Friday, December 19, 2014

How does Reactive Marketing really work in practice ?


Reactive Analytics for data-driven business


How we would apply reactive analytics in practice ? 
I think the marketing in e-commerce would be got lots of benefits
  1. you can recommend best matched items for user in real-time, 
  2. you can know the interest of user and send to them a email about new promotions with personalized information. 
  3. The most important, you can create a new trend, which is easily viral in all social media. 
Test case with Lazada.vn
Simple demo with Lazada and visualizing user's heat-map data

The architecture of Real-time Reactive Marketing platform


Saturday, December 6, 2014

How our Lambda Architecture could fail ?


After coming to the meetup event,  http://www.grokkingengineering.org, it's very informative event and lots of useful information. Then I have some new ideas , that could solve problems I get during development and deployment using Lambda Architecture in 1 year production at FPT Online, where tons of data hit the server and all system have to make decisions, checking, booking, mining , bidding in near-real-time.
If you miss this talk, you can check this link for more details http://engineering.viki.com/blog/2014/data-warehouse-and-analytics-infrastructure-at-viki/

Some main issues when deploying and implementing the lambda arch in practice:
not Agile enough "The problem with the Lambda Architecture is that maintaining code that needs to produce the same result in two complex distributed systems is exactly as painful as it seems like it would be. I don’t think this problem is fixable."
Refer link http://radar.oreilly.com/2014/07/questioning-the-lambda-architecture.html

=> Keep it simple as possible, but not simpler

We are in the dawn of "Fast Data"
https://www.google.com/events/io/schedule/session/793fe228-89c5-e311-b297-00155d5066d7
http://radar.oreilly.com/2014/12/fast-data-calls-for-new-ways-to-manage-its-flow.html
http://www.infoworld.com/article/2608040/big-data/fast-data--the-next-step-after-big-data.html
http://www.wired.com/2013/04/big-data-fast-data-smart-data/

Using User Tracking with real-time decisions
http://www.technologyreview.com/view/532556/new-technology-for-tracking-consumers-across-devices-grows-results/
http://en.wikipedia.org/wiki/Real-time_business_intelligence

=> Fast data is really popular in practice, real-time marketing and marketing automation is the new trend 



I made simple diagram here, for easy understanding, combines cool ideas from http://www.reactive-streams.org with Lambda Architecture to create a new system that reacts faster with 2 types of new data:
  • behavioral data
 (game, interests, sessions, touch, ...)

  • context data 
(location, time, referrer, lead ,...)
http://www.mindmeister.com/450339578
Apply Marketing Automation with RFX framework


Sunday, November 30, 2014

Reading List: Ad, Data-Driven Marketing, Analytic, Big Data




BEST PRACTICES FOR Advertising


Vietnam and Big Data


Data-Driven Marketing + Advertising + Big data


Data-driven for brand marketing


Advertising 2.0 and Trends


A/B Split testing for Maximize ROI Ad


Apply Data-driven Marketing for Retails


Intro PROGRAMMATIC Advertising


Programmatic buying and native advertising


HTML5 for universal mobile Advertising

Big Data for traditional media: TVs, Internet TV


Friday, November 28, 2014

What is reactive marketing ? And why ?

We would begin with the basic concept, what is marketing ? 
Marketing is the methodology of communicating the value of a product or service to customers, for the purpose of selling that product or service.

Marketing techniques include choosing target markets through market analysis and market segmentation, as well as understanding consumer behavior and advertising a product's value to the customer. From a societal point of view, marketing is the link between a society's material requirements and its economic patterns of response. Marketing satisfies these needs and wants through exchange processes and building long term relationships. Marketing blends art and applied science (such as behavioural sciences) and makes use of information technology.

But how we can do "communicating the value of a product or service to customers" ?
We must understand customer, see the needs, feel the user experience and create something better, to satisfy them. The important step, you send the right message at right context (time, location, ..) to the right customer.

Some methods, such as market analysis, market segmentation and user experience research could be used.

So what is exactly reactive marketing ?
As we know, we live in the age of "fast data", it means we should react immediately when we find potential customers.
2 refer links here:
http://venturebeat.com/2014/06/25/the-next-big-disruption-in-big-data/
https://www.youtube.com/watch?v=TnLiEWglqHk

Reactive just as "showing a response to a stimulus".  We have data as event stream, analyzing as patterns and context (I call them "the Function X", the computing object that contains both data, context and behavioural functions ) and reactive to that pattern immediately.
The idea of Function X comes from http://en.wikipedia.org/wiki/Actor_model, and the framework implementation is Akka, http://akka.io/
Reactive Function X is my implementation for core ideas in practice. http://www.mc2ads.com/p/rfx-for-big-data-developer.html

This picture could be useful.


Why ?
The benefits are expected to include analyzing more data, faster—helping to find “insights that would otherwise have been missed,” as well as other improved efficiencies.
The sale team and marketing team should adopt new techs, react to sophisticated shopper insights, gain more customers and faster than competitors 

How we do it ? Some simple diagrams, here





Refer links:
http://www.emarketer.com/Article/Using-Big-Data-Still-Challenge-Marketers/1010710
http://en.wikipedia.org/wiki/Marketing
https://hbr.org/2013/03/advertising-analytics-20

Saturday, November 1, 2014

Big Data và vai trò của nó trong truyền thông thế kỉ 21(Reactive Big Data and the age of "Social journalism")


Tóm tắt tiếng Việt như sau:
Vai trò của media (truyền thông) ngày càng quan trọng và sự phát triển của công nghệ để hỉểu hơn về bản chất dữ liệu (Insights) như một điều tất yếu.
Các câu chuyên của thế hệ truyền thông thế hệ kế tiếp cần tạo ra giá trị nhiều hơn, đặc biệt cần ứng dụng analytics để data có thể tìm đến đến đúng đối tuợng cần nó (reactive analytics) và truyền tải thông điệp trực quan hơn (Visual Insights).

1 Ý tuởng mới từ sự kết hợp các concepts khác nhau: 
xây dựng 1 big data platform cho nhà hoạt động truyền thông , các nhà báo chuyên nghiệp và không chuyên có thể tạo ra các content có giá trị hơn và ảnh huởng lớn hơn với xã hội.

Vài core concepts:

What is the "Insight" ?
 is the understanding of a specific cause and effect in a specific context.
http://en.wikipedia.org/wiki/Insight

Visual Insight ? 
Not everyone understands a chart !
http://cns.iu.edu/docs/presentations/2013-borner-visualinsights-cs10k.pdf

Reactive Big Data is the term, which describes how data actively is built for connecting people around the Internet to create new community and make true core value for people.
I have developed both the theory and the technology for this concept near 7 years, you can get more idea at http://www.mc2ads.com/p/rfx-for-big-data-developer.html

Social journalism is a media model consisting of a hybrid of professional journalism, contributor and reader content.[1] It is similar to open publishing platforms, like Twitter and WordPress.com, except that some or most content is also created and/or screened by professional journalists. http://en.wikipedia.org/wiki/Social_journalism

Data-driven journalism
Data-driven journalism, often shortened to "ddj", is a term in use since 2009/2010, to describe a journalistic process based on analyzing and filtering large data sets for the purpose of creating a news story. Main drivers for this process are newly available resources such as "open source" software and "open data"
http://en.wikipedia.org/wiki/Data-driven_journalism

Question: Can we use reactive big data to build better city and community ?
(Chúng ta có thể sử dụng công nghệ reactive big data để xây dụng 1 thành phố và cộng đồng tốt hơn ? )
Đây là 1 câu hỏi khá xa vời và trừu tuợng, nhưng nó là 1 nhu cầu thực sự, mọi nguời ngày nay ngày càng về các thành phố lơn để sinh sống và học tập. Sẽ như thế nào nếu bạn không có thông tin về chỗ bạn ở có an tòan hay không ? Chi phí sinh hoạt ? các loạt dịch vụ khác nhau ? ...
Bạn có thể Google từ Internet nhưng việc đánh giá mức độ chính xác của thông tin về mặt "bản địa hóa" (localization) và văn hóa thì Google vẫn chưa làm tốt ? nó không update thuờng xuyên và cá nhân hóa cho từng nhóm đối tuợng.

Tại sao là "Data-driven journalism" ? 
Sự thật là những thông tin tốt và có tính cập nhật thuờng xuyên thì không phải lúc nào cũng free !
Vì vậy, những nguời cung cấp tin cần đuợc trả công cho công việc cung cấp thông tin có giá trị, vai trò của báo chí nghiệp dư cần đuợc sử dụng để tạo vòng loop của nền kinh tế thông tin, tính update liên tục. Các công cụ data-driven cho các nhà báo nghiệp dư sẽ xây dựng để giúp quá trình tạo information dễ dàng và chính xác hơn.
http://datajournalismhandbook.org/1.0/en/understanding_data_7.html

Native advertising ? http://en.wikipedia.org/wiki/Native_advertising
Native advertising is a form of online advertising that matches the form and function of the platform on which it appears. The word "native" refers to the content's coherence with other media on the platform.
Example: http://www.copyblogger.com/examples-of-native-ads/
Refer: http://www.adexchanger.com/data-driven-thinking/how-is-data-science-changing-your-ad-business-let-us-count-the-ways/

Liệu chúng ta có thể kết hợp quảng cáo tự nhiên (native advertising) vào Data-driven journalism ?
Quảng cáo về bản chất là một hoạt động có tính xây dựng sự tuơng tác về mặt ý thức giữa nhà sản xuất và nguời tiêu dùng. Ở đây, cần hiểu nhà sản xuất chính là các content creator, và nguời tiêu dùng chính những nguời có nhu cầu về thông tin cho các nhu cầu cá nhân của họ (VD: thông tin tham khảo khi mua xe, mua smartphone, đi ăn, đi du lịch, đi chơi,...).
Tóm lại là các nhóm ngành dịch vụ ở 1 thành phố lớn, sẽ cần 1 chu trình kinh tế giữa bên bán và bên mua. Giá trị kinh tế nằm ở khả năng trao đổi, không phải ở số tiền trong nhà bank.
Refer: http://blog.revenue.com/native-advertising-2/how-big-data-can-save-newspapers/

Hiện tại  vẫn là ý tuởng từ vài cuốn sách, mô hình kinh doanh và công nghệ vẫn cần đuợc xây dựng thêm, 1 số sách mới mua và mình vẫn đang research .
Bạn thấy hứng thú và muốn tham gia: contact me at tantrieuf31@gmail.com, sẵn sàng share sách để cùng học hỏi và xây dựng :)