de datos / Modelos predictivos

Experiencia de veteranos en SEM y Medios

Visualización de datos


MONTE CARLO es una plataforma de modelación, correlación y visualización avanzada de datos publicitarios.

Esta herramienta identifica las oportunidades actuales y futuras de optimización de campañas en términos de reducción de costos e incremento de conversión, mediante modelos y algoritmos predictivos.

Actualmente en beta privada; limitado a un cliente por vertical.

MONTE CARLO genera eficiencias económicas y revela nuevas oportunidades para los principales anunciantes digitales.


Aplicaciones(1): MONTE CARLO


MONTE CARLO: Big Data en acción


El core engine de MONTE CARLO reside en una infraestructura de cómputo paralelo / distribuido en la nube (Big Data), ofrece interpretaciones lógicas a las salidas de los modelos, interacción reactiva y visualizaciones de datos cuidadosamente diseñadas. Actualmente nos encontramos trabajando en la escalabilidad y UX de la plataforma.

versión alpha modelos

ve rs ión a lpha e s t a d í s t i c a descriptiva


Uno de los algoritmos propietarios de Klustera es GATTACA: implementación de modelos genéticos que nos sirven para encontrar la frontera eficiente de las variables de una campaña, aplicando criterios de mutación, supervivencia y enriquecimiento de cromosomas publicitarios.


MONTE CARLO: Algoritmos propietarios


KLT: Consultoría Nuestro equipo de desarrolladores, data scientists y consultores está dedicado a enfrentar los más diversos retos de aprovechamiento y monetización de datos de negocio.

Utilizando algoritmos estadísticos y de Inteligencia Artificial (machine learning) construimos funciones predictivas a partir de un set de datos histórico producto de sistemas de ERP, CRM, Social Login/Monitoring (Gigya/Radian6), Web Analytics, etc.

En Mercadotecnia, estos modelos habilitan ventajas como: automatización de anuncios, programación efectiva de ofertas personalizadas vía email, reducción de la tasa de abandono de los clientes de alto valor, identificación de perfiles y arquetipos de usuario, pricing dinámico de productos por segmento de cliente, etc.



KLT: Social Media


Desarrollo de modelo “Social Media Brand Efectiveness” para un cilente CPG. En este caso, enfrentamos el reto de la atribución de branding social en etapas superiores del funnel para bienes de consumo, integrando perfilamiento social con estudios longitudinales de efectividad publicitaria.


El “Árbol de Decisiones” (DT) es un modelo predictivo muy robusto que permite conocer el c o m p o r t a m i e n t o d e u n a observación en el futuro a partir de los datos de observaciones previas. En esta ocasión, construimos un DT (que se aplica en forma de reglas) para saber si una nueva visita convertirá o no, alimentando el modelo con datos de Google Analytics .

Partición:

70% entrenamiento / 30% validación


KLT: e-commerce


Estudios de reducción dimensional , análisis de regresión y métodos de aglomeración iterativa nos permiten conocer las variables más importantes para optimizar una campaña.


KLT: campañas


KLUSTERACiencia de Datos aplicada a la Mercadotecnia

SaaS - Consultoría

[email protected]éxico, 2013

KLUSTERA S.A.P.I de C.V., Derechos ReservadosInformación confidencial


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