300を超えるアプリケーションのうち、15を選択し、モスクワオフィスでこれらのチームを集め、2日間、ビジネスモデル、MVP、市場評価手法、消費者テスト、プレゼンテーションスキルなど、あらゆる種類の有用なことについて話しました。 そして、もちろん、ビッグデータについて。 ここでは私たち自身が聞くべきものを持っています。 ハッカソンの結果によると、私たちの意見では、3つの最高のプロジェクトのうち、100万ルーブルの賞金を割り当てました。 陰謀をフッターまで続け、最後にそれらについて話し、他の参加者から始めましょう。
道路上の「鹿」
ビッグデータを活用して自動車事故の数を30％削減するために、Ride＆Slideチームは計算します。 事故データ、事故のあるソーシャルネットワークのプロファイル、GPS追跡情報およびその他のデータが最初のデータとして取得されます。 これに基づいて、危険なドライバーや近くのエリアに関するアラートをユーザーに提供するサービスが作成され、ユーザーが自分で追加して検証することができます。
この開発はB2Bで興味深いかもしれません-物流、輸送会社、タクシーにとって。 プレゼンテーションでは別途、保険会社が言及されましたが、鹿探知機はそれらに直接的な節約をもたらします。
製薬会社の混乱
保険会社や製薬会社は、現在の顧客と潜在的な顧客の両方の健康について詳しく知る必要があります。 これを実現するため、Pharma Disruptedは地理位置情報データを使用する計画を立てています。 人はどのくらいの頻度で病院を訪問しますか？ 彼は病欠にどのくらい座っていますか？ この情報は、ユーザーの同意によって使用され、ソーシャルネットワークでのユーザーのプロファイルとアクティビティに関連付けられます。 したがって、保険会社はスコアリングを改善することができ、薬剤師は薬局の品揃えを改善することができます。
スマートターゲット
このプロジェクトは、広告のターゲティングを改善することを目的としています。 これを行うには、ユーザーを説明する大量のデータを使用する予定です：リアルタイムジオターゲティング、MegaFonのプロファイル、インターネットサービス（Mail.ru、Rambler＆Co）、Cookie、および電子キャッシュレジスタとカードトランザクションからのデータ。 開発者の目標は、広告プログラムの分野で仲介業者の10％のシェアを占めることです。
メガフォン。 エンターテインメント
ビッグデータは社会化の助けになります。 このサービスは、Megafonのプロファイル、ソーシャルネットワーク、ジオロケーションデータなどの情報に基づいて、ユーザーに最適な場所、イベント、コミュニティを提供します。 興味に応じて、ユーザーはグループに分けられます。 これらのグループでは、例えば、相互の欲求を持つ人々は、彼らが一人ではなくある種のイベントに行くことができることを知るでしょう-こんにちは、Tinder。
ライム
このプロジェクトには、Smart Targetと多くの共通点があります。 また、主な目標は、プロモーションの効果を高めるためのプロモーションオファーのパーソナライズです。 しかし、ここでのユーザー処理システムでは、心理学の限界に興味深い機能が適用されます-パーソナリティタイプと人間の価値に基づくパーソナライゼーション：
VKプロファイルを介したこのシステムの動作は、 チャットボットを使用して評価できます。
ヴァンガの予測
オフラインの小売業者のために新しい場所を開くとき、ビッグデータも役立ちます。 Vanga Predictionsチームはそれらを使用して、起動時に発生する最も重要な質問に答えます。 収益予測に基づいて、どこで販売するかが明確になります。 カテゴリー別の予測に基づいて-何を売るか。 そして最後に、ユーザーの動きを分析することにより-誰に売りますか。
サービスは4つの主要な段階に分かれています。 最初に、各加入者について、優先ストアが決定されます。 これに基づいて、予測が行われ、ユーザーがクラスター化されます。 最終段階では、商品のカテゴリに応じて収益が分類されます。 プロジェクトにはすでに開発計画があり、機能が異なる2つのバージョンが示されています。
保証付き従業員
エイチャロフの番が来ました。 Work2vecチームは、オンラインプロファイルのベクトル分析を使用して、従業員の足がかりを獲得し、スタッフの募集コストを削減できる、より関連性の高い従業員を見つけることにより、売上が15％以上のネットワーク企業を支援します。 これは、大規模な小売チェーン、HoReCaセグメント、およびサービス部門に当てはまります。
MegaHR
前のプロジェクトに似ていますが、中間および上級管理職の選択のために設計されたプロジェクト。 潜在的な候補者は、仕事の履歴、オフライン活動、興味、心理タイプ、専門的なイベントへの参加、さらにはHabréでの活動さえ考慮に入れてデータベースに入力されます。 会社にリクエストがあると、空室に関連するオプションをすぐに受け取ります。 近い将来、システムはMegaFonに導入される予定です。
Targetoid
ここでは、ビッグデータの助けを借りて、屋外広告を支援する予定です。 ソーシャルネットワークでのユーザーのアクティビティと関連付けられたMegaFonの地理データのデータを使用すると、ビルボード、スクリーン、ストリートプロモーターのカバレッジの精度が向上します。 これはすべてリアルタイムで行われます。 たとえば、大学生のグループがカフェを通り過ぎて、このカフェから人形が出てきて、無料のコーヒー用のチラシを配っています。
Medtracking
ロケーションとユーザートランザクションのデータに基づいて、Medtrackingは、薬局の品揃えを顧客の要求により関連させることを目指しています。 Medtrackingのデータに基づいて、マーケティングキャンペーンを実施し、誰もが1つの薬局ではなく別の薬局に行く理由と理由を理解することができます。 将来の開発者は、薬局の利益を25％増加させるという決定を計画しています。
スマートリーチのコンセプト
今日のコールセンターの有効性は、平均で30〜50％です。 最良の場合、明白なカテゴリへのダイヤルのいくつかの基本的なセグメンテーションがあります。 Smart Reach Concept製品と電話アクティビティに関するMegaFonのデータを使用して、コールセンターは特定の人への通話が成功する最適な時間を決定できます。 この目的のために、通話に関する情報に加えて、加入者の位置情報とトラフィックを考慮することができます。 すべての対話は、便利なAPIの形式で編成される予定です。
成長
ビッグデータのスタートアップにとって最も人気のある分野は広告です。 このようなサービスのもう1つの代表は、GrowUPチームの推奨システムです。 Megafonおよびパートナーからのデータ、広告主の製品に関する情報を収集し、その結果、ユーザーに個人的な推奨事項をリアルタイムで生成します。
バーチャルメンター-3位
ハッカソンの勝者に目を向けます。 仮想メンターとは、ビッグデータに基づいて広告キャンペーンを選択するためにK13チームによって開発されたサービスです。 ユーザーは会社の範囲、優先オーディエンスを指定してから、アフィリエイトサイトで広告キャンペーンを選択し、地理的に調整します。 並行して、そのセグメントの傾向と需要を調査します。 プロトタイプは次のようになります。
サブスクリプションシステムに従ってサービスを提供する予定です。 特定の数字が表明されました-フルアクセスのために月に15,000ルーブル。 開発者はすでに最初の取引を完了しています。
Data4-2位
また、テレマーケティングのビッグデータですが、今回は建設デベロッパーと自動車ディーラー向けの狭い範囲を使用しています。 このエリアでは、1回のターゲットコールに対して最大15,000ルーブルを支払うことができ、その結果、500人でこれに雇われた貧しい学生がコールします。
これがData4の仕組みです。 開発者が電話を受けます。 加入者のアクティビティ（地理位置情報、トランザクション、通信など）に関してMegaFonにすぐに要求が行われます。 Data4は情報を分析し、クライアントを分類します。 彼が詐欺グループに分類される場合、コールは事実の後でのみ処理されるか、完全に無視されます。
デジタル指紋-1位
勝者であるIngenixチームは、おそらく他の参加者と比較して最も差し迫った問題である彼らのプロジェクトに触れました。 外部監査に利用できるオープンプロトコルに基づいて、彼らは個人データ市場を規制し収益化するためのプラットフォームを作成することを計画しています。
このプラットフォームを通じて、ユーザーは提供する個人データを規制できます。 もちろん、無料ではありません。 報酬は、SMSオファーの受信またはFacebookプロフィールデータへのアクセスなどの同意のために発行されます。 まず第一に、ここでの仲介者はプラットフォームそのものになります。 次に、ユーザーは自分のデータの価値を認識すると、広告主と直接やり取りし、誰が情報を受け取るかを制御できるようになります。
次に、ビジネスユーザーに対して、その分野で最も興味深い視聴者の評価が形成されます。 彼らはそのようなユーザーに関する詳細な情報、つまり彼ら自身が提供する情報を取得することができます。
デジタル指紋ワークフロー
多くのプロジェクトが審査員にとって興味深いように見えました。 一等賞がデジタルフィンガープリントに選ばれたのはなぜですか？ おそらくポイントは、彼がビッグデータ市場のユーザーに割り当てる場所であり、これらのユーザーはこれらのユーザーと直接つながっています。 彼らは、システムのオープン性により、その仕組みと仕組みを理解しているため、この市場の本格的な参加者となり、指定された境界で機密性を維持することに自信を持つことができます。 ビジネスのお客様も気分を害することはありません。 コンバージョン率の高いユーザーのデータを自由に利用でき、ユーザー自身がデータの提供に同意しています。 勝ち組のように見えます。
以前の投稿のいずれかで、ビッグデータを使用して関税の新しい行を作成した方法について読むことができます。