VK WorkSpace

Пользователи «Mail.ru для бизнеса» могут подключить до 5000 почтовых адресов на своём домене (объем почтовых ящиков не ограничен). Почтой можно пользоваться как через сторонние клиенты, поддерживающие протоколы IMAP, POP3/ SMTP, так и через мобильные приложения для всех популярных платформ. Функция миграции позволяет перенести в Почту все ящики сотрудников с сохранением адресов и переписки (включая входящую, исходящую корреспонденцию, черновики и пользовательские папки). При желании можно делегировать свой домен Mail.ru. В этом случае его работоспособность будет обеспечиваться сервисами компании. Сервис «VK WorkMail» предоставляется бесплатно.

Сервис представляет собой хранилище для неактивных и маловостребованных, но ценных данных. Все файлы хранятся в нескольких копиях в разных дата-центрах. Есть функция автоматического удаления файлов через определённый промежуток времени[5]

Это решение, позволяющее организовать общий доступ к рабочим файлам и архивам на облачных серверах[6]. Сотрудники компании имеют доступ к корпоративному облачному хранилищу с любого устройства.

Сразу после запуска СМИ назвали облачные сервисы платформы «VK WorkSpace» «убийцей Dropbox для бизнеса»[5].

Сервис позволяет создать структуру компании: все данные о сотрудниках будут храниться в одном месте с быстрым доступом к контактной информации. Это поможет упростить процесс коммуникации внутри организации[7]. Сервис предоставляется бесплатно.

Сервис позволяет оценить показатели посещаемости сайта, изучить социально-демографические и технологические характеристики аудитории и строить аналитические отчёты в соответствии с этими данными[8]. Система веб-аналитики Рейтинг Mail.ru установлена на 850 000 сайтов и ежедневно замеряет статистику посещений более 90 млн уникальных посетителей.

Сервис редакционной аналитики для интернет-медиа и сайтов. В режиме реального времени показывает, как пользователи взаимодействуют с контентом ресурса[9].

Вовлеченность аудитории оценивается тремя основными параметрами:

• процент доскрола — часть страницы, до которой пользователь прокрутил материал
• время чтения — сколько времени пользователь провел за изучением той или иной части статьи.
• конверсия посетителей — тех, кто зашел на страницу, но не обязательно начал читать или просмотрел небольшую часть материала и ушел со страницы, — в читателей — тех, кто долистал страницу до конца и провел на материале время, достаточное для вдумчивого чтения.

Руководствуясь этими данными, средства массовой информации смогут корректировать редакционную политику и создавать материалы, востребованные аудиторией и рекламодателями.

Эти данные доступны любому подключённому к «Медиатору» сайту бесплатно. Другие услуги — инструменты «Аналитика», «Авторы», «Трафик» и «Темы» — предоставляются по подписке.

Разработкой «Медиатора» занимается команда медиапроектов Mail.ru Group. Совокупная ежедневная аудитория этих медиаресурсов — 10 млн читателей. Опыт и потребности редакций легли в основу идеологии сервиса. «Медиатор» вначале использовался как внутренний продукт для работы над качеством материалов, оценки эффективности авторов, анализа работающих тем и заголовков, вовлекающих и виральных статей. Летом 2016 года Медиапроекты объявили о закрытом бета-тесте сревиса, осенью «Медиатор» вышел в открытый доступ[10].

Система мониторинга важных изменений на сайте с точки зрения поисковой оптимизации. Осуществляет мониторинг десктопной и мобильной версий. SEOSan позволяет владельцам сайтов находить и исправлять ошибки до того, как страницы проиндексируют поисковые системы[11].

Сервис позволяет отслеживать эффективность рассылок, отправленных на «Почту Mail.ru» (количество доставленных писем, число прочитанных, удалённых и отмеченных как спам сообщений), а также узнавать о наличии проблем с доменами и IP-адресами.

Решение помогает сделать сайт компании более привлекательным для пользователей Поиска Mail.ru[12].

Сервисы предиктивной аналитики основаны на подходе Analytics As A Service и используются, в первую очередь, для решения задач клиентской аналитики.

Эксперты Mail.ru Group создали математические модели, с использованием которых рассчитываются прогнозные признаки (инсайты). Используя эти признаки, подписчики сервиса получают возможность проводить глубокую сегментацию клиентов, например, по уровню интереса к покупке продукта, предпочтительному каналу коммуникации, вероятности оттока и прочее. Эти модели также могут использоваться для построения аудиторных сегментов с целью их последующего использования в рекламных кампаниях в интернете.

Использование сервиса позволяет существенно повысить конверсию маркетинговых коммуникаций с существующими клиентами и эффективно привлекать новых. Для создания предиктивных математических моделей используются методы машинного обучения, в том числе собственные разработки компании, например, алгоритм построения моделей Multiclass Look-alike, являющийся развитием метода PU Learning.