Интернет-аналитика // Алексей Никушин

Ecom х нейромаркетинг: как знание своей аудитории и персонализация помогают растить продажи

В рамках доклада Никита Френк, ведущий специалист по электронной коммерции, и Антон Федин, руководитель креативного направления перфоманс маркетинга, из Сбермаркетинга:

- рассказывают о проблемах и возможностях персонализации в ритейл медиа;
- показывают, как нейромаркетинг помогает расширить подход к персонализации;
- учат формировать гипотезы по методологии нейромаркетинга;
- делятся новыми подходами к работе с креативами и кейсами проверки инструментов на примере ритейл медиа

Маркетологи и sales-менеджеры: как совместными усилиями превратить рекламный бюджет и лиды в живые деньги

Несмотря на то, что большинство маркетологов и sales-менеджеров имеют доступ к аналитическим и коммерческим отчетам, они часто не понимают, что на самом деле можно делать с этой информацией. Будучи погруженными в процессы и собственные KPI, они не понимают как влиять на те или иные показатели.

В своем докладе Яна Альбрехт, Teamlead команды маркетинга UIS, рассказывает, как маркетологу работать с аналитикой и получать от нее конкретную пользу, даже если ему не хватает данных.

Яна подробно разбирает ситуации, когда рекламная кампания приносит лиды, но в итоге не приносит прибыль. Что делать в таких ситуациях? Как синхронизироваться с отделом продаж и как перейти к совместной работе через призму цепочек обработки обращений? Узнаете из доклада!

А прямо сейчас в зале Бета Светлана Дробышева, head of analytics ВКонтакте для бизнеса, проводит ВOF-сессию «Как эффективно управлять большой командой аналитики и не сойти с ума»

– Обсуждаются особенности построения команды
– Несколько аналитических вертикалей: как, зачем и почему?
– Как познакомиться с командой заново?
– Новые роли в команде и зачем они нужны
– На что смотреть, чтобы оценить эффективность направления

Почему кто-то становится сеньором, а кто-то не станет никогда?

Вопрос совсем не риторический – в рамках своего доклада на него отвечает Михаил Серегин, co-founder karpov.courses

Михаил рассказывает, почему у многих аналитиков не очень получается делать карьеру. Он учит искать места, где строить карьеру будет получаться лучше и быстрее, и помогает понять, какую карьеру вообще имеет смысл делать

Тем временем в рамках трека ВК идет доклад «Всё о поиске ВКонтакте: как мы измеряем и улучшаем его качество». Он посвящен качеству поиска вдоль и поперёк.

Владимир Куличенко, ML-engineer в группе качества поиска ВКонтакте, рассматривает поиск личных профилей, сообществ, видео. Обсуждается, какие метрики улучшать и как рост в одном месте может дать просадку в другом.

Также Владимир разбирает несколько реальных кейсов, которые были реализованы в поиске ВКонтакте и улучшили продуктовые метрики на сотни процента

Сегодня на Матемаркетинге откровения с другой стороны:

Исповедь ML-инженера, которая перешла в технические продакты

Чем на самом деле занимается продакт? Что нового относительно прошлой жизни аналитика? В чем преимущества продакта с техническим бекграундом?

Об этом рассказывает Яна Семененя, и.о. продакт-лида поиска и рекомендаций hh.ru

Яна также подсвечивает неочевидные аналитику задачи/вызовы, которые стоят перед продактом, и необходимые скиллы при переходе в продакты

Стартовал масштабный трек ВКонтакте!

Он начался с доклада Ивана Еремеева и Дарьи Пеньевской:

Correlation does not mean causation, или как оценить влияние на метрики без А/В-тестов

A/Б-тесты — золотой стандарт в оценке эффекта от ваших активностей, но иногда их провести их слишком дорого или просто невозможно.

В докладе Иван и Дарья рассказывают кейс из жизни Дзен, когда в Дзен не могли поставить A/Б, но проверить наличие причинно-следственной связи между подписками пользователей Дзена на авторов и ростом их продуктовых метрик было необходимо

Инновации в аналитике: ChatGPT + data = мощный инструмент или очередной хайп?

В динамично меняющемся мире аналитики, где каждый фрагмент данных может раскрыть новые возможности, специалисты ищут оптимальные инструменты для работы. ChatGPT — это не просто модный тренд, а мощный инструмент, который может стать вашим союзником в решении многих задач.

Но, как и у любого инструмента, у него есть свои сильные и слабые стороны. Цель PARI в рамках доклада — не влюбить в ChatGPT, а представить объективный взгляд на его возможности, подсветить выгоды и ограничения.

Алексей развеивает мифы о всевозможности ChatGPT и рассказывает, как получить максимальную пользу от его использования, учитывая особенности и нюансы. Также узнаете о том, как даже в такой необычной сфере как букмекерство, аналитики нашли пользу в ChatGPT, подчеркивая креативные аспекты и предостерегая от потенциальных подводных камней

Как в Okko строили DWH c нуля и почему еще строим. Предпосылки внедрения нового подхода к централизованному хранению данных

Okko находится в процессе смены подходов работы с данными и хотят рассказать, что нужно организационно и технически предусмотреть, что бы не тратить время, деньги и силы впустую.

Тимофей и Александр рассказывают о проектировании solution-архитектуры нового DWH, типовых ошибках, возникших при построении DWH и найденных нами путях их решения

Еще один метод запуска A/B-тестов в поисковой выдаче в условиях сильного сетевого эффекта

Руководитель продуктовой аналитики HH RU Кирилл Кочнев показывает новый метод работы с сетевыми эффектами в экспериментах для не-гео маркетплейсов (не такси/доставка, а рекламные платформы, классифайды или job-борды).

Он также рассматривает, чем отличается А/В тестирование в поисковой выдаче от других тестов, какие подходы к работе с интерференцией в А/В у маркетплейсов существуют на рынке и почему они нам (и вам!) не подходят.

Подробно останавливается на том, как в HH RU пришли к графу вакансий и как устроен пайплайн работы с ним в А/В-тестах

Декомпозируй и властвуй: как переписать запрос так, чтоб обработать терабайты данных

Никита Романов, аналитик ВКонтакте рассказывает, зачем они используют самописный MapReduce движок для сборки агрегатов в ClickHouse.

Разберетесь, любой ли запрос поддается разложению на Map и Reduce операции. В докладе представлен обзор аддитивных агрегатных функции ClickHouse.

Никита также учит использовать ключ сэмплирования таблицы и комбинатора -State при сборке неаддитивных метрик. Потом может реализовать подобную схему в своих задачах по сборке агрегатов, если требуется обрабатывать большие объемы данных

Сколько денег приносит бесплатный продукт

Как зарабатывать на бесплатном продукте? — может узнать из доклада Кристины Беликовой, аналитика Yandex Cloud.

Кристина рассказывает, какой был путь DataLens, какие гипотезы в продукте ставили и как их подтверждали или опровергали.