продукты DATAWAVE - RTDM
Менеджер принятия решений в реальном времени
Максимизируйте доход компании в реальном времени, в зависимости от поведения пользователй
посмотреть демо работы
Datawave
Assistant
3 мин назад

У вас новая продажа. Игорь А. купил у вас 4 вазы. Подробнее

6
Новые продажи
₽450,578.450
+0.0933%
Продажи

₽8.347

/

₽23.892

DATAWAVE SOLUTIONS
Работайте с шаблонами поведения пользователей и используйте наиболее эффективные решения
Кастомизировали платформу под ваши задачи
Retention
Возвращаемость пользователей
LTV
Доход, который приносит в среднем один пользователь за срок своей "жизни"
PU
Количество пользователей, которые принесли доход
AU
время активации уникальных пользователей за период
AVERAGE CHECK
Средний чек на пользователя или клиента
requency of purchases
Количество покупок за период на пользователя
DAU
Возвращаемость пользователей
MAU
Количество пользователей, которые принесли доход
WAU
Доход, который приносит в среднем один пользователь за срок своей "жизни"
GMV
время активации уникальных пользователей за период
MRR
Средний чек на пользователя или клиента
CR
Количество покупок за период на пользователя
cpa
Возвращаемость пользователей
ARPU
Доход, который приносит в среднем один пользователь за срок своей "жизни"
NPS
Количество пользователей, которые принесли доход
IQS
время активации уникальных пользователей за период
CSAT
Средний чек на пользователя или клиента
AHT
Количество покупок за период на пользователя
Показать все
CUSTOMISATION
Как это работает?
Кастомизировали платформу под ваши задачи
Анализируем весь путь пользователя
Выявляем шаблоны потребления
Создаем коммуникацию в разрезе канала
Возможность проведения различных анализов
  • Базы данных
  • Данные сайта и мобильного приложения
  • Данные из CRM - системы
  • DMP - провайдеры
  • Данные партнерских сетей
Примеры
Пример телеком-оператора

Клиент телекоммуникационной компании обращается в call-центр с жалобой на то, что в течение последних суток у него 3 раза обрывалась связь. Благодаря системе оператор уже осведомлен об этом. Причем система рекомендаций дает рекомендацию, какой дополнительный продукт или скидку можно предложить клиенту, чтобы сгладить назревающий конфликт. Подобное взаимодействие с клиентом должно повысить лояльность к компании. Клиент телекоммуникационной компании обращается в call-центр с жалобой на то, что в течение последних суток у него 3 раза обрывалась связь. Благодаря системе оператор уже осведомлен об этом. Причем система рекомендаций дает рекомендацию, какой дополнительный продукт или скидку можно предложить клиенту, чтобы сгладить назревающий конфликт. Подобное взаимодействие с клиентом должно повысить лояльность к компании.

Показать полностью
Пример из интернет-торговли

Покупатель, зайдя на сайт интернет-магазина, получает доступ к огромному выбору товаров. С помощью системы рекомендаций на основе анализа поведения клиента можно предложить ему именно то, что он наиболее вероятно пожелает купить. Причем анализ в реальном времени будет учитывать не только прошлые посещения сайта, но и даже страницы, на которые он заглядывал сейчас, и продукты, которые лежат у него в корзине. Причем анализ в реальном времени будет учитывать не только прошлые посещения сайта, но и даже страницы, на которые он заглядывал сейчас, и продукты, которые лежат у него в корзине.

Показать полностью
Этапы:
1/
Анализируем весь путь пользователя
сайт
соцсети
отдел продаж
каналы сообщений
мобильное приложение
рекламные сети
2/
Выявляем шаблоны потребления
Мы анализируем данные пользователя:
Каким товаром и услугой интересовался пользователь
Какие интересы у пользователя (на основе 2-nd, 3-rd party data)
Источник трафика и история коммуникации
Время и частота обращений пользователя
Стомость коммуникации
Действия и события, производимые пользователем во всех каналах коммуникации

На каком жизненном этапе находится пользователь внутри продукта:

  • Поиск продуктов или услуг
  • Сравнение продукта и услуг с конкурентами
  • Принятие решения к преобретению товара или услуги
    покупка товара или услуги
  • Повторная покупка — вход в цикл
КОГОРТА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ - 1
90%
КОГОРТА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ - 2
70%
КОГОРТА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ - 3
83%
3/
Cоздаем коммуникацию в разрезе канала
Мы анализируем данные пользователя:
Поиск продуктов
или услуг
Сравнение продукта
и услуг с конкурентами
Принятие решения
о преобретении товара или услуги
Покупка товара или услуги
Повторная покупка
- вход в цикл
Когорты пользователей
Категория интересов - товар или услуга
Когорта 1 - 90% (схожесть)
Вероятность перехода на следующий этап - 98%
Когорта 2 - 60% (схожесть)
Вероятность перехода на следующий этап - 56%
Когорта 3 - 88% (схожесть)
Вероятность перехода на следующий этап - 44%
Когорта 4 - 95% (схожесть)
Вероятность перехода на следующий этап - 30%
Когорта 5 - 40% (схожесть)
Вероятность перехода на следующий этап - 10%
Интересы товаров и услуг
Товар 1 - 98%
Товар 2 - 70%
Товар 3 - 30%
Интересы товаров и услуг
Товар 1 - 59%
Товар 2 - 44%
Товар 3 - 10%
Интересы товаров и услуг
Товар 1 - 99%
Товар 2 - 60%
Интересы товаров и услуг
Товар 1 - 98%
Товар 2 - 30%
Товар 3 - 30%
Товар 4 - 30%
Интересы товаров и услуг
Товар 1 - 18%
История коммуникации
E-mail
SMS
Сайт
История коммуникации
Моб. приложение
Сайт
История коммуникации
Моб. приложение
История коммуникации
Сайт
История коммуникации
Моб. оператор
Telegram
Сайт
Смотреть все
4/
Выстраивваем путь и создаем персональную коммуникацию
Отправка персональных сообщений
Персонализация сайта и моб. приложения
Выстраивание тригерных цепочек
Выстраивание тригерных цепочек
Когорта 2 - 90% (схожесть)

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

ОБОГОЩАЕМ ДАННЫЕ КОГОРТЫ
  • 2nd party data
  • 3rd party data
Размножаем когорту пользователей

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

Когорта 2 - 90% (схожесть)

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

ОБОГОЩАЕМ ДАННЫЕ КОГОРТЫ
  • 2nd party data
  • 3rd party data
Размножаем когорту пользователей

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

Когорта 2 - 90% (схожесть)

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

ОБОГОЩАЕМ ДАННЫЕ КОГОРТЫ
  • 2nd party data
  • 3rd party data
Размножаем когорту пользователей

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

Когорта 2 - 90% (схожесть)

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

ОБОГОЩАЕМ ДАННЫЕ КОГОРТЫ
  • 2nd party data
  • 3rd party data
Размножаем когорту пользователей

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

Когорта 2 - 90% (схожесть)

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

ОБОГОЩАЕМ ДАННЫЕ КОГОРТЫ
  • 2nd party data
  • 3rd party data
Размножаем когорту пользователей

Вероятность перехода на следующий этап — 98%

Смотреть все
Получите рекомендации

Расскажем и покажем на примерах, как Ваша компания может:

  • увеличить прибыль на текущих клиентах,
  • улучшить опыт каждого клиента,
  • повысить метрики роста.

    Бизнес - отрасль вашей компании

    DATAWAVE DEMO
    Получить демо продукта
    Заполните форму, чтобы получить тестовый доступ

      Бизнес - отрасль вашей компании

      DATAWAVE contacts
      Контакты
      Вы всегда можете связаться с нами. Обращайтесь к нам любым удобным для вас способом
      Телефон
      Наш менеджер будет рад ответить на ваши вопросы
      +74952568990
      Email
      Будем также рады ответить вам по email
      info@datawave.ru 
      Офис Datawave
      Также с радостью примем вас в нашем уютном офисе
      Москва, М. Бронная, 26, стр. 2