«Как соединить онлайн и офлайн и повышать эффективность в многоканальном мире...Никита Евдокимов
«Как соединить онлайн и офлайн и повышать эффективность в многоканальном мире» — Юрий Берченко, руководитель отдела по работе с ключевыми клиентами сектора ритейл Google
Регина Коржева, руководитель дирекции интернет-маркетинга «Почта Банк» — «Ком...Никита Евдокимов
Регина Коржева, руководитель дирекции интернет-маркетинга «Почта Банк» — «Комплексный подход к оптимизации кампаний. Как уменьшить CPA на 20% и увеличить количество заявок»
Екатерина Атанасян, Business Intelligence Group, Анатолий Лукашин, «Сбербанк»...Никита Евдокимов
Екатерина Атанасян, Business Intelligence Group, Анатолий Лукашин, «Сбербанк» — «Эффективность YouTube по сравнению с другими СМИ в медиа-миксе Сбербанка – результаты эконометрического исследования»
Апраджита Джэн, маркетинг-евангелист Google — «Как машинное обучение меняет б...Никита Евдокимов
This document discusses machine learning and how it is changing business and marketing. It provides definitions of key terms like artificial intelligence, machine learning, and deep learning. It then gives examples of how machine learning is used at Google in various products like Search, Gmail, Photos, Translate, and YouTube. It discusses how machine learning is used in Google advertising products and the demand marketing process in an AI/digital world. Key aspects discussed are using data like demographics, psychographics, time of day and user behavior to power applications of machine learning in areas like bidding, personalization, and measuring outcomes.
Марина Ковпак, руководитель отдела интернет-маркетинга Hoff — «Геоэксперимент...Никита Евдокимов
Марина Ковпак, руководитель отдела интернет-маркетинга Hoff — «Геоэксперимент: как оценить влияние видеорекламы на онлайн- и офлайн-конверсии. Опыт компании Hoff»
Андрей Заволока, менеджер по работе с ключевыми клиентами Google — «Использов...Никита Евдокимов
Андрей Заволока, менеджер по работе с ключевыми клиентами Google — «Использование YouTube и ремаркетинга в КМС для стимулирования продаж автомобилей через платформу CarPrice»
Елена Грабчак, менеджер по работе с крупными клиентами Google, Елена Крылова,...Никита Евдокимов
Елена Грабчак, менеджер по работе с крупными клиентами Google, Елена Крылова, руководитель отдела рекламы VW, Елена Адаменко, директор по развитию бизнеса Itella Connexions — «Как связать офлайн-продажи с онлайн-коммуникацией. Кейс VW»
Нил Хойн, руководитель направления аналитики Google — «Предиктивный маркетинг...Никита Евдокимов
The document discusses the growing amount of customer data available and the importance of using predictive marketing and data-driven attribution to influence customer journeys. It provides examples of companies that saw increases in leads and conversions or decreases in cost-per-conversion after implementing these techniques. The presentation recommends that companies begin exploring data-driven attribution in AdWords, understand customer lifetime value by analyzing customer segments, and strengthen testing and validation capabilities.
«Как соединить онлайн и офлайн и повышать эффективность в многоканальном мире...Никита Евдокимов
«Как соединить онлайн и офлайн и повышать эффективность в многоканальном мире» — Юрий Берченко, руководитель отдела по работе с ключевыми клиентами сектора ритейл Google
Регина Коржева, руководитель дирекции интернет-маркетинга «Почта Банк» — «Ком...Никита Евдокимов
Регина Коржева, руководитель дирекции интернет-маркетинга «Почта Банк» — «Комплексный подход к оптимизации кампаний. Как уменьшить CPA на 20% и увеличить количество заявок»
Екатерина Атанасян, Business Intelligence Group, Анатолий Лукашин, «Сбербанк»...Никита Евдокимов
Екатерина Атанасян, Business Intelligence Group, Анатолий Лукашин, «Сбербанк» — «Эффективность YouTube по сравнению с другими СМИ в медиа-миксе Сбербанка – результаты эконометрического исследования»
Апраджита Джэн, маркетинг-евангелист Google — «Как машинное обучение меняет б...Никита Евдокимов
This document discusses machine learning and how it is changing business and marketing. It provides definitions of key terms like artificial intelligence, machine learning, and deep learning. It then gives examples of how machine learning is used at Google in various products like Search, Gmail, Photos, Translate, and YouTube. It discusses how machine learning is used in Google advertising products and the demand marketing process in an AI/digital world. Key aspects discussed are using data like demographics, psychographics, time of day and user behavior to power applications of machine learning in areas like bidding, personalization, and measuring outcomes.
Марина Ковпак, руководитель отдела интернет-маркетинга Hoff — «Геоэксперимент...Никита Евдокимов
Марина Ковпак, руководитель отдела интернет-маркетинга Hoff — «Геоэксперимент: как оценить влияние видеорекламы на онлайн- и офлайн-конверсии. Опыт компании Hoff»
Андрей Заволока, менеджер по работе с ключевыми клиентами Google — «Использов...Никита Евдокимов
Андрей Заволока, менеджер по работе с ключевыми клиентами Google — «Использование YouTube и ремаркетинга в КМС для стимулирования продаж автомобилей через платформу CarPrice»
Елена Грабчак, менеджер по работе с крупными клиентами Google, Елена Крылова,...Никита Евдокимов
Елена Грабчак, менеджер по работе с крупными клиентами Google, Елена Крылова, руководитель отдела рекламы VW, Елена Адаменко, директор по развитию бизнеса Itella Connexions — «Как связать офлайн-продажи с онлайн-коммуникацией. Кейс VW»
Нил Хойн, руководитель направления аналитики Google — «Предиктивный маркетинг...Никита Евдокимов
The document discusses the growing amount of customer data available and the importance of using predictive marketing and data-driven attribution to influence customer journeys. It provides examples of companies that saw increases in leads and conversions or decreases in cost-per-conversion after implementing these techniques. The presentation recommends that companies begin exploring data-driven attribution in AdWords, understand customer lifetime value by analyzing customer segments, and strengthen testing and validation capabilities.
2. 84% ВЗРОСЛОГО НАСЕЛЕНИЯ РОССИИ СЛЕДЯТ* ЗА СПОРТОМ
* Следят = смотрят прямые трансляции, обзоры событий, читают спортивные СМИ
Источник: Global Sports Media Consumption Report 2014 (Kantar).
Онлайн на мобильных
устройствах
Онлайн на стационарных
устройствах 89%
болельщиков
России
потребляют
спортивный
контент онлайн
каждую неделю
3. ПОТРЕБНОСТИ ЗРИТЕЛЕЙ
▪ Смотрят контент о
предстоящем
событии за 1-7
дней до старта
54%
▪ Заходят на
YouTube после
окончания
спортивного
события
61%
▪ Всех запросов о
событии
происходят в
течение 2 дней
после него
84%
*по данным YouTube
10. ЕКАТЕРИНА БОГДАН,
ДИРЕКТОР ЦИФРОВЫХ ПРОДУКТОВСУБХОЛДИНГА “ГПМ-МАТЧ”
● Присутствие Матч ТВ на крупнейшей
видео площадке, привлечение
внимания к бренду и проектам канала
● Возможность взаимодействия с
целевой аудиторией вне эфирного
вещания, увеличение охвата
● Новый источник монетизации контента
● Доступ к технологии Content ID и работа
с пользовательскими копиями
контента Матч ТВ
13. Think with Google - это ресурс, где есть все, что нужно профессионалам:
аналитика и статистика, инсайты и кейсы, инновационные решения и
практические рекомендации, - для разных индустрий, платформ и
аудиторий. Мы изучаем последние данные, отслеживаем актуальные
тенденции и делимся ими с вами.
Будьте в курсе нового, черпайте вдохновение и новые идеи!
ВСЕ ПРЕЗЕНТАЦИИ И ВИДЕО
ВЫСТУПЛЕНИЙ КОНФЕРЕНЦИИ ДОСТУПНЫ
НА ПОРТАЛЕ THINKWITHGOOGLE.RU
ПЕРЕЙТИ НА САЙТ