Неделя Байнета 2017. Аброськин Петр. Это инсталляция или перфоманс?Webcom Group
Международная конференция по интернет-маркетингу «Неделя Байнета». День Digital Marketing part.2, 6 апреля, Минск, Беларусь. Больше информации о Петре Аброськине и о других спикерах Недели Байнета смотрите на сайте конференции www.bynetweek.by
Узнавайте актуальную информацию о конференции на странице Недели Байнета в Facebook https://www.facebook.com/BynetWeek/
Интегрированная маркетинговая кампания. Один подробный кейс и 5 вещей, котор...SPECIA
— Инструменты онлайн маркетинга для сайта санатория “Солнечный”;
— Как снизить стоимость обращения с сайта вдвое;
— 5 вещей/действий которые будут полезны каждому проекту в интернете.
Один подробный кейс и 5 вещей, которые стоит попробовать каждому интернет-проекту.
Спикер: Элина Павлова, веб-маркетолог Molinos.
Для конференции Specia Conf 17 сентября 2015 года.
Кайдзен в контекстной рекламе: как делать регулярные оптимизации и улучшения?Roman.ua
Оптимизация рабочих процессов агентства интернет маркетинга. Эффективный рабочий процесс внутри команды, система отчетности, стандартизация регулярных процессов по контекстной рекламе.
Больше информации и база знаний по интернет-маркетингу на сайте Roman.ua
Измерение эффективности Интернет-рекламы. Что измерять, как, чем и какие выво...Нетология
Насколько эффективно проводятся ваши рекламные кампании в интернете? Знаете ли вы, как функционирует ваш сайт, и как с ним взаимодействуют различные сегменты пользователей?
Из презентации вы узнаете:
- Как измерить влияние интернет-маркетинга на имидж и репутацию компании.
- Как измерить влияние интернет-маркетинга на оффлайн составляющую бизнеса.
- Как идеологически, технически и административно проводить измерение эффективности интернет-рекламы.
Видеозапись открытого занятия «Измерение эффективности Интернет-рекламы. Что измерять, как, чем и какие выводы делать» можно посмотреть здесь: http://bit.ly/J7CCvQ
Дмитрий Осиюк. Инкрементальный анализ вместо перебора моделей атрибуцииOctopus Events
Анализируя рекламу, часто считают сколько конверсий она принесла по какой-то из моделей атрибуции. Но это вовсе не значит, что эти конверсии не произошли бы сами по себе, без рекламы.
Incrementality методология оценивает исключительно прирост конверсий, то есть дополнительные конверсии, которые произошли именно по причине взаимодействия с рекламой.
1. Эволюция подходов к измерению эффективности рекламных кампаний.
2. Инкрементальная атрибуция.
3. Facebook Conversion Lift: особенности инструмента и анализ результатов.
4. Другие инструменты для измерения incrementality.
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.
Неделя Байнета 2017. Аброськин Петр. Это инсталляция или перфоманс?Webcom Group
Международная конференция по интернет-маркетингу «Неделя Байнета». День Digital Marketing part.2, 6 апреля, Минск, Беларусь. Больше информации о Петре Аброськине и о других спикерах Недели Байнета смотрите на сайте конференции www.bynetweek.by
Узнавайте актуальную информацию о конференции на странице Недели Байнета в Facebook https://www.facebook.com/BynetWeek/
Интегрированная маркетинговая кампания. Один подробный кейс и 5 вещей, котор...SPECIA
— Инструменты онлайн маркетинга для сайта санатория “Солнечный”;
— Как снизить стоимость обращения с сайта вдвое;
— 5 вещей/действий которые будут полезны каждому проекту в интернете.
Один подробный кейс и 5 вещей, которые стоит попробовать каждому интернет-проекту.
Спикер: Элина Павлова, веб-маркетолог Molinos.
Для конференции Specia Conf 17 сентября 2015 года.
Кайдзен в контекстной рекламе: как делать регулярные оптимизации и улучшения?Roman.ua
Оптимизация рабочих процессов агентства интернет маркетинга. Эффективный рабочий процесс внутри команды, система отчетности, стандартизация регулярных процессов по контекстной рекламе.
Больше информации и база знаний по интернет-маркетингу на сайте Roman.ua
Измерение эффективности Интернет-рекламы. Что измерять, как, чем и какие выво...Нетология
Насколько эффективно проводятся ваши рекламные кампании в интернете? Знаете ли вы, как функционирует ваш сайт, и как с ним взаимодействуют различные сегменты пользователей?
Из презентации вы узнаете:
- Как измерить влияние интернет-маркетинга на имидж и репутацию компании.
- Как измерить влияние интернет-маркетинга на оффлайн составляющую бизнеса.
- Как идеологически, технически и административно проводить измерение эффективности интернет-рекламы.
Видеозапись открытого занятия «Измерение эффективности Интернет-рекламы. Что измерять, как, чем и какие выводы делать» можно посмотреть здесь: http://bit.ly/J7CCvQ
Дмитрий Осиюк. Инкрементальный анализ вместо перебора моделей атрибуцииOctopus Events
Анализируя рекламу, часто считают сколько конверсий она принесла по какой-то из моделей атрибуции. Но это вовсе не значит, что эти конверсии не произошли бы сами по себе, без рекламы.
Incrementality методология оценивает исключительно прирост конверсий, то есть дополнительные конверсии, которые произошли именно по причине взаимодействия с рекламой.
1. Эволюция подходов к измерению эффективности рекламных кампаний.
2. Инкрементальная атрибуция.
3. Facebook Conversion Lift: особенности инструмента и анализ результатов.
4. Другие инструменты для измерения incrementality.
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
2. Биография KPIs.ru Веб-аналитика на практике – закончил Физтех, ФРТК, магистр наук 2004-2009 – руководитель аналитического отдела Ozon.ru 2009 – руководитель направления электронной коммерции NextMedia Group Omniture Certified Professional: Implementation KPIs.ru – Веб-аналитика на практике
3. Определение ROI Wikipedia: ROI = отношение увеличения инвестиций (чистой прибыли) к объёму инвестиций. Очень часто его неправильно считают. KPIs.ru Веб-аналитика на практике
4. Индекс эффективности Определение Характеризует эффективность рекламного канала. Чем выше показатель, тем лучше Формула KPIs.ru Веб-аналитика на практике На семинаре
5. Операционная прибыль GrossProfit = Revenue*GrossMargin*(1-% аннуляций) Revenue – оборот в Google analytics GrossMargin – средняя наценка % аннуляций – какой процент заказов аннулируется KPIs.ru Веб-аналитика на практике
13. Используем Google analytics Как анализируются источники? Специальная «кука»_utmzставится на домен анализируемого сайта. KPIs.ru Веб-аналитика на практике На семинаре
15. Как считаются заказы Время жизни _utmz = 6 месяцев KPIs.ru Веб-аналитика на практике
16. Как считает Google analytics 4 типа трафика: KPIs.ru Веб-аналитика на практике На семинаре
17. Как считает Google analytics Кука _utmzперезаписывается при каждом переходе на сайт. Но Directпереход не перезаписывает эту куку, т.е. имеет низший приоритет. KPIs.ru Веб-аналитика на практике На семинаре
18. Пример распределения KPIs.ru Веб-аналитика на практике На семинаре Плохо, что GA забывает откуда в первый раз пришел пользователь. Пример: переход из рассылки после перехода из Yandex.direct
19. Варианты решения Использовать в ссылках параметр utm_nooverridehttp://www.site.com/index.htm?utm_nooverride=1 Сохранять в пользовательскую переменную только значение коммерческой кампании (Campaign) KPIs.ru Веб-аналитика на практике На семинаре
