GMCS. Интеллектуальная цифровая система для автоматизации закупок рекламы

1.

Интеллектуальная цифровая система
для автоматизации закупок рекламы

2.

О компании
GMCS – одна из ведущих компаний российского ИТ-рынка
20+
ЛЕТ НА РЫНКЕ
GMCS входит в группу Совкомбанка, являющегося одним из
крупнейших частных банков России
Мы помогаем заказчикам осуществить цифровую трансформацию
бизнеса с помощью решений ведущих мировых и российских
поставщиков, а также продуктов собственной разработки
Наш головной офис находится в Москве,
филиалы – в Санкт-Петербурге, Пензе, Перми, Туле и Казани
В ТОП-100 крупнейших ИТ-компаний страны по данным CNews и
TAdviser
500+
СПЕЦИАЛИСТОВ
1000+
ПРОЕКТОВ

3.

Клиенты и отрасли
РОЗНИЧНАЯ
ТОРГОВЛЯ
ТЭК
СВЯЗЬ И
ИНФОРМАЦИЯ
ПРОИЗВОДСТВО
ФИНАНСЫ И
ИННОВАЦИИ
ТРАНСПОРТ И
ЛОГИСТИКА

4.

Оптимизационные и предиктивные технологии GMCS
Оптимизационные решения
Предиктивная аналитика
Промышленная
платформа для
предиктивной
аналитики
Лидеры в области
оптимизационных
кастомных решений
Библиотеки ilog +
доработанные
пользовательские формы
Azure ML Studio
Решение для оптимизации
цепочек поставок
Имитационное
моделирование с
элементами оптимизации
Свои оптимизационные
подключаемые библиотеки
Управление данными, UI и
отчетность
Промышленная платформа
организации workflow (UI, BI,
версионность, ролевая
модель)
Комплексное
программное
обеспечение бизнесанализа компании
Облачные решения
искусственного интеллекта и
машинного обучения
Power BI
Python
Собственные
подключаемые библиотеки
предиктивной аналитики
Лучшие международные
практики open source
проектов
Open-source
технологии web
интерфейсов

5.

Промышленное аналитическое решение по оптимизации закупки
рекламы
Рекомендательная система поддержки принятия решений.
Основана на методах математической статистики и оптимизации, а также Big Data Analyses
Аудитория
ЦЕЛЕВАЯ
СТРАТЕГИЯ
Рекомендации
по маркетинговым
компаниям
ПРОДУКТ, УСЛУГИ

6.

Структура решения
Решение состоит из нескольких модулей, специализированных на определённом типе рекламы +
общий управленческий модуль
Модуль наружной рекламы
Входные данные
• Исторические данные о расположении
рекламных щитов
• Исторические данные о пешеходном и
автомобильном трафике
• Цены на рекламные места
• Результаты предыдущих кампаний
• Данные о будущих компаниях
Выходные данные
• Рекомендации по местам
размещения рекламы
• Оптимальные цены торгов
• Прогнозируемые целевые
показатели
Результат:
максимизация окупаемости инвестиций в кампании наружной рекламы за счет выбора мест с
высокой отдачей и минимизации затрат на рекламные места с учетом требований по объемам
закупок
Модуль электронных торгов
Входные данные
• Исторические данные о расположении
рекламных щитов
• Исторические данные о пешеходном и
автомобильном трафике
• Цены на рекламные места
• История успешных и неуспешных
аукционов
• Требования к будущим компаниям
Выходные данные
• Рекомендации по местам
размещения рекламы
• Оптимальные цены торгов на
аукционах
• Прогнозируемые целевые
показатели
Результат:
Минимизация затрат на рекламные места с учетом требований по объемам закупок за счет
оптимальной торговой стратегии
Модуль электронной рекламы
Входные данные
• Исторические данные о размещении
рекламы, клиентских сегментов
• Показатели вовлеченности, конверсий
• Результаты предыдущих кампаний в
разрезе каналов (веб-сайты, социальные
сети, email и смс рассылк и тд)
• Данные о будущих компаниях
Выходные данные
• Рекомендации по каналам
коммуникаций
• Рекомендации по маркетинговому
плану
Результат:
максимизация окупаемости инвестиций в кампании за счет персонализации рекламных
предложений по клиентским сегментам и определении каналов коммуникации с учетом их
стоимостей. Увеличение OR, CTR, CTOR, конверсий при уменьшении CPC и CPM.
Модуль интегрированного маркетингового
плана
Входные данные
• Данные всех отдельных модулей
• Общие маркетинговые цели
• Бюджеты компаний
Выходные данные
Рекомендации по комплексному
маркетинговому плану, который
позволяет сбалансировать ресурсы по
различным рекламным каналам для
достижения оптимальных результатов.
Результат:
Оптимизация маркетинговой стратегии, основанной на данных по каналам, которая учитывает
их уникальные потребности и ресурсы, повышая общую эффективность кампаний.

7.

Аналитическая система в ИТ-архитектуре предприятия
Администратор
управления
системой
Приложение
аналитики
Пользователи
ERP-система
Приложение
машинного
обучения
База данных
Источники данных
Финансовые
системы

8.

Контакты
Корнилов Илья
+7 (926) 078 75 81
[email protected]
Даниил Кондаков
+7 (916) 014 54 99
[email protected]