PrimeLEAD – Первая Украинская сеть партнерских программ с оплатой за действия.
PrimeLEAD выступает проводником между множеством сайтов и рекламодателем.
Рекламодатель оплачивает совершенные действия посетителей сайтов, реальных клиентов.
PrimeLEAD – Первая Украинская сеть партнерских программ с оплатой за действия.
PrimeLEAD выступает проводником между множеством сайтов и рекламодателем.
Рекламодатель оплачивает совершенные действия посетителей сайтов, реальных клиентов.
Онлайн-сервис, связывающий домовладельцев со строителями и ремонтниками. Заказчик может за минуты создать план ремонта квартиры или дома и рассчитать его рыночную стоимость на текущую дату, после чего провести конкурс между подрядчиками, заключить договор и дистанционно контролировать ремонт.
Онлайн-сервис, связывающий домовладельцев со строителями и ремонтниками. Заказчик может за минуты создать план ремонта квартиры или дома и рассчитать его рыночную стоимость на текущую дату, после чего провести конкурс между подрядчиками, заключить договор и дистанционно контролировать ремонт.
Аналитика SEO: выпуск 4. Как правильно выбрать SEO-компанию?Дмитрий Севальнев
Темы передачи:
- Выбор SEO-компании.
- Поиск клиентов для SEO-компании.
Пункты обсуждения:
1) Когда имеет смысл привлекать SEO-специалиста?
- этап проектирования сайта
- вёрстка и программирование сайта
2) Выбор подрядчика: основные критерии.
3) Анализ коммерческого предложения?
4) Варианты договоров и сотрудничества.
5) Смена подрядчика (переход из одной SEO-компании в другую).
6) Поиск клиентов для SEO-компании.
Европейские стандарты по выбору медиа агентства по радиоVRK_ua
Всеукраинская рекламная коалиция, компания «Тавр Медиа» и радиогруппа УМХ, на базе документов Европейской ассоциации коммуникационных агентств и Всемирной федерации рекламодателей, разработали единую методику построения партнерских отношений между клиентом-рекламодателем и медиа агентством.
Презинтация в рамках семинара «Интернет как средство для развития бизнеса» в Донецке 29 апреля 2009 г "Поисковое продвижение и контекстная реклама – взгляд со стороны клиента: как «правильно» купить эти услуги?" от технического директора ADLABS-Украина Игоря Клименко
How to eliminate ideas as soon as possibleRoman Zykov
Retail Rocket helps web shoppers make better shopping decisions by providing personalized real-time recommendations through multiple channels with over 100MM unique monthly users and 1000+ retail partners. The rapid improvement of the product is important to win on the high-concurrency market of real-time personalization platforms.
The necessity of introducing constant innovations and improvements of algorithms for recommendation systems requires correct tools and a process of rapid testing of hypotheses. It’s not a secret that 9 out of 10 hypotheses actually do not improve the performance at least. We had the task stated as follows: How to detect and eliminate the idea that doesn’t improve as early as possible, to spend a minimum of resources on that process.
In the report we will talk about:
How we make our process of hypotheses testing faster.
One programming language for R&D.
Enmity and friendship of offline and online metrics.
Why it is difficult to predict the impact of changing diversity of algorithms.
What is the benefit of AA/BB online tests.
Bayesian statistics for the evaluation of online tests.
ABOUT THE SPEAKER
Roman Zykov is the Chief Data Scientist at the Retail Rocket. In Retail Rocket is responsible for algorithms of personalized and non-personalized recommendations. Previous to Retail Rocket, Roman was the Head of analytics at the biggest e-commerce companies for almost ten years. He received Ms.Sc. in applied mathematics and physics from the MIPhT in 2004.
Электронная коммерция: от Hadoop к Spark ScalaRoman Zykov
Как обрабатывать большой объем данных быстро с наименьшими затратами? Мы смогли этого добиться в компании
RetailRocket. Обработка данных – это наш бизнес! У нас много данных: более 100 Тбайт, в сутки нам поступает более 100 млн
событий для обработки. До недавнего времени у нас все работало на кластере на базе Hadoop относительно устаревшего
дистрибутива Cloudera CDH 4.5, программный код был написан на Pig, Hive, Python и Java. Это порождало ряд проблем с
архитектурой, производительностью. Тестирование превращалось в настоящую головную боль. В конце лета RetailRocket
перешел на Yarn на базе CDH 5.1.2. Это открыло путь к более совершенным технологиям семейства Spark. Сейчас мы
находимся в фазе полного перехода на Spark на функциональном языке Scala. Это позволило нам избавиться от зоопарка
технологий, упростив архитектуру решений и автоматизировав тестирование. Первые результаты не заставили себя ждать –
получен прирост производительности на том же железе в три-пять раз. А это значит, что мы будем меньше инвестировать в
расширение парка серверов кластера. В докладе будет рассказано о проблемах, с которыми мы столкнулись, и о том как мы
их решили. Будут примеры исходного кода для оптимизации производительности и повышения удобства работы, который мы
закоммитили в наш публичный GitHub
сервисы персонализации на основе данныхRoman Zykov
Персонализация как сервис на основе данных
Персонализация на основе данных о пользователях играет все большую роль в аналитических CRM системах. Самым первым шагом важно понять, какой продукт или сервис на основе данных вы готовы предложить своим клентам. Далее в докладе будут рассмотрены следующие вопросы:
Достаточно ли у вас данных для персонализации продукта?
Как оценить успешность проекта по персонализации?
Как подружить аналитический и операционный CRM?
Какие основные причины провала таких проектов?
Самостоятельная разработка или outsource?
Насколько важен вопрос правильных технологий?
Где место сегментации клиентов?
В докладе будут вкратце разобраны некоторые примеры российских и зарубежных компаний.
Этот доклад я презентовал на конференции BI тренды 11 октября 2012 года в Москве. http://events.cnews.ru/events/programm/bi_instrumenty_v_rossii__poslednie_trendy.shtml
1. JOBREMONT.RU
Помочь частным лицам быстро найти
специалистов или фирму, которые могут
сделать качественный ремонт квартиры или
коттеджа.
2. Проблема доверия
Заказчик:
Я хочу быстро получить качественные услуги от
надежных подрядчиков за разумную стоимость. Как мне
найти таких?
Подрядчик:
Я хочу получать регулярно хорошие заказы.
Решение
Система рейтинга по окончании работ. Подрядчики,
имеющие хороший рейтинг получают лучшие проекты.
3. Идея - сервис обмена контактами
1. Клиент приходит на сайт, регистрируется и размещает
проект.
2. Подрядчики с лучшими рейтингами получают об этом
сообщение, сообщают клиенту свои расценки.
3. Клиент выбирает подходящего человека или фирму.
4. По окончании работ клиент выставляет рейтинг
подрядчику.
4. Монетизация
По приоритету реализации
Подписка за регистрацию подрядчика. Плата варьируется в
зависимости от уровня аккаунта, уровня предоставляемых сервисов,
цена зависит от бюджетов проекта. (ratedpeople)
Плата за получение полной информации по проекту. (ratedpeople)
цена зависит от бюджетов проекта
Реклама на сайте какого-либо подрядчика.
Брать плату с клиента за отправку предложения лучшим подрядчикам
(Спорно)
Реклама на сайте сторонняя (Спорно)
Брать плату за оценку проекта и проведение тендера с клиента или
подрядчика, как процент от сделки.
5. Этапы проекта
1. Формирование главных спецификаций
2. Законченная концепция функций сайта + описание
процессов
3. Написание ТЗ на сайт + черновик дизайна
4. Выбор и покупка движка, доработка программистом
5. Разработка дизайн-макета фрилансером
6. Маркетинговая часть