Павел Левчук написал хорошую заметку про быструю проверку сплитера при A/B-тестировании

https://ecommerce-in-ukraine.blogspot.com/2020/10/ab-splitter.html

Помните, в Винни-Пухе был "Посторонним В. [вход воспрещен]". Бедный Винни все никак не мог понять, что это за Посторонним В?

Так вот, есть в МГУ такая наукометрическая база данных, которая постоянно взвешивает ученых. "Истина" называется. И что вы думаете? Там появился доктор наук, китаец, который очень знаменит: у него 614 статей, 549 книг, 104 доклада на конференциях, 50 тезисов докладов, 44 патента, 2 свидетельства о регистрации прав на ПО, 41 научный отчёт, 17 наград, 2 диссертации, 5 дипломных работ, 141 учебный курс. А количество цитирований статей в журналах по данным Web of Science равно 12214, а в Scopus - 12054.

И все мы с ним знакомы - потому что его зовут И Др. // Найдено на просторах интернета

В июле Algorithmia опросила 102 Chief Information Officer и IT директоров крупных компаний с объемом продаж выше $1 млрд и количеством сотрудников не менее 5 000 об эффекте пандемии на AI/ML инициативы.

Две трети компаний признали, что AI/ML проекты имеют большее значение, чем они предполагали раньше. Четверть жалеют, что не дали таким проектам высший приоритет.

За время пандемии фокус AI/ML сместился с задач с long-term эффектом (доработка бэк-офиса, оптимизация логистики, фрод) на задачи short-term - оптимизация костов, маркетплейса, поведенческая аналитика.

Половина компаний собирается увеличить бюджеты AI/ML инициатив в ответ на пандемию. Треть компаний и до пандемии закладывала на эту область более $10 млн в год.

В 65% компаний в отделе AI/ML более 50 сотрудников. В четверти компаний их больше 100. 27% в пандемию набрали еще людей.

@internetanalytics

Аналитики зачастую не понимают бизнес-смысл используемых метрик, а бизнес не всегда понимает что лежит в математической основе тех или иных показателей.

Делимся с вами записью доклада Дмитрия Кудренко с Матемаркетинга-2019, который был признан одним из лучших докладов. Он про связь тактических и стратегических метрик и о том, какие ошибки мы совершаем при оценке маркетинговых специалистов.

В 2020 году Дима снова выступит на Матемаркетинге-2020, а кроме него, про работу с direct-маркетингом будут рассказывать топы Out Of Cloud, Retail Rocket, MindBox

Полная программа доступна по ссылке: https://bit.ly/3iMiT6Z
Билеты и подробности: https://matemarketing.ru

@matemarketing_official

🍿Кажется, эра классических кинотеатров всё

Компания Дисней официально объявила, что, цитирую: "В приоритете будет выпуск фильмов и сериалов для стримминговых сервисов. Контент для устаревших платформ - кинотеатров и телевидения, отойдет на второй план".

По сути, заявление признает победу онлайн-платформ в битве за зрителя.

Посмотрите на табличку с данными о новых подписчиках платных сервисов. Видим, что растет желание пользоваться таковыми у поколений, представители которых и приносили раньше прибыль классическим кинотеатрам. Кстати, они же являются и самыми активными пользователями соцсетей.

Изменился концепт и психология потребления фильмов. Совершенно другим становится и маркетинг кино, сместив приоритеты на онлайн-каналы коммуникации. В первую очередь на SMM.

Поколение Z и Миллениалы проводят 90% сетевого времени в соцсетях - главном источнике информирования потребителя.

Вывод - пандемия закрепила новый тезис: если фильма нет в соцсетях и онлайн-кинотеатрах, успеха не ждите.

@SmmMediaPlus

Каждый 6 доллар США был напечатан за последние 12 месяцев. Кажется, что-то идёт не так 🤔 ... @internetanalytics

К графику выше. Да, все плохо. Деньги напечатали, а скорость движения денежной массы снизилась. Следовательно, где-то возник пузырь. Что делать с этой информацией я пока не понимаю... The velocity of money is usually measured as a ratio of gross domestic product (GDP) to a country's M1 or M2 money supply.

We're seeing more deficit spending in 2020 than the past several years combined.

The government will add more to the national debt this year than all Presidents combined from George Washington to Bill Clinton

That added debt will increase the US debt-to-GDP ratio to over 120%. That's the highest in US history and puts the US in the same super-debtor's league as Japan, Greece, Italy and Lebanon.

https://www.bullionvault.com/gold-news/velocity-money-10012020

@internetanalytics

Грядет новый Google Analytics.

App + Web property становится дефолтным методом отслеживания.

Теперь это Google Analytics 4:
https://blog.google/products/marketingplatform/analytics/new_google_analytics/

Сергей Довганич, Renta.im отмечает, что
"В анонсе дважды поднимается тема cookies, по всей видимости, команда Google Chrome настроена решительно.
Вопрос data quality становится все острее, а необходимость DWH — уже вопрос вчерашнего дня."

А теперь "следите за руками". Еще месяц назад, дублинский офис Google подтвердил нам выступление
Aisling Mulhaire, measurement solution consultant Google на тему App+Web product overview на Матемаркетинге. И это будет абсолютно уникальный шанс лично пообщаться с человеком из команды, которая делала новую GA. Здорово? Синхронный перевод доклада будет.

И если этого мало. На Матемаркетинге будет Симо Ахава. И он тоже расскажет про App+Web, но уже с точки зрения пользователя сервиса, а не разработчика.

Матемаркетинг-2020 - событие с экспертами мирового уровня. Вы знаете что делать.

Матемаркетинг - 9-13 ноября
Билеты и подробности: https://matemarketing.ru
Программа конференции: https://bit.ly/3iMiT6Z

@matemarketing_official

В Appmetrica появился новый отчет «Анализ покупок». Если раньше приходилось применять дополнительные усилия, чтобы «собрать» картину по эффективности и прибыльности своего каталога/магазина товаров, то сейчас в отчете видны ключевые метрики: просмотры карточек товаров, использование акций и бонусов, аналитику по покупкам разной аудитории и географии др.

В итоге, можно:
- изучить топ популярных товаров и категорий, оценить их долю в общих продажах
- оценить продажи по промокоду — количество реализованного товара и суммарную стоимость. Для отдельных товаров, либо в категории
- Сравнить продажи конкретного товара или категории с разным процентом скидки.

https://appmetrica.yandex.ru/blog/ecommerce-report

Можно ли с помощью ML определить, у какого инфлюенсера стоит закупать рекламу, вольется ли новый сотрудник в команду и как быстро он будет закрывать задачи?

Да! 🚀

Коллеги из Матемаркетинга, самой большой российской конференции по маркетинговой аналитике, поделись с нами эксклюзивным видео, в котором Жанна Узалова (Head of Data Science в Creative Mobile) рассказывала, как с помощью прогнозирования поведения людей можно уменьшать риски компании и увеличивать монетизацию.

Переходите по ссылке и знакомьтесь с реальным опытом использования ML-моделей 👉 https://youtu.be/SHXZsTxajUs

В этом году конференция «Матемаркетинг» проводится с 9 по 13 ноября в онлайн-формате.

Каждый из дней конференции посвящен большой комплексной теме:

— 9 ноября — Web/App/App+Web-аналитика
— 10 ноября — Продуктовая и SaaS-аналитика
— 11 ноября — Global view и управление командами
— 12 ноября — Data-engineering + отчетность как продукт
— Пятница, 13 ноября — «Адские» кейсы

Мы командой ProductStar обязательно будем там в качестве зрителей, чего и вам советуем!

Знакомьтесь с полной программой выступлений по ссылке 👉 https://bit.ly/2HeoC7l

А с промокодом «PRODUCTSTAR» стоимость билетов ниже на 10% 😉

🤖 Data-driven маркетинг как часть аналитической культуры компании

В больших компаниях много маркетинга и много клиентов. Без анализа неясно, как одно связано с другим: насколько эффективно работает маркетинг в целом и каждая кампания в отдельности, откуда приходят клиенты и сколько они стоят.

Наступает момент, когда бизнес понимает: пора строить data-driven маркетинг. Отныне компания будет и планировать, и оценивать продвижение с опорой на данные. При этом компании совершают одни и те же ошибки.

Слишком поздно начинают собирать и анализировать данные

Размышляют так: раньше мы прекрасно обходились без данных. Компания была маленькая, все работало само. Но теперь уж развернемся. Проблема в том, что с места data-driven маркетинг не построить: нужна собственно data.

Поэтому хорошо бы копить информацию с момента, когда бизнес стартует. А если время упущено, просто начать прямо сейчас.

Собирают все данные подряд в надежде, что потом пригодится

Другая крайность: кампания забирает вообще все, до чего дотянется. Выходит дорого: как минимум информацию нужно где-то хранить и поддерживать ее актуальность. Еще хуже, что обилие бессмысленной информации — то же самое, что хаос. В базах лежат какие-то данные, но как и зачем их применять — непонятно. А в это время клиенты, чертыхаясь, заполняют на сайте при регистрации по 20 полей.

Прежде, чем что-то собирать, полезно созвать три департамента: аналитиков, маркетинг и продажи. И пусть они договорятся, какие данные для чего будут использовать.

Забывают о качестве данных

Вот вроде бы компания и данные собирает, и знает, для чего. В базе уже 150 000 клиентов, 100 000 телефонов и 50 000 адресов. А на поверку выясняется, что коммуницировать по этим контактам удается только с 5 000 клиентов. И то не факт. Потому что никто не заботился о качестве данных и не проверял, что, откуда и в каком виде приходит в базу.

Хорошо бы поставить метрики не только на трафик, конверсию или продажи, но и на качество данных. И заботиться о том, чтобы в базу или сразу приходили чистые данные, или их кто-то чистил уже потом. А лучше и то, и другое.

Остальное — в записи выступления Алены Артемьевой из «Альфа-Капитала»

Обо всем, что выше — первые 10 минут выступления «Data-driven маркетинг как часть аналитической культуры компании». Остальные полчаса: о компетенциях аналитиков и подборе нужных специалистов, о месте аналитиков в структуре компании, о сложностях в построении data-driven маркетинга и путях их решения. По делу, рекомендуем.

Алена Артемьева выступила с этой темой на «Матемаркетинге» в 2019 году.

«Матемаркетинг» — самая большая в России конференция о маркетинговой аналитике. В этом году она пройдет 9—13 ноября в онлайне. Мы договорились с организаторами, по промокоду HFLABS дают 10% скидки https://bit.ly/3lXldZV.

@hflabs_official

В качестве бонуса для моих подписчиков организаторы Матемаркетинг открыли доступ к видео с MM-2019, где Константин Юревич (SegmentStream) рассказывает о том, как изучить глубинные аспекты использования Google BigQuery: подводные камни, неявные нюансы и способы обхода лимитов и сэмплирования при работе с большим количеством источников данных (реклама, web-сайт, приложение, оффлайн-точка).

https://youtu.be/HAPbkT9eRWA