Калифорнийскую компанию Wibidata создали сооснователь Cloudera Кристоф Бишильея (Christophe Bisciglia) и автор Apache Sqoop Аарон Кимбол (Aaron Kimball) в 2010 году. За три года она стала известным разработчиком программного обеспечения для анализа “больших данных”, способного изменить принятые подходы в электронной коммерции.

Недавно Wibidata выпустила новую версию платформы для анализа взаимодействий с клиентами в реальном времени, основанную на технологиях машинного обучения. WibiEnterprise 3.0 позволяет компаниям улучшить свои сайты за счёт средств расширенной аналитики. Посетители получают качественные рекомендации, более релевантные результаты поиска и высокий уровень персонализации содержимого динамических веб-страниц.

Решения WibiData ориентированы на динамическое взаимодействие с клиентами и масштабируемые модели управления данными в режиме реального времени.

В интервью изданию TechCrunch вице-президент Wibidata Омер Трэйман (Omer Trajman) отметил, что платформа предназначена для клиентов, которые начинают использовать в своём бизнесе “большие данные”:

“У них уже есть аналитические отделы. Они занимаются маркетинговым анализом. Здесь механизм похожий, но что изменяется – так это доступность данных”.

Платформа WibiEnterprise 3.0 построена на фреймворке с открытым исходным кодом Kiji. Он ориентирован на создание приложений, использующих большие объемы данных.

Основной предпосылкой для создания WibiEnterprise стал тот факт, что компании часто имеют всего несколько секунд на взаимодействие со своими клиентам. Если посетители сайта не получат желаемого быстро и просто, то в следующий момент уйдут к конкурентам одним щелчком мыши.

Задача любой компании, занимающейся электронной коммерцией, в том, чтобы как можно быстрее и точнее составлять представление о своих клиентах и их потребностях, а затем создавать сервисы, учитывающие их.

Подобно Google и Amazon, компания Wibidata использует централизованную систему хранения данных. Это позволяет собирать информацию о клиентах независимо от используемых ими приложений и устройств.

Для создания портрета клиента накапливаются и анализируются такие сведения, как поисковые запросы, история покупок, отзывы и рекомендации, клики и заданные вопросы о каждом продукте.

Подход Wibidata отличается от традиционных систем, в которых принята транзакционная модель. В них все данные о взаимодействиях с клиентами хранятся по отдельным таблицам. Никакого сопоставления этих записей не происходит, и расширенный анализ не выполняется. В результате классические решения сосредоточены вокруг заказов и сделок, а не вокруг людей, стоящих за ними.

Сегодня WibiEnterprise используют крупные компании в сфере розничных продаж и финансовые учреждения. Международный розничный банк применяет эту платформу для объединения нескольких источников данных о клиентах, определения случаев мошенничества и оценки кредитных рисков.

Один из ведущих SaaS-провайдеров – компания Opower – формирует с помощью WibiEnterprise персональные отчёты для своих клиентов о мерах по снижению энергопотребления и способах сэкономить на текущих расходах.