Deductor data quality – очистка персональных данныхLoginom
Плохое качество данных является одной из самых больших проблем при построении аналитических решений, т.к. на основе некорректной информации делаются неверные выводы. Даже самые совершенные методы анализа не помогают, необходимо использовать специальные механизмы очистки.
Решение Deductor Data Quality позволяет автоматически распознавать, проверять, стандартизировать и очищать любые контактные данные; выявлять дубликаты и взаимосвязи между данными; создавать эталонные «золотые» записи. Решение представляет собой не одноразовую процедуру обработки данных, а полноценный комплекс проверки информации каждый день.
Выступление по презентации - https://www.youtube.com/watch?v=1vP90X3SwPc
Deductor data quality – очистка персональных данныхLoginom
Плохое качество данных является одной из самых больших проблем при построении аналитических решений, т.к. на основе некорректной информации делаются неверные выводы. Даже самые совершенные методы анализа не помогают, необходимо использовать специальные механизмы очистки.
Решение Deductor Data Quality позволяет автоматически распознавать, проверять, стандартизировать и очищать любые контактные данные; выявлять дубликаты и взаимосвязи между данными; создавать эталонные «золотые» записи. Решение представляет собой не одноразовую процедуру обработки данных, а полноценный комплекс проверки информации каждый день.
Выступление по презентации - https://www.youtube.com/watch?v=1vP90X3SwPc
Конференция "Digital-маркетинг: как контролировать результат?"
Поскольку главный вопрос мероприятия — «КАК?», представители ONE TOUCH рассказали о пошаговых настройках аналитики для отслеживания эффективности рекламной кампании. Руководитель отдела интернет-маркетинга ONE TOUCH Геннадий Базанов подтвердил слова Девида Огилви, что один миллион вложенный в эффективную рекламу продает больше, чем десять миллионов, вложенных в неэффективную рекламу. Кроме того, Геннадий наглядно показал, как правильно интерпретировать представленные в системе аналитики данные, чтобы понимать общие принципы их сбора и обработки.
При массовой выдаче кредитов возникают множество рисков: мошенничество, неверная оценка финансовых возможностей, недостоверные данные и прочее. Для управления этими рисками необходимо применение методов глубокого анализа данных, позволяющих найти оптимальный компромисс между доходностью, рисками, охватом рынка и временем обработки заявки.
Deductor нацелен на формализацию логики принятия решений, повышение скорости прохождения заявок, управление кредитными рисками и снижению требований к линейному персоналу.
Презентация с нашей внутренней летней сессии.Мы постарались рассказать, что такое семантическое ядро, и почему так важно его составить правильно. Также мы немного осветили виды поисковых запросов. Этот материал будет полезен как начинающим SEO-специалистам, так и специалистам, отвечающим за продвижение своей компании.
Управление кредитными рисками для банков и МФОLoginom
Максимум полезной информации для банков и МФО по управлению кредитными рисками. Уникальный кейс по описанию природы рисков и способов их оценки. Описана вся необходимая аналитика для разработки собственного кредитного конвейера. Есть решение на базе Deductor.
Выступление по презентации - https://www.youtube.com/watch?v=raDDegn5d8o
Аналитическая система для интернет-сайтов различного назначения - сайтов электронной коммерции, сайтов развлечений, электронных СМИ, сервисов самообслуживания, социальных медиа, социальных и мобильных приложений.
Поддерживается история посещений, интерграция с CRM и системами ретаргетинга.
Конференция "Digital-маркетинг: как контролировать результат?"
Поскольку главный вопрос мероприятия — «КАК?», представители ONE TOUCH рассказали о пошаговых настройках аналитики для отслеживания эффективности рекламной кампании. Руководитель отдела интернет-маркетинга ONE TOUCH Геннадий Базанов подтвердил слова Девида Огилви, что один миллион вложенный в эффективную рекламу продает больше, чем десять миллионов, вложенных в неэффективную рекламу. Кроме того, Геннадий наглядно показал, как правильно интерпретировать представленные в системе аналитики данные, чтобы понимать общие принципы их сбора и обработки.
При массовой выдаче кредитов возникают множество рисков: мошенничество, неверная оценка финансовых возможностей, недостоверные данные и прочее. Для управления этими рисками необходимо применение методов глубокого анализа данных, позволяющих найти оптимальный компромисс между доходностью, рисками, охватом рынка и временем обработки заявки.
Deductor нацелен на формализацию логики принятия решений, повышение скорости прохождения заявок, управление кредитными рисками и снижению требований к линейному персоналу.
Презентация с нашей внутренней летней сессии.Мы постарались рассказать, что такое семантическое ядро, и почему так важно его составить правильно. Также мы немного осветили виды поисковых запросов. Этот материал будет полезен как начинающим SEO-специалистам, так и специалистам, отвечающим за продвижение своей компании.
Управление кредитными рисками для банков и МФОLoginom
Максимум полезной информации для банков и МФО по управлению кредитными рисками. Уникальный кейс по описанию природы рисков и способов их оценки. Описана вся необходимая аналитика для разработки собственного кредитного конвейера. Есть решение на базе Deductor.
Выступление по презентации - https://www.youtube.com/watch?v=raDDegn5d8o
Аналитическая система для интернет-сайтов различного назначения - сайтов электронной коммерции, сайтов развлечений, электронных СМИ, сервисов самообслуживания, социальных медиа, социальных и мобильных приложений.
Поддерживается история посещений, интерграция с CRM и системами ретаргетинга.
Конференция Cybermarketing 2015: Яндекс.Метрика или как «большой брат» следит...Cybermarketing, Moscow
Распространение сервисов статистики от поисковых систем в рунете.
Сбор и анализ информации. Индексация.
Факторы, вероятно, используемые для ранжирования: поведение пользователей выявление аудитории проекта: срезы хостовые метрики технические показатели
Работа с данными счетчика для SEO-специалиста: настройка контрольные срезы и выгрузки вычисление KPI работ по SEO корректировки оптимизации сайта
Рекомендации и выводы.
Яндекс.Метрика и факторы для SEO-специалиста (Cybermarketing-2015). Севальнев...Дмитрий Севальнев
Подробней: http://www.pixelplus.ru/samostoyatelno/
Тезисы:
1. Распространение сервисов статистики от поисковых систем в рунете.
2. Сбор и анализ информации. Индексация.
3. Факторы, вероятно, используемые для ранжирования:
- поведение пользователей
- выявление аудитории проекта: срезы
- хостовые метрики
- технические показатели
4. Работа с данными счетчика для SEO-специалиста:
- настройка
- контрольные срезы и выгрузки
- вычисление KPI работ по SEO
- корректировки оптимизации сайта
5. Рекомендации и выводы.
Поведенческие факторы: основные типы, методы учёта, способы улучшения.
Обсуждаем:
1) Что такое поведенческие факторы и на какие типы их можно разделить?
2) Контроль и улучшение поведенческих факторов на выдаче (SERP) и внутри сайта. Хостовые и запросные факторы.
3) Как поисковые системы могут получать информацию о поведенческих факторах: бары, браузеры, счётчики?
4) Вопросы слушателей?
Видео доступно по ссылке: http://www.youtube.com/user/pixelplusru/videos
Что такое веб-аналитика?
Что нам может дать веб-аналитика?
Почему все теряет смысл, когда не ведется подсчет?
Обзор систем веб-аналитики: какая система лучше
Какие отчеты действительно важны, а какими можно пренебречь
Расширенные возможности веб-аналитики
Реальные примеры и истории успеха
2. Технологии WEB-аналитики
Серверные – скрипты, которые вы ставите к себе на
сервер. Нет необходимости передавать данные
сторонним сервисам, вы фиксируете 100% аудитории.
Можно выделить следующие продукты: Mint, Piwik, Open
Web Analytics.
Внешние – передают данные сторонним сервисам,
могут быть как видимыми (Liveinternet, Akavita), так и
невидимыми (Google Analytics, Яндекс.Метрика,
KissMetrics, Google Analytics Premium).
4. Google Analytics
Преимущества:
• Наиболее широкий спектр статистических
данных
• Более широкие возможности задавать
цели
• Возможность создавать выборки по
заданным условиям
• Возможность построения нестандартных
отчетов
• Возможность устанавливать триггеры на
определенные события
Недостатки:
• Не воспринимает часть поисковых
систем, как источник organic трафика
(например tut.by)
• Не отслеживает внешние ссылки на
«карте кликов»
• Плохое определение городов в
Беларуси
• Есть вопросы по отслеживанию сайтов
на аяксе
• Возможность компоновать рабочие столы
со своими виджетами
4
6. Яндекс.Метрика
Преимущества:
• Понимает все поисковые системы
Недостатки:
• Тепловая карта сайта
• Некоторые инструменты тяжело
применимы на практике
• Вебвизор
• Есть визуальная карта путей по сайту
• Удобная статистика по поисковым
системам и ключевым словам
• Слабые возможности сегментации
данных
8. Основные понятия «Аудитория»
•Посещение
•Уникальный посетитель
•Просмотры страниц
•Страниц/посещение
•Средняя продолжительность
посещения
•Показатель отказов
•Новые посещения
•Браузер и Операционная
система
•Мобильные устройства
8
9. Основные понятия «Поведение»
Плохое поведение – сигнал для анализа
следующих показателей:
• Карта поведения
• Посещаемость страниц
• Страница входа/выхода
• Поиск по сайту
• Статистика страницы
• Анализ работы сайта
9
10. Основные понятия «Источники трафика»
Прямой
SEO
Рефералы
Контекстная реклама
1.
2.
3.
4%
29%
49%
18%
Что такое источник?
Что такое канал?
Основные каналы трафика:
- Рефералы
- SEO – трафик
- Контекстная реклама
- Прямой трафик
10
12. Отчѐт «поисковая система» Google
analytics
В «аналитиксе» всѐ посложнее, но и
поинтереснее – давайте посмотрим вместе
как определить:
- источники поискового трафика;
- ключевые слова (их CTR) и страницы
входа для каждого из ключевых слов
12
14. Отслеживание конверсий
1. Установка целей
- Количество просмотренных страниц;
- время пребывания на сайте;
- отправка формы заявки;
- звонок клиента и т.д.
2. Присвоение ценности каждой цели
3. Расчет конверсии и поиск путей еѐ улучшения
14
15. Анализ SEO через другие источники
1. Разбиение
источников трафика на «минимально
возможные единицы»
2. Изучение
каждого из источников через призму
«Аудитории», «Поведения», «Конверсий»
3. Ранжирование
всех источников на группы по
«выбранному признаку»
4. Анализ
причин различной эффективности и
перераспределение бюджетов между источниками.
15