Рекламная группа заключила договор на использование облачной инфраструктуры и технологий «Яндекса»: виртуальных машин, управляемых баз данных, объектного хранилища, синтеза и распознавания речи. В «Яндекс.Облаке» уточнили AdIndex, что их платформа впервые используется для решения бизнес-задач в сфере маркетинговых коммуникаций
Цифровая платформа Publicis Groupe будет анализировать данные и моделировать рекламные кампании на базе IaaS и PaaS-сервисов «Яндекс.Облака». Сотрудничество позволит группе существенно ускорить разработку многих data-продуктов, а также повысить их точность и качество. Все это улучшит как уровень сервиса для клиентов, так и эффективность проводимых кампаний, сообщил руководитель вертикали Advanced Analytics Publicis Groupe Russia Михаил Степнов.
По словам директора по развитию группы Александра Савина, инвестиция в расширение собственной data-платформы не только откроет им доступ к актуальным технологиям, но и сократит время на реализацию высокотехнологичных проектов на 30%.
Благодаря сервисам «Яндекса» Publicis Groupe сможет моментально запускать виртуальные машины, наращивать вычислительные мощности, расширять объем доступного хранилища, использовать Yandex.SpeechKit. Кроме того, в этой инфраструктуре возможно развертывание интерактивных дэшбордов для визуализации результатов моделирования и других веб-сервисов как для клиентов группы, так и для внутренних заказчиков.
По условиям сделки платформа «Яндекс.Облако» возьмет на себя большую часть работ по настройке, подготовке и обслуживанию сервисов, а также будет обеспечивать необходимый уровень информационной защиты данных клиентов Publicis Groupe.
Анализ данных является ключевой составляющей современного маркетинга. Хранение и обработка тысяч рекламных роликов, десяток тысяч баннеров, сотен тысяч транзакций и миллионов комментариев в социальных сетях требует большого количества вычислительных мощностей, поясняют в Publicis Groupe. Сйечас компания использует технологии компьютерного зрения, обработки естественного языка, анализа временных рядов и другие направления машинного обучения, чтобы создавать продукты для повышения эффективности рекламы.
При этом data-driven решения принимаются на многих этапах и в различных бизнес-задачах: от планирования бюджета на год до создания наиболее «цепляющего» баннера, от выбора лучшего слота для ТВ-размещения до формирования персональных рекомендаций.
Свежие комментарии