Loginom в Яндекс.Облаке: SaaS-аналитика для краткосрочной маркетинговой кампании

Компания Loginom 25 лет специализируется на разработке систем для глубокого анализа данных. После запуска Яндекс.Облака Loginom стала одним из первых партнёров платформы, и с октября 2019 года продукт Loginom Platform размещён в Yandex Cloud Marketplace. Заказчики могут арендовать мощное ПО в облаке с почасовой тарификацией и платить только за время работы. Технологии позволяют на базе единой архитектуры пройти все этапы создания аналитической системы: от консолидации данных до построения моделей и визуализации результатов.
cloud.yandex.ru/marketplace/products/loginom

Задачи краткосрочной маркетинговой кампании
Рассмотрим кейс, типичный для малого бизнеса. Заказчиком Loginom Platform стал интернет-магазин, который продаёт товары для праздника. Основные каналы продвижения — рассылки по электронной почте и социальные сети, динамика продаж отслеживается в CRM. Средний чек составляет 2,5 тыс. рублей.

Перед сезонной активностью появилась задача определить каналы, обеспечивающие самый быстрый возврат вложений, и провести масштабную кампанию для активизации «засыпающих» клиентов. Штатных возможностей CRM оказалось недостаточно для того, чтобы провести анализ, построить модель прогнозирования отклика и рассчитать сложные KPI.

В качестве аналитического движка было выбрано решение Loginom. Два основных аргумента:

• Аналитику не нужно писать код, чтобы решить разовую задачу.
• Платформа обладает встроенной функциональностью интеграции и может быть просто объединена с CRM-системой.

Для краткосрочной кампании использовать аналитическую платформу в Яндекс.Облаке оказалось выгоднее и удобнее, чем приобретать коробочное решение, поскольку SaaS не требует обслуживания и капитальных затрат: оплата производится за фактический доступ к вычислительным ресурсам.

Использование SaaS-аналитики
Заказчику требовалось арендовать виртуальную машину, на мощностях которой работает платформа Loginom. Доступ к аналитической платформе предоставляется через сервис Yandex Compute Cloud. В зависимости от сложности вычислений определяется число ядер, объём памяти, размер и количество дисков, а также зона доступности виртуальной машины. Ресурсы могут масштабироваться по требованию заказчика в зависимости от изменения нагрузок. Для интернет-магазина использовалась виртуальная машина следующей конфигурации: 50 ГБ HDD, 4 vCPU 100%, 8 ГБ RAM.

Чтобы развернуть Loginom в инфраструктуре Яндекс.Облака, аналитику потребовалось авторизоваться в консоли управления Яндекс.Облака, перейти в Yandex Compute Cloud, создать виртуальную машину с образом Loginom Platform и задать нужные параметры.


Через 10 минут можно было приступать непосредственно к решению бизнес-задачи, т. е. воздействовать на сегменты «засыпающих» клиентов по трём основным критериям:

• клиенты с наибольшей вероятность отклика;
• клиенты категорий А и В из АВС-сегмента;
• клиенты, оставившие товар в корзине, но ушедшие с сайта без покупки, которые в прошлом периоде имели статус «активный».

После определения сценария по расчёту показателей были выявлены клиенты, которым требуется сделать персональные предложения. Результаты в виде списка клиентов с предложениями загрузили в CRM и настроили маркетинговую кампанию по рассчитанным показателям.

Сезонная выгода
Кампания продолжалась две недели. Стоимость доступа к аналитической платформе Loginom на этот период составила 18 тыс. рублей, что в разы меньше экономического эффекта: по итогам кампании удалось привлечь 1,5 тыс. клиентов при среднем чеке 2 тыс. рублей.

Данный кейс иллюстрирует, как инструмент продвинутого анализа от Loginom в Яндекс.Облаке помог малому бизнесу максимально использовать сезонный спрос и получить дополнительную выгоду за счёт интеллектуальных ИТ-решений.

Технология SaaS предоставляет возможность не только единоразово обращаться к платформе, но и развернуть боевое решение в гибридном облаке и интегрировать его с внутренними системами компании. В этом случае компании получают возможность вынести в облако только те сервисы, которые необходимо регулярно масштабировать. При этом собственные мощности используются лишь для решения узкого спектра задач

развивает идеи использования Алексей Арустамов, директор Loginom