Advertising School: Роман Чепкунов: Модуль о веб-аналитикеAweb
Основы веб-аналитики. Программная леция Романа том, как правильно анализировать трафик, какие преграды возникают на пути к совершению покупки на сайте и как оценить эффективность инвестиций в рекламу в целом.
Advertising School: Роман Чепкунов: Модуль о веб-аналитикеAweb
Основы веб-аналитики. Программная леция Романа том, как правильно анализировать трафик, какие преграды возникают на пути к совершению покупки на сайте и как оценить эффективность инвестиций в рекламу в целом.
В докладе Остюченко Игоря (Эдукор) представлен нейросетевой метод прогнозирования KPI в интернет-маркетинге. Практическая реализация выполнена с использованием Excel.
Селезнев Сергей, коммерческий директор. Презентация "Фокус на будущее. Новая ...journalrubezh
Селезнев Сергей, коммерческий директор. Презентация "Фокус на будущее. Новая мотивационная схема работы с персоналом. Как эффективно управлять ТЦ в эпоху кризиса."
Пример комплексного исследования будущего магазинаOne By One
Пример комплексного геомаркетингово исследования места под новый магазин в торговом центре (оценка локации, замер и прогноз проходимости, опрос конкурентов, опрос посетителей)
Презентация Мастер-класса "Рост продаж на снижающемся рынке" Татьяны Сорокиной включает обсуждение проверенных на практике инструментов увеличения и/или сохранения продаж на снижающемся рынке. В презентации вы найдете информацию о решениях для компаний потребительского рынка, обеспечивающих увеличение продаж на 15-30% (по результатам выполненных консультационных проектов).
Использование аналитической платформы TIBCO Spotfire для решения задач маркетинга. Обнаружение скрытых идей и возможностей, выявление рыночных рисков и новых трендов, повышение эффективности маркетинговых стимулирующих кампаний с помощью самого мощного инструмента для маркетинга. Анализ больших данных, обнаружение скрытых идей и полезных знаний для оптимальных решений можно делать с помощью нескольких кликов, без программирования и участия специалистов IT подразделения.
TIBCO Spotfire - Аналитическая платформа бизнес анализа (Business Intelligence, BI), которая позволяет бизнес пользователю анализировать большие данные (Big Data) и большой контент, выявить скрытые возможности и скрытые риски бизнеса, на основе которых можно принимать обоснованные решения.
Увеличение дохода от Email маркетинга без увеличения маркетинговых бюджетов м...Intelligent Emails
Как повысить эффективность email маркетинга без больших вложений. Реальные цифры, отражающие эффективность триггерных писем по сравнению с обычными промо рассылками. Как определить свой потенциал для роста доходов от email рассылок.
В докладе Остюченко Игоря (Эдукор) представлен нейросетевой метод прогнозирования KPI в интернет-маркетинге. Практическая реализация выполнена с использованием Excel.
Селезнев Сергей, коммерческий директор. Презентация "Фокус на будущее. Новая ...journalrubezh
Селезнев Сергей, коммерческий директор. Презентация "Фокус на будущее. Новая мотивационная схема работы с персоналом. Как эффективно управлять ТЦ в эпоху кризиса."
Пример комплексного исследования будущего магазинаOne By One
Пример комплексного геомаркетингово исследования места под новый магазин в торговом центре (оценка локации, замер и прогноз проходимости, опрос конкурентов, опрос посетителей)
Презентация Мастер-класса "Рост продаж на снижающемся рынке" Татьяны Сорокиной включает обсуждение проверенных на практике инструментов увеличения и/или сохранения продаж на снижающемся рынке. В презентации вы найдете информацию о решениях для компаний потребительского рынка, обеспечивающих увеличение продаж на 15-30% (по результатам выполненных консультационных проектов).
Использование аналитической платформы TIBCO Spotfire для решения задач маркетинга. Обнаружение скрытых идей и возможностей, выявление рыночных рисков и новых трендов, повышение эффективности маркетинговых стимулирующих кампаний с помощью самого мощного инструмента для маркетинга. Анализ больших данных, обнаружение скрытых идей и полезных знаний для оптимальных решений можно делать с помощью нескольких кликов, без программирования и участия специалистов IT подразделения.
TIBCO Spotfire - Аналитическая платформа бизнес анализа (Business Intelligence, BI), которая позволяет бизнес пользователю анализировать большие данные (Big Data) и большой контент, выявить скрытые возможности и скрытые риски бизнеса, на основе которых можно принимать обоснованные решения.
Увеличение дохода от Email маркетинга без увеличения маркетинговых бюджетов м...Intelligent Emails
Как повысить эффективность email маркетинга без больших вложений. Реальные цифры, отражающие эффективность триггерных писем по сравнению с обычными промо рассылками. Как определить свой потенциал для роста доходов от email рассылок.
1. Подменяем контент сайта
2. Персонализируем страницу на основе меток
3. Показатели отвлеченности - отслеживанием составным событием (просмотры + время на сайте + километраж мыши и т.д. - отправляем событие - легко анализировать)
4. clientId
5. Промокод
6. Табличка Google Docs для отправки данных
7. iframe формы (добавление)
В своем выступлении я постараюсь отойти от ставших уже стандартными описаний по настройке Google Tag Manager: установке счетчиков, междоменном отслеживании, формирование datalayer и т.д. Многое из этого и так раскрыто в многочисленных гайдах в интернете и вряд ли заслуживает дополнительного внимания.
Необходимо двигаться вперед, уходить от стандартного и изведанного, к новому и интересному, открывать перспективные и нераскрытые возможности, развивать себя и рынок.
В данном свете нет ничего более интересного, чем исследование возможностей самого, казалось бы, просто из тегов GTM – пользовательский HTML, который позволяет на лету изменять, добавлять и удалить контент на страницах вашего сайта. Мы постараемся понять, используя практические примеры, реальные возможности, открывающиеся перед нами и постараемся научиться правильно думать и понимать такой инструмент как GTM.
- Почему клиенты в контексте стоят дорого?
- Как привести клиента с контекста правильно и недорого. Оптимизация, автоматизация и прочие хитрости увеличения конверсии в контекстной рекламе.
- Как довести пришедшего с рекламы клиента до покупки.
Двухдневный тренинг «Веб-аналитика и интернет-продвижение Вашего бизнеса» – 2...
Branchmarketing2014
1. Прогнозирование в деятельности маркетолога. Практический подход
ОстюченкоИгорь
igor@educore.ru
www.educore.ru
Многопрофильный образовательный центр
Международный банковский институт
8. Спрос на данные растет
•CRM
•ERP
•Системы веб-аналитики
1 шаг. Организовать сбор данных
9. Аналитическая пирамида
Аналитические приложения
Транзакционные системы
(«моментальный снимок»)
Системы хранения
и обработки данных
OLTP, ERP
KPI
Извлечение,
преобразование, загрузка
ETL
OLAP,
Data mining
2 шаг. Объединение и подготовка данных к анализу
10. Пример: Прогноз продажи в турагентстве
Период
2012
2013
2014
2015
Январь
50,0
53,0
59,0
?
Февраль
54,0
56,0
61,0
?
Март
55,0
58,0
62,0
?
Апрель
54,0
60,0
67,0
?
Май
58,0
63,0
72,0
?
Июнь
65,0
69,0
75,0
?
Июль
70,0
77,0
81,0
?
Август
78,0
84,0
87,0
?
Сентябрь
65,0
71,0
74,0
?
Октябрь
52,0
57,0
61,0
?
Ноябрь
51,0
56,0
59,0
?
Декабрь
83,0
88,0
91,0
?
12. Декомпозиция данных
2014
…
Январь
59,0
…
Февраль
61,0
…
Март
62,0
…
Апрель
67,0
…
…
…
…
Тренд + Сезон + Цикл + Случай
13. Метод декомпозиции
Период
2014, KPI
тренд
сезон
цикл
случай
Январь
59,0
55,0
2,0
2,0
0,0
Февраль
61,0
59,0
-1,0
1,0
2,0
Март
62,0
60,0
0,0
1,0
1,0
Апрель
67,0
64,0
1,0
0,0
3,0
…
…
…
…
…
…
Методы
выравнивания
Методы
сезонных колебаний
Методы
корреляционные
Методы
Теории вероятности
В том числе
14. Как определить тренд?
50
54
55
53
54,3
54
58
55,6
59
65
70
64,3
65
60
Скользящее среднее
Временной ряд
Объем продаж, млн. руб
Время
Тренд
«Выравнивание»
19. Пример:Статистика покупок
Покупатель
Объект 1
Объект 2
Объект 3
Иван
Смотрел
Не смотрел
Смотрел
Мария
Не смотрел
Смотрел
Смотрел
Андрей
Не смотрел
Смотрел
Не смотрел
КосинусмеждувекторамивNмерномевклидовомпространствесчитаетсякаквекторноепроизведениеделенноенапроизведениенорм.
между «Объект 2» и «Объект 3»:
между «Объект 1» и «Объект 3»:
Алгоритм «С этим объектом смотрят»
21. Пример –интернет-магазин
Товаров на витрине
Объем целевого трафика
Акция –скида 10%
Прибыль магазина, руб.
50
400
Да
350 730
55
430
Нет
390 290
55
432
Нет
381 041
55
436
Да
389 240
57
425
Нет
373 480
58
429
Нет
375 455
60
430
Да
365053
22. Принцип работы нейронных сетей
1 этап -Обучение сети на исторических данных
•Учим на исторических данных: Данные -Правильный ответ,
•Чем больше исторических данных, тем точнее результат.
2этап -Получение ответа при подаче на вход данных
•В результате прогнозное значение и вероятность прогноза
23. Инструментарий
Excel + NeuralTools
http://www.palisade.com/neuraltools/
Excel + собственные макросы
(в сети есть готовые)
SPSS от IBM
http://spss.com
25. Прогнозирование прибыли интернет-магазина (пример)
Управляемыепараметры
Прогнозируемый KPI
Товаров
«в наличии»
Объем целевого трафика
Акция 10%
Прибыль,
руб.
50
400
Была
350 000
55
430
Нет
390 000
55
430
Была
385 000
55
550
Нет
395 000
60
550
Была
430 000
60
550
Будет
?
На них обучаем
26. На что обратить внимание?
1.Выбор типа сети:
•многослойный персептрон (MLP)
•радиальная базисная функция (RBF)
•сети Кохонена
•байесовские сети.
2. Выбор алгоритма обучения:
•обратное распространение
•спуск по сопряженным градиентам
•метод Левенберга-Марквардта
•быстрое распространение.
27. Пример построения нейронной сети для решения задачи UI
Входные параметры (то, чем можем управлять!):
•Объем целевого трафика
•Число товаров, представленных в слайдере
•Размер фотографий в каталоге
•Число полей в анкете покупателя
•Число шагов в корзине до транзакции
•Размер текста
•Вид шрифта
28. Пример построения нейронной сети для решения задачи UI
Трафик целевой
Товаров в слайде
Фото, размер
Полей в анкете
Шагов в корзине
Размершрифта
Типшрифта
Прибыль
2500
9
200x300
3
3
16
Arial
25 000
2515
9
200x300
4
2
18
Tahoma
28 140
2510
6
200x300
3
3
16
Arial
27 500
2480
6
200x300
4
2
18
Tahoma
23 650
1
2
3
4
5
6
7
1
Входной слой
Выходной слой
Прибыль
магазина
29. Пример построения нейронной сети для решения задачи UI
Трафик целевой
Товаров в слайде
Фото, размер
Полей в анкете
Шагов в корзине
Размершрифта
Новых клиентов
Прибыль
2500
9
200x300
3
3
16
15
25 000
2515
9
200x300
4
2
18
12
28 140
2510
6
200x300
3
3
16
13
27 500
2480
6
200x300
4
2
18
11
23 650
1
2
3
4
5
6
2
1
Входной слой
Выходной слой
Новых
клиентов
Прибыль
магазина
30. Можно ли предусмотреть все возможные сегменты посетителей?
Альтернативныйспособ-методыкластерногоанализа(напримералгоритмCLOPE,картыпроф.ТеувоКохоненаидругие)длянахождениянаиболееблизкогосегментановомупосетителюизчислаимеющихся.
ГОТОВЫЕ СЕРВИСЫ В ЭТОМ НЕ ПОМОГУТ!
Сегмент 1
Сегмент 1
посетители
посетители
31. Вопросы?
Остюченко Игорь
igor@educore.ru
www.educore.ru
Многопрофильный образовательный центр
Международный банковский институт