В канале собраны ссылки на первоисточники данных и материалы российский и зарубежных исследований, связанных с интернетом и медиарынками. Преимущественно русскоязычные посты, инфографика и отчеты в pdf.
Это кладезь знаний для тех, кто умеет думать и делать переносы из одной области в другую.
Например, выступление Ильи Красинского, Rick.ai – это не только отличная подача, но и множество интересных мыслей, каждая достойна цитирования. И шага к действию в своей компании👇
🌺 цифры врут меньше, чем люди 🌺 мне не интересны те отчеты, которые показывают на совете директоров, мне интересны те, которые там не показывают 🌺 люди у нас не покупают. Вопрос: Что такого МЫ сделали, что люди у нас не покупают? 🌺 смотреть не на конверсию, а на НЕконверсию (100% - конверсия) 🌺 точки роста обожают смещаться в зону некомпетентности команды 🌺 надо повышать конверсию, т.к. стоимость привлечения будет расти из-за конкуренции в каналах
И немного юмора, там же: 🌺 разработка – это самый долгий процесс, в результате которого получается не то что вы заказывали, с багами и дефектами, в 3 раза дольше в 2 раза дороже 🌺 любимая фраза дизайнера, аналитика …. – «Мне нравится!» 🌺 + там есть кейс про чудесную игру, а какую не скажу. актуально на все времена и для всех сфер. 😊 Очень повеселила.
Рассказываем про наших друзей - одну из самых крутых конференций на рынке СНГ - Матемаркетинг-2020😊
Когда: с 9 по 13 ноября - Как: в онлайн-формате, который будет представлен четырьмя ежедневными треками длительностью 4-4,5 часа каждый
✅Каждый из дней трансляции 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
🤖 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.
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.
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!
«Маркетинг — это физика XXI-го века!» Подписчики дорогие! Сегодня у меня для вас ЭКСКЛЮЗИВНОЕ видео: выступление самого настоящего дата-монстра Артемия Малкова. Он работал с Капицей, сейчас продает ML-решения в ДолИне и организовывает кафедру Искусственного Интеллекта в МФТИ. Я знаком лично и работаю много с ребятами из Datamonster. Честно: экспириенс такой, словно на каждом митинге улетаешь на Тесле времени в 2083-й год. «Майнинг маркетинговых идей». «Генетически модифицированные продукты». «Люди — высоко нелинейные объекты нелинейного развития». В общем, если вам интересны темы применения AI в маркетинге или «перспективы небиологической эволюции», велкам на просмотр: https://youtu.be/RVS9VEejfNQ
Выступление проходило на самой крутой (ИМХО) конференции в СНГ: Матемаркетинг. Спикерами там всегда очень крутые практики в своей сфере. В этом году она проводится с 9 по 13 ноября в онлайн-формате. Обязательно посмотрите программу: https://bit.ly/31bQnVx Я лично «пойду»! PS Если понравилась лекция, доживите пожалуйста до завтра. Выложу сюда презентацию Артемия.
«ТОП-10 сервисов, ускоряющих работу аналитика» 🔻Обзор платных сервисов и способы сэкономить на них; 🔻Обзор ТОП-бесплатных сервисов; 🔻Сквозная аналитика с сервисами : как настроить; 🔻Мобильное приложение в сервисе : что можно успеть сделать в тестовый период; 🔻Итоговые оценки сервисов - сравнение и рекомендации.
«Три ключевых золотых отчета по аналитике» 🔹Наша концепция подхода к аналитике: 12 уровневая воронка в growth hacking и performance маркетинге; 🔹Панель управления продажами; 🔹Тоннельный анализ; 🔹Когортный анализ; 🔹40 страничный еженедельный отчёт по 12 уровням воронки продаж.
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.
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.
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.
Пост выше (об онлайн кинотеатрах ⬆️) взят из канала @SmmMediaPlus
Этот канал ведёт Мария Богословская - smm-эксперт и аналитик социальных медиа.
Чтобы вы понимали. Маша с нуля прокачала свои сообщества в ВК: до 250k+ паблик "Прекрасная леди" и до 100k+ паблик "Шахматы+".
Первое сообщество по мощности равно и даже превосходит сообщества таких брендов как Elle, Marie Claire Russia и других женских журналов, а Шахматы+ в принципе являются самым большим пабликом о шахматах на русском.
Маша консультирует многие известные бренды. Например, сотрудничество с Кинокомпанией "Вольга" и smm для нашумевшего фильма "Джентльмены" - её рук дело.
Все эти заслуги говорят лишь о том, что Маша тестирует большое количество соцмедиа-механик и подходов, а значит, посты в её канале написаны от личного опыта и проверены на собственных пабликах. Следите за @SmmMediaPlus если вам важно понимать, как именно работают соцсети.
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.
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
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.
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
Пятница. Давайте так. Всем тем, кто состоит в этом канале и оформит доступ к Матемаркетингу до 00:00 часов сегодняшнего дня - именно такая кружка в подарок. Если не Москва - пришлём почтой. Регистрации отследим по таймпаду. 11 кружек осталось.