В Зелёном зале – Иван Никитин, СРО, BelkaCar - Что значит быть руководителем аналитики и как (и зачем) из аналитики перейти в директора по продукту.
«Что значит быть хорошим руководителем аналитики? Конечно, можно много всего сказать на этот счет, но в общем и целом я бы сформулировал это так: быть хорошим руководителем аналитики это значит выстраивать процессы компании так, чтобы важные, нужные, правильные вопросы, быстро получили правильные ответы.»
Трансляция здесь
«Что значит быть хорошим руководителем аналитики? Конечно, можно много всего сказать на этот счет, но в общем и целом я бы сформулировал это так: быть хорошим руководителем аналитики это значит выстраивать процессы компании так, чтобы важные, нужные, правильные вопросы, быстро получили правильные ответы.»
Трансляция здесь
Следующий доклад в Зелёном зале – Эдуард Савинов, Руководитель аналитики мобильного банка, Тинькофф, – Формирование и развитие команды аналитики приложения. Особенности работы выделенной команды, целеполагание и управление.
Начинаем уже совсем скоро.
Трансляция в публичном доступе тоже есть, подключайтесь.
Начинаем уже совсем скоро.
Трансляция в публичном доступе тоже есть, подключайтесь.
В 15:30 в комнате Data Stories начнётся интервью с Сергеем Галактионовым, СЕО JetStat: «Как агентству сделать 1000 отчетов за месяц и не умереть»
Трансляция по ссылке.
Трансляция по ссылке.
Через 5 минут Алексей Никушин, основатель Матемаркетинга, продолжит карьерный трек в Зелёном зале с докладом "Как junior-аналитику найти работу, когда все ищут (и не могут найти) middle'ов".
Трансляция доступна всем, присоединяйтесь.
Трансляция доступна всем, присоединяйтесь.
В 16:15 начинаем доклад Сергея Воронцова, Яндекс Go - Баланс маркетплейса: как управлять спросом и предложением на платформе.
Доступ к трансляции по ссылке.
Доступ к трансляции по ссылке.
И, наконец, завершающий доклад для Красного зала.
Максим Годзи, Retentioneering – Следующие точки роста после внедрения ML в управлении рекламой.
Начинаем в 16:45.
Доступ открыт на сайте.
Максим Годзи, Retentioneering – Следующие точки роста после внедрения ML в управлении рекламой.
Начинаем в 16:45.
Доступ открыт на сайте.
Матемаркетинг-21 случился и это, наверное, настоящее чудо
Пару месяцев назад инстаграм дал бизнес-аккаунтам возможность использовать API для разработчиков – это значит, что теперь можно запускать чат-боты в директе.
В 2021 году люди все чаще ожидают немедленного ответа от бизнеса, причём во всех формах общения (в чат-ботах – 60%, в соц. сетях – 37%). Конечно, проще его предоставить через чат-боты.
Чат-боты – самый быстрорастущий канал коммуникации (11,9% прироста в 2020), который все ещё не так широко распространён по сравнению с остальными (24,9% у чат-ботов и 66,7% у почтовых рассылок).
Как настраивать чат-боты?
Ребята из Chatfuel (тот стартап, который был у Дудя в выпуске про Кремниевую долину) сделали полезный гайд по настройке чат-ботов в инстаграме. Чтобы получить его и 50 чатов в подарок, пишите "чек-лист" в инстаграм Chatfuel Russia.
via @internetanalytics
В 2021 году люди все чаще ожидают немедленного ответа от бизнеса, причём во всех формах общения (в чат-ботах – 60%, в соц. сетях – 37%). Конечно, проще его предоставить через чат-боты.
Чат-боты – самый быстрорастущий канал коммуникации (11,9% прироста в 2020), который все ещё не так широко распространён по сравнению с остальными (24,9% у чат-ботов и 66,7% у почтовых рассылок).
Как настраивать чат-боты?
Ребята из Chatfuel (тот стартап, который был у Дудя в выпуске про Кремниевую долину) сделали полезный гайд по настройке чат-ботов в инстаграме. Чтобы получить его и 50 чатов в подарок, пишите "чек-лист" в инстаграм Chatfuel Russia.
via @internetanalytics
👍1
Смотрим на рекламного монстра Criteo: посчитали свои прямые потери от борьбы со слежкой за пользователями, строят свой интернет, делают ставку на retail media. Ключевые цифры.
Criteo - это лидер ретаргетинга ("брошенные корзины", которые вас догоняют) в мире. Они работают со всем топом ритейла и крупных брендов, супер-устойчивый и интересный бизнес с выручкой под миллиард долларов. При этом по ним сильнее всего ударили новые фичи в iOS и Хроме - резко упала капитализация, обеспокоились инвесторы, сменилось руководство.
Почему на них надо смотреть:
1. Пример будущего для рекламщиков и бенчмарк их будущих потерь в privacy-мире.
2. Пример попытки выйти за пределы одного понятного клиенту рекламного перфоманс-продукта
В последнем отчёте Criteo рассказали в деталях о потерях бизнеса из-за всеобщей борьбы со слежкой за пользователями. Только 60% охвата удалось сохранить - остальные 40% посетителей сайтов теперь "невидимы" и им ретаргетинг не показать. При этом компания умалчивает о потере частоты контакта. В деньгах это $55 миллионов в этом году и до $120 миллионов в следующем!
Не считая того, что вся компания не столько новые продукты пилит, а лихорадочно пытается построить замену cookies, на которых работала. Фактически, им приходится строить свой интернет, где идентификатором являются не cookie, а логины, электронные почты, которые Criteo получает от своих клиентов-ритейлеров и брендов. 50% топовых ритейлеров Евросоюза и США у них есть.
Criteo активно развивает новую важную тему в рекламе - retail media. Даёт свои технологии, чтобы крупные маркетплейсы и ритейлеры могли продавать на своих страницах (и за их пределами) таргетированную рекламу. Среди их площадок - Carrefour, Macy's, Walmart, Bestbuy, недавно потеряли Target. В клиентах - даже Unilever, которого раньше в ретаргетинге сложно было представить. Деньги за это Criteo берёт комиссией сверху, что даёт любимую инвесторами "платформенную" молдель выручки. Доля денег от Retail Media - уже 10%. Всего от "не-ретаргетинга" - 25% выручки.
Criteo всегда шли напрямую к клиентам, но теперь треть бизнеса идёт от агентств. Растёт видео и Connected-TV сегмент, то есть таргетинг на новые аудитории в этих носителях. И запустили shoppable video - когда можно купить продукт сразу из видеоролика. Всё это - около 25% выручки, но это уже пятый год таких попыток.
Интересный инсайт - Criteo говорят, что для рекламщиков iOS аудитории из-за запрета отслеживания в приложениях резко подешевели и если уметь их ловить, то можно быть очень эффективным. Также в своём бизнесе они почувствовали просадку в сегментах авто и электроники - сказываются перебои в поставках.
Что в итоге:
1) Criteo отчаянно цепляется за заработанное в 2010-х. Они точно потеряют в выручке и им точно придётся заниматься бизнесом, в котором они не эксперты. Десять лет ты продаешь е-коммерс конверсии и перфоманс и легко растешь, а теперь ты вдруг должен рассказывать про новые аудитории, сложные способы их подсчёта. А тебе не особо верят, потому что ты эксперт в другом. С похожей проблемой роста столкнутся и перфоманс-агентства.
2) "Свой интернет" на first-party данных у Criteo получается, но вот эти 60% прежнего охвата - это максимальный предел для всех новых айдишников на замену cookies в браузерах. Никого крупнее Criteo нет, следовательно остальные потеряют до 50-70% охвата, и такую же просадку получат в деньгах.
3) Борьба за privacy - это ощутимые косты и денежные потери для всех. Клиенты Criteo тоже почувствуют всё это, получив меньше конверсий.
Про тему privacy, дата-этики и данных в маркетинге регулярно пишу тут.
Criteo - это лидер ретаргетинга ("брошенные корзины", которые вас догоняют) в мире. Они работают со всем топом ритейла и крупных брендов, супер-устойчивый и интересный бизнес с выручкой под миллиард долларов. При этом по ним сильнее всего ударили новые фичи в iOS и Хроме - резко упала капитализация, обеспокоились инвесторы, сменилось руководство.
Почему на них надо смотреть:
1. Пример будущего для рекламщиков и бенчмарк их будущих потерь в privacy-мире.
2. Пример попытки выйти за пределы одного понятного клиенту рекламного перфоманс-продукта
В последнем отчёте Criteo рассказали в деталях о потерях бизнеса из-за всеобщей борьбы со слежкой за пользователями. Только 60% охвата удалось сохранить - остальные 40% посетителей сайтов теперь "невидимы" и им ретаргетинг не показать. При этом компания умалчивает о потере частоты контакта. В деньгах это $55 миллионов в этом году и до $120 миллионов в следующем!
Не считая того, что вся компания не столько новые продукты пилит, а лихорадочно пытается построить замену cookies, на которых работала. Фактически, им приходится строить свой интернет, где идентификатором являются не cookie, а логины, электронные почты, которые Criteo получает от своих клиентов-ритейлеров и брендов. 50% топовых ритейлеров Евросоюза и США у них есть.
Criteo активно развивает новую важную тему в рекламе - retail media. Даёт свои технологии, чтобы крупные маркетплейсы и ритейлеры могли продавать на своих страницах (и за их пределами) таргетированную рекламу. Среди их площадок - Carrefour, Macy's, Walmart, Bestbuy, недавно потеряли Target. В клиентах - даже Unilever, которого раньше в ретаргетинге сложно было представить. Деньги за это Criteo берёт комиссией сверху, что даёт любимую инвесторами "платформенную" молдель выручки. Доля денег от Retail Media - уже 10%. Всего от "не-ретаргетинга" - 25% выручки.
Criteo всегда шли напрямую к клиентам, но теперь треть бизнеса идёт от агентств. Растёт видео и Connected-TV сегмент, то есть таргетинг на новые аудитории в этих носителях. И запустили shoppable video - когда можно купить продукт сразу из видеоролика. Всё это - около 25% выручки, но это уже пятый год таких попыток.
Интересный инсайт - Criteo говорят, что для рекламщиков iOS аудитории из-за запрета отслеживания в приложениях резко подешевели и если уметь их ловить, то можно быть очень эффективным. Также в своём бизнесе они почувствовали просадку в сегментах авто и электроники - сказываются перебои в поставках.
Что в итоге:
1) Criteo отчаянно цепляется за заработанное в 2010-х. Они точно потеряют в выручке и им точно придётся заниматься бизнесом, в котором они не эксперты. Десять лет ты продаешь е-коммерс конверсии и перфоманс и легко растешь, а теперь ты вдруг должен рассказывать про новые аудитории, сложные способы их подсчёта. А тебе не особо верят, потому что ты эксперт в другом. С похожей проблемой роста столкнутся и перфоманс-агентства.
2) "Свой интернет" на first-party данных у Criteo получается, но вот эти 60% прежнего охвата - это максимальный предел для всех новых айдишников на замену cookies в браузерах. Никого крупнее Criteo нет, следовательно остальные потеряют до 50-70% охвата, и такую же просадку получат в деньгах.
3) Борьба за privacy - это ощутимые косты и денежные потери для всех. Клиенты Criteo тоже почувствуют всё это, получив меньше конверсий.
Про тему privacy, дата-этики и данных в маркетинге регулярно пишу тут.
👍2
Кросс-девайс для всех моделей атрибуции в Метрике.
Ещё в середине ноября Яндекс объявил, что Метрика стала по умолчанию определять атрибуцию в режиме кросс-девайс — засчитывать переходы со всех используемых устройств. А в Директе появилась возможность вручную подключить этот режим при выборе модели атрибуции.
Раньше Метрика и Директ учитывали только одно устройство пользователя на пути к конверсии. Теперь в этой цепочке видны все устройства: какой именно переход на сайт будет засчитан как источник визита или конверсии, зависит от модели атрибуции.
Для реализации кросс-девайса используется Крипта — она умеет распознавать идентификаторы устройств и браузеров, поэтому метричный кросс-девайс будет работать в любом браузере.
Подробности здесь: https://yandex.ru/adv/news/metrika-i-direkt-nachali-uchityvat-perekhody-so-vsekh-ustroystv-polzovatelya-na-puti-k-konversii
@internetanalytics
Ещё в середине ноября Яндекс объявил, что Метрика стала по умолчанию определять атрибуцию в режиме кросс-девайс — засчитывать переходы со всех используемых устройств. А в Директе появилась возможность вручную подключить этот режим при выборе модели атрибуции.
Раньше Метрика и Директ учитывали только одно устройство пользователя на пути к конверсии. Теперь в этой цепочке видны все устройства: какой именно переход на сайт будет засчитан как источник визита или конверсии, зависит от модели атрибуции.
Для реализации кросс-девайса используется Крипта — она умеет распознавать идентификаторы устройств и браузеров, поэтому метричный кросс-девайс будет работать в любом браузере.
Подробности здесь: https://yandex.ru/adv/news/metrika-i-direkt-nachali-uchityvat-perekhody-so-vsekh-ustroystv-polzovatelya-na-puti-k-konversii
@internetanalytics
Как ставка на “Умные алгоритмы” и корпоративный угар угробили “американский ЦИАН”
В ноябре маркетплейс недвижимости Zillow резко рухнул вниз, потеряв больше половины стоимости. А с января он подешевел аж в 4 раза! Компания списала $500M долларов убытков и сократила 2000 человек. Это яркий крах смелой стратегии “цифрового” подхода переделки традиционной отрасли, основанного на бигдате и умных алгоритмах. Почему так случилось?
Zillow с 2018 года сделали ставку на сервис home-flipping. Это быстрая покупка дома за кэш, быстрая реновация и редизайн и быстрая продажа. Вся скорость - благодаря умному анализу огромного накопленного количества данных по сделкам, включая анализ фотографий нейросетями. Шутка-ли, Zillow заявлял, что разработал big data алгоритмы предсказания будущей цены дома с уровнем погрешности всего в 2%! Алгоритм точно предсказал цену после переделки, ты быстро купил, обработал, продал. Без оценщиков, агентов, длинных переговоров - кэш-машина! Инвесторы верили.
Конкуренты с самого начала говорили, что машинное обучение не может предсказывать столь сложные рыночные механизмы и нельзя на нём строить стратегию. На цены домов могут повлиять, мол, и факторы изменений вкусов покупателей, и общее движение рынка. Так в итоге и случилось. Удалёнка изменила подходы американцев в выбору жилья, сменились вкусы. Все предсказания алгоритмов перестали срабатывать. Но всё существенно ухудшил ещё один фактор.
Тогда был принят “проект Кетчуп”. В системы предсказания, которые и так вели компанию на айсберги, ввели дополнительные 7% к будущей цене по оценке алгортитма. Команда аналитиков возмутилась, писала в slack, но их игнорировали. Рост важнее. Это новшество сразу же позволило предлагать больше денег владельцам и покупать дома быстрее.Ну вы уже наверное догадались, что случилось дальше. Менеджеры выполнили свои KPI. Zillow купил в разы больше недвижимости, чем годом раньше.
И тут поменялся рынок, на ⅔ жилья в портфеле Zillow снизились цены, алгоритмы не смогли это учесть. А страсть менеджеров к неуёмному росту оставила Zillow с целой прорвой подешевевшей недвижимости. Дальше - увольнения, падение стоимости, и СЕО, который всё свалил на плохую big data.
Что познавательного в этой истории?
Это история фейла, в котором слишком много веры в точные машинные предсказания и старое-доброе рвение менеджмента, который вынуждают безгранично и слишком быстро расти.
1) Когда вы видите проект, успех которого так сильно завязан на machine learning и большие данные - скорее всего, вы имеете дело с очередной убедительной сказкой для инвесторов. В реальной жизни это работает гораздо хуже.
2) Любые алгоритмы и big data - способ улучшить и оптимизировать уже работающий процесс. То есть делать что-то немного лучше конкурента. Но никогда не метод обыграть рынок и сложившиеся правила.
3) Когда биг дата начинает мешаться под ногами - менеджеры всегда найдут способ её “обыграть”, чтобы достичь своих целей. Когда у тебя нет выбора, кроме как драматически расти - это часто заканчивается очень плохо.
В ноябре маркетплейс недвижимости Zillow резко рухнул вниз, потеряв больше половины стоимости. А с января он подешевел аж в 4 раза! Компания списала $500M долларов убытков и сократила 2000 человек. Это яркий крах смелой стратегии “цифрового” подхода переделки традиционной отрасли, основанного на бигдате и умных алгоритмах. Почему так случилось?
Zillow с 2018 года сделали ставку на сервис home-flipping. Это быстрая покупка дома за кэш, быстрая реновация и редизайн и быстрая продажа. Вся скорость - благодаря умному анализу огромного накопленного количества данных по сделкам, включая анализ фотографий нейросетями. Шутка-ли, Zillow заявлял, что разработал big data алгоритмы предсказания будущей цены дома с уровнем погрешности всего в 2%! Алгоритм точно предсказал цену после переделки, ты быстро купил, обработал, продал. Без оценщиков, агентов, длинных переговоров - кэш-машина! Инвесторы верили.
Конкуренты с самого начала говорили, что машинное обучение не может предсказывать столь сложные рыночные механизмы и нельзя на нём строить стратегию. На цены домов могут повлиять, мол, и факторы изменений вкусов покупателей, и общее движение рынка. Так в итоге и случилось. Удалёнка изменила подходы американцев в выбору жилья, сменились вкусы. Все предсказания алгоритмов перестали срабатывать. Но всё существенно ухудшил ещё один фактор.
Тогда был принят “проект Кетчуп”. В системы предсказания, которые и так вели компанию на айсберги, ввели дополнительные 7% к будущей цене по оценке алгортитма. Команда аналитиков возмутилась, писала в slack, но их игнорировали. Рост важнее. Это новшество сразу же позволило предлагать больше денег владельцам и покупать дома быстрее.Ну вы уже наверное догадались, что случилось дальше. Менеджеры выполнили свои KPI. Zillow купил в разы больше недвижимости, чем годом раньше.
И тут поменялся рынок, на ⅔ жилья в портфеле Zillow снизились цены, алгоритмы не смогли это учесть. А страсть менеджеров к неуёмному росту оставила Zillow с целой прорвой подешевевшей недвижимости. Дальше - увольнения, падение стоимости, и СЕО, который всё свалил на плохую big data.
Что познавательного в этой истории?
Это история фейла, в котором слишком много веры в точные машинные предсказания и старое-доброе рвение менеджмента, который вынуждают безгранично и слишком быстро расти.
1) Когда вы видите проект, успех которого так сильно завязан на machine learning и большие данные - скорее всего, вы имеете дело с очередной убедительной сказкой для инвесторов. В реальной жизни это работает гораздо хуже.
2) Любые алгоритмы и big data - способ улучшить и оптимизировать уже работающий процесс. То есть делать что-то немного лучше конкурента. Но никогда не метод обыграть рынок и сложившиеся правила.
3) Когда биг дата начинает мешаться под ногами - менеджеры всегда найдут способ её “обыграть”, чтобы достичь своих целей. Когда у тебя нет выбора, кроме как драматически расти - это часто заканчивается очень плохо.
👍6
Пострадавшие от privacy, часть 2: Snapchat (первая история тут). Компания не попала в прогнозы по выручке и потеряла 22% стоимости акций после запретов трекинга со стороны Apple. Что именно повлияло на выручку?
- Snapchat - бизнес с $4 млрд рекламной выручки по миру и стоит сейчас $86 млрд (это в 24 (!) раза больше, чем VK/Mail).
- Больше половины рекламной выручки Snapchat- от Direct Response, то есть измеримых установок, продаж, других конверсий. И весь этот бизнес, который лихо рос до лета, застопорился и перестал расти. Компания прогнозирует, что доля бренд-рекламы (охваты, интеграции) снова увеличится.
- Когда Apple ввёл запрет трекинга, рекламодателям пришлось переходить на SKAN, способ анализа эффективности рекламы от самого Apple. Он гораздо менее удобен, даёт данные с задержкой, требует минимального количества конверсий по кампании, не позволяет учитывать конверсии post-view (после просмотра, не клика), не позволяет выключить таргетинг на тех, кто уже сделал инсталл приложения.
- Пропала возможность тестировать гипотезы (разные креативы) - на каждую кампанию у рекламодателя не набирается в статистике нужного количества действий. Крути один баннер и не жужжи, говорит нам Apple.
- Не выходит использовать разные измерения лифтов - бренд лифт, conversion lift. Тоже не хватает отслеживаемых действий.
- Выросла цена за показ рекламы пользователю, на 60% год к году. При этом застопорилась выручка на одного пользователя Snapchat везде, кроме США. Ответ компании аналитикам "ну, в США мы просто продаём рекламодателям удачнее).
- Из-за этого перфоманс-рекламодатели (50% бизнеса!) уходят в другие каналы, реклама становится неэффективной и "слепой". На альтернативном решении для аналитики внутри Snapchat осталась только половина рекламодателей. Это анализ на основе тех юзеров, которые нажали "согласен на трекинг", но видимо рекламодателям такого не хватает.
- Из интересного - Snapchat будет вкладываться в свои собственные шоу - пятиминутные ролики про мемы и другой юмор, к примеру. И уже размещает в них брендов. Помимо брендированных линз, фильтров, и рекламы в самой ленте.
Резюме:
- Privacy-запреты вдарили как следует по бизнесу мобильных приложений, зависящих от рекламы. Хуже стало и продавцам рекламы и покупателям. Значит, одним придётся пересматривать цену привлечения пользователя, другим - брать деньги с юзера, раз на рекламе зарабатывать как раньше не получается.
- Все выживают пока за счёт того, что такое ограничение трекинга пользователя не ввёл Android. Стоит ему пойти вслед за Apple и рынок тряханёт в два раза сильнее
- Грядут сплошные новые косты, пересмотр систем аналитики и медиасплита. За 3-5 лет рынок маркетинговых технологий сильно изменится.
- Тренд на "измеряем всё и вся, привязываем к результату" становится проблемой. Snapchat придётся больше продавать "охваты" и "спецпроекты" брендам, а тех уже научили ориентироваться на результат. Проблема.
- Snapchat - бизнес с $4 млрд рекламной выручки по миру и стоит сейчас $86 млрд (это в 24 (!) раза больше, чем VK/Mail).
- Больше половины рекламной выручки Snapchat- от Direct Response, то есть измеримых установок, продаж, других конверсий. И весь этот бизнес, который лихо рос до лета, застопорился и перестал расти. Компания прогнозирует, что доля бренд-рекламы (охваты, интеграции) снова увеличится.
- Когда Apple ввёл запрет трекинга, рекламодателям пришлось переходить на SKAN, способ анализа эффективности рекламы от самого Apple. Он гораздо менее удобен, даёт данные с задержкой, требует минимального количества конверсий по кампании, не позволяет учитывать конверсии post-view (после просмотра, не клика), не позволяет выключить таргетинг на тех, кто уже сделал инсталл приложения.
- Пропала возможность тестировать гипотезы (разные креативы) - на каждую кампанию у рекламодателя не набирается в статистике нужного количества действий. Крути один баннер и не жужжи, говорит нам Apple.
- Не выходит использовать разные измерения лифтов - бренд лифт, conversion lift. Тоже не хватает отслеживаемых действий.
- Выросла цена за показ рекламы пользователю, на 60% год к году. При этом застопорилась выручка на одного пользователя Snapchat везде, кроме США. Ответ компании аналитикам "ну, в США мы просто продаём рекламодателям удачнее).
- Из-за этого перфоманс-рекламодатели (50% бизнеса!) уходят в другие каналы, реклама становится неэффективной и "слепой". На альтернативном решении для аналитики внутри Snapchat осталась только половина рекламодателей. Это анализ на основе тех юзеров, которые нажали "согласен на трекинг", но видимо рекламодателям такого не хватает.
- Из интересного - Snapchat будет вкладываться в свои собственные шоу - пятиминутные ролики про мемы и другой юмор, к примеру. И уже размещает в них брендов. Помимо брендированных линз, фильтров, и рекламы в самой ленте.
Резюме:
- Privacy-запреты вдарили как следует по бизнесу мобильных приложений, зависящих от рекламы. Хуже стало и продавцам рекламы и покупателям. Значит, одним придётся пересматривать цену привлечения пользователя, другим - брать деньги с юзера, раз на рекламе зарабатывать как раньше не получается.
- Все выживают пока за счёт того, что такое ограничение трекинга пользователя не ввёл Android. Стоит ему пойти вслед за Apple и рынок тряханёт в два раза сильнее
- Грядут сплошные новые косты, пересмотр систем аналитики и медиасплита. За 3-5 лет рынок маркетинговых технологий сильно изменится.
- Тренд на "измеряем всё и вся, привязываем к результату" становится проблемой. Snapchat придётся больше продавать "охваты" и "спецпроекты" брендам, а тех уже научили ориентироваться на результат. Проблема.
Facebook
Log in or sign up to view
See posts, photos and more on Facebook.
👍2
Яндекс.Практикум ищут опытного старшего маркетингового аналитика
удалённая работа с гибким графиком (40 часов в неделю)
Практикум готов выводить свою маркетинговую аналитику на новый уровень, и вы можете с этим справиться.
Вам предстоит:
→ искать точки роста в каналах
→ проводить и анализировать эксперименты для повышения конверсий на лендинге
→ провести ревью существующих решений
→ составить план развития маркетинговой аналитики
→ собрать команду маркетинговой аналитики из трёх человек за полгода
Вам стоит подать заявку, если вы человек с опытом работы аналитиком от 3-х лет, который:
уже работал с маркетинговой аналитикой и её инструментами, разбирается в перфомансе, понимает основы теории вероятностей и математической статистики.
Что вас ждет:
→ профессиональная свобода без микроменеджмента
→ осязаемые результаты работы в виде процента трудоустроившихся студентов
→ работа над международным проектом
→ команда единомышленников
Узнать подробности и откликнуться на заявку можно на сайте
#вакансиядня
удалённая работа с гибким графиком (40 часов в неделю)
Практикум готов выводить свою маркетинговую аналитику на новый уровень, и вы можете с этим справиться.
Вам предстоит:
→ искать точки роста в каналах
→ проводить и анализировать эксперименты для повышения конверсий на лендинге
→ провести ревью существующих решений
→ составить план развития маркетинговой аналитики
→ собрать команду маркетинговой аналитики из трёх человек за полгода
Вам стоит подать заявку, если вы человек с опытом работы аналитиком от 3-х лет, который:
уже работал с маркетинговой аналитикой и её инструментами, разбирается в перфомансе, понимает основы теории вероятностей и математической статистики.
Что вас ждет:
→ профессиональная свобода без микроменеджмента
→ осязаемые результаты работы в виде процента трудоустроившихся студентов
→ работа над международным проектом
→ команда единомышленников
Узнать подробности и откликнуться на заявку можно на сайте
#вакансиядня
👍2
Подвёл личные итоги года
Читать в Instagram https://www.instagram.com/p/CYKK9wSopSd/
Читать в Facebook https://www.facebook.com/100001648005616/posts/4923840521014166/
Кому как удобнее! 🙂
С наступающим, друзья🙂 пусть всё у всех будет как вы загадали 🙏
Читать в Instagram https://www.instagram.com/p/CYKK9wSopSd/
Читать в Facebook https://www.facebook.com/100001648005616/posts/4923840521014166/
Кому как удобнее! 🙂
С наступающим, друзья🙂 пусть всё у всех будет как вы загадали 🙏
Facebook
Log in or sign up to view
See posts, photos and more on Facebook.
👍19👎2
Какова вероятность того, что 2022 год будет лучше, чем 2021?
Anonymous Poll
34%
100%
4%
90%
6%
75%
4%
60%
24%
50%
5%
30%
3%
25%
5%
10%
15%
0%
👍47😁25😢12😱9🤮6👎5🔥5🤩4
Каково быть аналитиком?
Чтобы это понять новичку, надо получить реальный опыт работы в индустрии. Где? Например, на Симуляторе аналитика от KARPOVꓸCOURSES.
Это не базовый курс: от вас потребуется знание Python, статистики, SQL и Git. Он заточен на решение практических задач и погружение в рабочий процесс.
За 5 недель вы научитесь:
▪️Строить realtime дашборды
▪️Автоматизировать поиск аномалий в данных
▪️Анализировать продуктовые метрики
▪️Планировать и запускать A/B-тесты
Наставники курса:
▪️Анатолий Карпов (ex-ведущий аналитик VK Group и JetBrains)
▪️Мария Сомова (Senior аналитик SumSub)
▪️Ян Пиле (руководитель группы аналитики поиска VK)
Они точно знают, как эффективно решать рабочие задачи, и расскажут об этом.
Вы сможете оформить свои решения в pet-проекты, которые станут отличным дополнением к вашему резюме, а HR курса доведёт вас до оффера в крупную компанию.
Переходите по ссылке и записывайтесь на Симулятор до 25 января.
Чтобы это понять новичку, надо получить реальный опыт работы в индустрии. Где? Например, на Симуляторе аналитика от KARPOVꓸCOURSES.
Это не базовый курс: от вас потребуется знание Python, статистики, SQL и Git. Он заточен на решение практических задач и погружение в рабочий процесс.
За 5 недель вы научитесь:
▪️Строить realtime дашборды
▪️Автоматизировать поиск аномалий в данных
▪️Анализировать продуктовые метрики
▪️Планировать и запускать A/B-тесты
Наставники курса:
▪️Анатолий Карпов (ex-ведущий аналитик VK Group и JetBrains)
▪️Мария Сомова (Senior аналитик SumSub)
▪️Ян Пиле (руководитель группы аналитики поиска VK)
Они точно знают, как эффективно решать рабочие задачи, и расскажут об этом.
Вы сможете оформить свои решения в pet-проекты, которые станут отличным дополнением к вашему резюме, а HR курса доведёт вас до оффера в крупную компанию.
Переходите по ссылке и записывайтесь на Симулятор до 25 января.
👍14