Что такое UNINUM?
Название UNINUM - это производная от словосочетаний "Universe in numbers" и "Universal numbers", значение которых непосредственно отражает суть проекта
UNINUM - это, прежде всего, уникальный подход к обработке BIG DATA, который появился в результате объединения методов математического анализа, машинного обучения и особой системы создания психологического профиля человека.
Алгоритм UNINUM - это мультифункциональный предиктивный алгоритм, основной задачей которого является улучшение существующих систем обработки и анализа больших данных, а также их обогащение за счет использования уникального подхода к Feature Engineering, то есть, к извлечению дополнительных производных параметров данных, что существенно увеличивает точность получаемых результатов.
Алгоритм UNINUM - это мультифункциональный предиктивный алгоритм, основной задачей которого является улучшение существующих систем обработки и анализа больших данных, а также их обогащение за счет использования уникального подхода к Feature Engineering, то есть, к извлечению дополнительных производных параметров данных, что существенно увеличивает точность получаемых результатов.
КАКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕШАЕТ UNINUM?
Для того, чтобы ответить на этот вопрос, необходимо для начала более внимательно разобраться в сути глобальных процессов, происходящих в области обработки BIG DATA и психотипирования аудитории с целью персонализации маркетинга.
Можно смело утверждать, что, оба этих направления на данный момент являются супер-востребованными. В то же время, есть определенные причины, которые сдерживают развитие подобных технологий и ограничивают возможности их широкого применения.
ОБЪЕМ ДАННЫХ
Любой бизнес, будь то банк, девелопер, авто-дилер или интернет-магазин, обладает определенными данными как о своих клиентах, так и о их взаимодействии с продуктами или услугами компании.
В то же время, только самые крупные и глобальные компании считают, что имеющихся данных достаточно, чтобы получать релевантные результаты их обработки. В большинстве своем, ответственные за анализ, планирование и маркетинг сотрудники полагают, что им необходимо обогащать свою first-party data из сторонних источников, чтобы добиться необходимого результата.
Такая потребность вылилась в создание целого рынка обмена и продажи данных. Как следствие, возникла необходимость его регулирования, и в последнее время многие страны существенно ужесточили свое законодательство о хранении, передаче и обработке данных, что привело к дополнительным затратам и рискам для бизнеса или в отдельных случаях сделало обогащение своих данных невозможным.
Подход Feature Engineering существенно снижает проблему недостаточности данных и делает результаты их обработки более точными и функционально применимыми.
Происходит постепенный переход от потребности увеличивать объем данных за счет новых источников к необходимости более эффективно работать с теми данными, что имеются в наличии.
АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА
Коммерческое использование методов измерения психологических характеристик личности стало развиваться только в начале 1990-х годов. Самое широкое распространение получила модель BIG 5 и ее вариации. Суть этого метода состоит в разделении портрета личности человека на 5 общих и относительно независимых черт (экстраверсия, доброжелательность, добросовестность, нейротизм, открытость опыту).
Систему BIG5 применяют сегодня практически все проекты, предоставляющие услуги психотипирования аудитории, также она используется самими компаниями. В частности, о внедрении этого подхода в начале 2018 года объявила Mail.Ru Group.
В отдельных случаях, применение BIG5 может давать очень качественные результаты. Так например, один из ведущих стартапов в области персонализации маркетинга DataSine сообщает об увеличении показателя вовлеченности аудитории на 80%, благодаря адаптации контента в email-рассылках и промо-страницах.
Другим ярким примером применения BIG5 стало влияние Cambridge Analytica на результаты последних президентских выборов в США. К сожалению, именно эта история привела к глобальному скандалу, следствием которого стало прекращение деятельности компании, а также публичные разбирательства с основателем Facebook Марком Цукербергом в Сенате США и ужесточение законодательства.
Несмотря на ряд явных преимуществ система BIG5 обладает и определенными недостатками. Исследования показали, что такие классические подходы, как BIG5, не инвариантны во времени, не связаны с какими либо причинными физиологическими механизмами и нейрохимическими процессами; их толкование неоднозначно, что само по себе приводит к неверным результатам и не дает возможности осуществлять прогнозирование.
Другими словами, этот метод не отражает изменения поведения человека во времени и дает только самое общее представление о свойствах его личности.
Алгоритм UNINUM, базируясь на существующих научных исследованиях и собственной системе создания многомерного психологического профиля человека, объединил инструменты предиктивного анализа и машинного обучения с результатами анализа корреляции психологического времени и целевых бизнес показателей. Этот подход позволяет получать высокоточные ежедневные прогнозы поведения аудитории, а также создавать мультифункциональный психологический портрет личности.
Для того, чтобы ответить на этот вопрос, необходимо для начала более внимательно разобраться в сути глобальных процессов, происходящих в области обработки BIG DATA и психотипирования аудитории с целью персонализации маркетинга.
Можно смело утверждать, что, оба этих направления на данный момент являются супер-востребованными. В то же время, есть определенные причины, которые сдерживают развитие подобных технологий и ограничивают возможности их широкого применения.
ОБЪЕМ ДАННЫХ
Любой бизнес, будь то банк, девелопер, авто-дилер или интернет-магазин, обладает определенными данными как о своих клиентах, так и о их взаимодействии с продуктами или услугами компании.
В то же время, только самые крупные и глобальные компании считают, что имеющихся данных достаточно, чтобы получать релевантные результаты их обработки. В большинстве своем, ответственные за анализ, планирование и маркетинг сотрудники полагают, что им необходимо обогащать свою first-party data из сторонних источников, чтобы добиться необходимого результата.
Такая потребность вылилась в создание целого рынка обмена и продажи данных. Как следствие, возникла необходимость его регулирования, и в последнее время многие страны существенно ужесточили свое законодательство о хранении, передаче и обработке данных, что привело к дополнительным затратам и рискам для бизнеса или в отдельных случаях сделало обогащение своих данных невозможным.
Подход Feature Engineering существенно снижает проблему недостаточности данных и делает результаты их обработки более точными и функционально применимыми.
Происходит постепенный переход от потребности увеличивать объем данных за счет новых источников к необходимости более эффективно работать с теми данными, что имеются в наличии.
АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ЧЕЛОВЕКА
Коммерческое использование методов измерения психологических характеристик личности стало развиваться только в начале 1990-х годов. Самое широкое распространение получила модель BIG 5 и ее вариации. Суть этого метода состоит в разделении портрета личности человека на 5 общих и относительно независимых черт (экстраверсия, доброжелательность, добросовестность, нейротизм, открытость опыту).
Систему BIG5 применяют сегодня практически все проекты, предоставляющие услуги психотипирования аудитории, также она используется самими компаниями. В частности, о внедрении этого подхода в начале 2018 года объявила Mail.Ru Group.
В отдельных случаях, применение BIG5 может давать очень качественные результаты. Так например, один из ведущих стартапов в области персонализации маркетинга DataSine сообщает об увеличении показателя вовлеченности аудитории на 80%, благодаря адаптации контента в email-рассылках и промо-страницах.
Другим ярким примером применения BIG5 стало влияние Cambridge Analytica на результаты последних президентских выборов в США. К сожалению, именно эта история привела к глобальному скандалу, следствием которого стало прекращение деятельности компании, а также публичные разбирательства с основателем Facebook Марком Цукербергом в Сенате США и ужесточение законодательства.
Несмотря на ряд явных преимуществ система BIG5 обладает и определенными недостатками. Исследования показали, что такие классические подходы, как BIG5, не инвариантны во времени, не связаны с какими либо причинными физиологическими механизмами и нейрохимическими процессами; их толкование неоднозначно, что само по себе приводит к неверным результатам и не дает возможности осуществлять прогнозирование.
Другими словами, этот метод не отражает изменения поведения человека во времени и дает только самое общее представление о свойствах его личности.
Алгоритм UNINUM, базируясь на существующих научных исследованиях и собственной системе создания многомерного психологического профиля человека, объединил инструменты предиктивного анализа и машинного обучения с результатами анализа корреляции психологического времени и целевых бизнес показателей. Этот подход позволяет получать высокоточные ежедневные прогнозы поведения аудитории, а также создавать мультифункциональный психологический портрет личности.
