pDMP – platforma do zarządzania i przetwarzania danych konsumenckich w marketingu cyfrowym
Projekt realizowany przez Instytut Informatyki Stosowanej jako Partnera Konsorcjum utworzonego z firmą NVT sp. z o.o.zgodnie z umową RLPD.01.02.02-10-0006/19-00 w ramach Osi Priorytetowej I: Badania rozwój i komercjalizacja wiedzy Regionalnego Programu Operacyjnego Województwa Łódzkiego na lata 2014-2020.
Celem projektu jest opracowanie i wdrożenie na rynek nowego produktu w postaci rozwiązania informatycznego (system teleinformatyczny dostępny w formule SaaS) dla branży marketingu i reklamy cyfrowej. Cel zostanie osiągnięty poprzez przeprowadzenie przez konsorcjum Spółki NVT i Politechniki Łódzkiej badań przemysłowych i prac rozwojowych, zmierzających do opracowania unikalnej platformy – pDMP do zarządzania danymi konsumenckimi (dane opisujące konsumentów np. poprzez określenie preferencji, zainteresowań, intencji, motywacji) oraz ich przetwarzania na potrzeby marketingu cyfrowego. Platforma umożliwi generowane danych jakościowych w postaci profili marketingowych (danych opisujących pojedynczego użytkownika), spełniających najwyższe standardy etyczne.
Innowacyjność opracowywanej platformy opierać się będzie na wykorzystaniu mechanizmów uczenia głębokiego, rozszerzonych o logikę rozmytą i wnioskowanie przybliżone do analizy danych o użytkownikach (typu Big Data), w celu opracowania optymalnego algorytmu klasyfikacji i selekcji danych, tak, aby powstające profile (dane jakościowe) cechowała najwyższa użyteczność. Dodatkowym wyróżnikiem budującym przewagę konkurencyjną oraz wzrost jakościowy będzie zastosowanie psychograficznej segmentacji użytkowników, która pozwoli na serwowanie treści marketingowych dopasowanych pod względem osobowości odbiorcy, zgodnych z wyznawanym systemem wartości. Segmentacja grup docelowych pod względem psychologicznym wpłynie na pozytywny odbiór treści reklamowych serwowanych przy ich użyciu eliminując negatywne odczucia spowodowane stykiem z niedopasowanym przekazem reklamowym. Jednocześnie znacząco ograniczy negatywny wpływ upływu czasu względem jakości danych.
W porównaniu do dostępnych na rynku platform DMP, rezultat projektu będą charakteryzować następujące funkcjonalności:
- Etyczne wykorzystanie danych – poprzez zastosowanie modułu udostępnianego użytkownikom w celu zdiagnozowania ich zainteresowań, użytkownik stanie się świadomym konsumentem, będzie mógł wybierać jakie treści do niego docierają,
- Segmentacja użytkowników - poprzez zastosowanie unikalnej, autorskiej matrycy służącej segmentacji i zaimplementowanie metod wnioskowania pozwalających na wyciąganie konkluzji w oparciu o wiedzę eksperta, nastąpi powiązanie aktywności użytkownika z jego zainteresowaniami na wyższym niż dotychczas poziomie generalizacji,
- Wykorzystanie danych jakościowych we wnioskowaniu – dzięki zastosowaniu metod pozwalających na przetwarzanie informacji niepełnych i nieprezycyjnych, jak np. logika rozmyta, możliwe będzie rozszerzenie użytecznie wykorzystywanych danych o te, w których niesiona informacja ma charakter jakościowy, a nie ilościowy,
- Selekcja danych – dzięki zastosowanym mechanizmom wnioskowania, możliwe będzie wyselekcjonowanie tylko wartościowych danych, a co za tym idzie ograniczenie błędów popełnianych przez system przy dystrybuowaniu treści reklamowych, mechanizm wnioskowania będzie oparty o przesłanki psychologiczne, co pozwoli wyszukiwać konkretne informacje dotyczące użytkownika. W połączeniu z metodami uczenia maszynowego, pozwoli to wyselekcjonować te dane, które prowadzą do spójnych wniosków,
- Dopasowanie kampanii marketingowej do użytkownika - dzięki zastosowanej segmentacji opartej o wiedzę z zakresu psychografii marketingu, zainteresowania użytkownika będzie można zdefiniować na bardziej ogólnym, ale jednocześnie lepiej opisującym go poziomie. To pozwoli na dopasowywanie treści nie tylko na podstawie dotychczasowej aktywności, ale również zainteresowań i motywacji. Będzie to możliwe poprzez opracowanie i wykorzystanie matrycy służącej segmentacji konsumentów wraz z mechanizmami wnioskowania pozwalającymi przełożyć dane o aktywności na konkretne informacje psychologiczne,
- Indywidualne podejście – dzięki mechanizmom selekcji danych (m.in. segmentacja oparta o psychografię), możliwe będzie wybranie i wykorzystanie tylko tych wartościowych i bardziej indywidualna charakterystyka pojedynczego użytkownika, a co się z tym wiąże: lepsze dopasowanie treści reklamowych.
Całkowita wartość projektu: 5 028 528 zł
Kierownik prac B+R: prof. dr hab. inż. Krzysztof Ślot
