Программа Go Analytics! 2019

Business Analytics Stream

Marketing Analytics Stream

Product Analytics Stream

РЕГИСТРАЦИЯ, ПРИВЕТСТВЕННЫЙ КОФЕ

Модератор: Арсений Алиханов, Google

Модератор: Павел Мрыкин, MediaGuru

Модератор: Виталий Черемисинов, AIC

Ewan Fisher
Product Lead
Google

How to maximize value from measurement solutions with Google Analytics and BigQuery

Vlad Tiktin
Sales Engineer, Analytics 360, Google Marketing platform
Google

Grow and improve your business outcomes with Google Optimize

1. Intro: why AB testing and personalization make a difference

2. Use cases for A/B testing + live demo

3. Use cases for Personalization + live demo

4. Option for live client case study - Mike lets discuss offline

5. Product roadmap

Как прогнозировать зоны роста и рисков в маркетинг-плане на основе данных

Маркетинг, продажи и финансы: говорим на одном языке с помощью аналитики

Алексей Селезнёв
Head of Analytical Department
Netpeak

Как держать руку на пульсе с помощью информационных дайджестов

Виктория Гурбатова
Независимый эксперт

Как использовать инсайты маркетинговых данных на благо бизнеса... А не собирать в папке "Посмотреть позже"

Сергей Шивалин
Эксперт по созданию систем сквозной аналитики
UMSolution

Как автоматизировать маркетинговую аналитику, ускорить процесс принятия решений, снизить рутину до 70% и получить до 14 простых прогнозных моделей за 130 долларов в месяц

Аналитика - каменный цветок маркетплейсов. Как увеличить втрое оборот, снизить долю рекламных расходов и не сгинуть под горой данных.

1) Почему Data-Driven маркетинг для маркетплейсов отличается от других ритейлов?

2) Необходимые инструменты и навыки команды для внедрения подхода у себя в компании;

3) Этапы построения процесса: путь, который мы прошли прежде чем начать анализировать данные;

4) Культура заказных инсайтов. Как мы их ищем и внедряем.

5) Многоканальная атрибуция – как мы ее построили и в чем были сложности

6) Кейсы многоканальной атрибуции и задач машинного обучения

•Анти-фрод (как мы стали лучше отстреливать дубликаты)

•Увеличение повторных покупок с помощью писем (скоринг каналов коммуникации)

•Дожать сделку (правильный поп-ап в чекауте увеличивает проходимость воронки)

Как делать аналитику, дающую прибыль: опыт аутсорс-аналитики

Funnel — вчерашний день аналитика. Matrices и Graphs — его будущее

Калькулятор A/B тестов на shinydashboard в режиме реального времени

- Проблематика проведения и контролирования A/B тестов в студии.

-Почему мы решили сделать свой дашборд для контроля A/B тестов и анализа их результатов.

-Основные проблемы экспериментов и недостатки имеющихся решений.

-Инструменты, архитектура и подводные камни.

-Как дашборд позволяет нам оптимизировать рабочие процессы и экономить ключевой ресурс – время.

Александр Аникин
Head of marketplace efficiency
Яндекс Такси

Продукт, который не видно: поиск водителя в Яндекс.Такси

ОБЕД

Модератор: Илья Чухляев, OWOX

Модератор: Александра Кулачикова, Яндекс.Метрика

Модератор: Артур Семикин, Яндекс

Simo Ahava
Partner and co-founder
8-bit-sheep

In the war between tactics and strategy, communication wins the game

Data and analytics are not confined to a single, tiny spot in the organization labelled “Analyst”. Instead, data flows through the entire organization, doesn’t respect job titles or boundaries, and has the power to be brutally honest, confusingly misleading, and downright wrong.

In many organizations, the push and pull between “tactics” and “strategy” is felt very strongly. Tactics alone can turn into cheap parlor tricks, and too much focus on strategy and you’ll have an organization that specializes in the art of having meetings.

The truth is that without strong communication structures, it’s impossible to work in today’s digital organizations. Disciplines such as marketing and software development can’t exist in silos - these departments must communicate with each other if they want the data produced within to be coherent, too.

In this talk, Simo will walk you through his view of how fundamental communication structures are. He will share his experiences and tips of working for years as a coach in organizations, trying to rebuild trust, agility, and efficient communication in the most difficult environments.

Построение аналитики в международном стартапе с нуля до OKR

Андрей Зайко
Head of Analytics Department
Adventum

Внедряем аналитику: Самое важное на старте за 30 минут.

Роман Колеченков
Руководитель Yandex DataLens
Yandex DataLens

Аналитика в Яндексе: от внутренней разработки до облачного сервиса

Я расскажу, почему в Яндексе возникла потребность в создании внутреннего аналитического решения. Как мы решаем проблему роста данных от гигабайт до сотен терабайт. Почему мы создали новый облачный аналитический сервис DataLens и какие задачи можно решать с его помощью.
Алексей Чернобровов
Консультант по data science и аналитике

Как увеличить ROI, управляя рекламными кампаниями с помощью машинного обучения

Сегодня есть десятки различных моделей атрибуций все они разными способами распределяют доходы (конверсии) между каналами. Однако ни одно из этих моделей не может ответить на вопрос: Что будет если отключить или уменьшить трафик из какого-то рекламной кампании? Как тогда изменятся доходы? Из доклада вы узнаете, как с помощью алгоритмов машинного обучения прогнозировать выручку при перераспределении трафика. Как построить модель оптимизации рекламных кампаний, которая оптимизирует ROI всего проекта, а не отдельной компании.
Илья Айзен
Сооснователь
Flocktory

Data-driven маркетинг или как найти правильную кошку для клиента

Александра Кулачикова
Руководитель продвижения
Яндекс.Метрика

Секретный доклад от Яндекс.Метрика

Simo Ahava
Partner and co-founder
8-bit-sheep

The engagement paradox: How to measure the unmeasurable

Let’s face it - it’s impossible to know what the person browsing your site is doing, thinking, and feeling. Unless we meticulously interview them, collect qualitative data, and at the same time try not to violate the principles of observation, there’s no way to know if they are actually “reading” or “engaging” with your content.

However, we can infer a lot of the behavior using quantitative analysis. With tools like Google Analytics and Hotjar, we can build cohorts of engagement based on what the users are actually doing on the page as opposed to relying on crappy out-of-the-box metrics such as Bounce Rate and time on page.

In this super actionable talk, Simo will talk about the engagement paradox and show a bunch of tactics you can do to reveal as much as possible about your site visitors based on quantitative data collected with Google Analytics and Google Tag Manager. The focus of the talk will be on implementation, and it seeks to answer the age-old question of: “Now how can I track THAT?”.

Сквозная аналитика для приложения: обогащаем статистику офлайн-данными

- Приложение – веб – офлайн = одна аудитория, разные данные

- Какие сигналы нужны/полезны: регистрации, заказы, покупки, звонки, посещения

- Откуда собираем данные: статистика по приложению, бэкенд, CRM

- Обогащаем статистику по приложению через AppMetrica Post API

- Кейсы применения: ecommerce, приложения с in-app платежами, офлайн-сервисы

Richard Eckles
Solutions Consultant
Amplitude

How product-led companies drive business outcomes

- Discover a practical framework for how to use business objectives and engagement models to determine your product's North Star.

- Learn the principles behind an effective North Star, see how it is different across engagement models.

- Case study of a leading product company.

Боль и уроки своей системы аналитики

Александр Панев
Руководитель по веб-аналитике
Мегафон

Как определить влияние и вклад цифрового продукта в ARPU клиента

1. Крупная компания имеет несколько источников, из которых формируется ARPU;

2. Как можно сравнить влияние разных бизнесов / продуктов / каналов компании на ARPU;

3. Цифровой клиент vs Высокодоходный клиент – что причина, что следствие?

4. Как выявить значимость и уровень влияния цифрового продукта на ARPU клиента?

5. Базовое понимание используемой методики. Причины, почему мы используем именно ее;

6. Как управлять этим знанием?

7. Кейс

КОФЕ-ПАУЗА

Модератор: Илья Чухляев, OWOX.

Модератор: Павел Костин, Exponea

Модератор: Юлия Суворова, Level Travel

Ewan Fisher
Product Lead
Google

Introducing Ads Data Hub: Next generation insights and reporting

Евгений Вербов
Руководитель направления аналитики
Nielsen
Константин Локтев
Директор по работе с розничными сетями
Nielsen

Аналитические инструменты и решения для снижения доли массового промо

Василий Сабиров
Ведущий аналитик и сооснователь
devtodev

Пользовательская экономика и ее влияние на ценообразование продукта

Все мы люди: и те, кто управляет продуктом, и те, кто им пользуется. А люди склонны ошибаться и принимать в том числе и эмоциональные решения. В своем докладе я хочу рассмотреть, как поведенческая экономика может использовать во благо склонность людей к ошибкам во благо, и как из эмоциональных решений получить win-win стратегию.

Геймификация и аналитика: Как измерять вовлеченность пользователей

Элементарная математика в маркетинговом анализе

1. Использование сырых данных из Logs API Яндекс Метрики

2. Сегментирование по методу k-ближайших соседей.

3. Как сделать систему рекомендаций на коленке?

Михаил Пашинцев
Директор по маркетингу Viber Russia & CIS
Viber

Аналитика рекламных кампаний с Блогерами и Инфлюенсерами

Илья Усович
Руководитель CRM/Customer experience, Руководитель аналитики E-commerce блока
Hoff

Customer journey в омни-канальном ритейле: измеряй и управляй!

- Аналитики продаж, веб- и клиентской аналитики не достаточно для принятия маркетинговых решений. - Customer journey - новое поле битвы для маркетологов. Точки контакта. Показатели NPS и CSI. Добавляем результаты исследований в dashboards. - Кейс Hoff. - Как эффективно использовать результаты исследований Customer journey.

Скоринг в веб-аналитике

- Типология веб-страниц ecommerce-проекта.

- Скоринг на базе типологии веб-страниц.

- Примеры использования скоринга:

-- Анализ эффектиновcти трафика.

-- Повышение эффективности ремаркетинга.

- Как настроить скоринг в Google Analytics?

Докладчик уточняется

Тема доклада уточняется

Александр Сергеев
Руководитель отдела аналитики
Едадил

Продуктовая аналитика делает сервис персонализированным

-Едадил сегодня

-Цели компании

-Роль продуктовой аналитики в Едадиле

-Ключевые ограничения процесса взаимодействия PM-аналитик

-Почему ограничения принимают большинство команд

-Персонализация и продуктовая аналитика. Идея и цель

-Скоринговые по-пользовательские модели модели

-Проект персональной коммуникации

-Ресурсы и План разработки

-Инструменты и системы

-Защита от перепушивания и аб тесты

-Поддержка и развитие продукта Перс. Коммуникаций

-Полученный профит

-Что кроме сообщений?

-Lessons learned

Владимир Баяндин
Менеджер продуктов
Skyeng
Надежда Меньшикова
Продуктовый аналитик
Skyeng

Как data-driven подход в операционных процессах помогает расти в три раза каждый год

1. Немного о Skyeng: что значит быть наполовину IT, а наполовину — операционным бизнесом

2. Воронка продаж в Skyeng

3. Что такое операционные процессы?

4. Зачем проводить эксперименты в операционных процессах?

5. Что можно тестировать?

6. Подготовка к тесту

1. дизайн эксперимента,

2. АА-тест,

3. инструктаж

4. формирование сбалансированных выборок для эксперимента

7. Контроль эксперимента

1. ассессмент,

2. лидерборд нарушителей,

3. дашборд с опережающими метриками

8. Анализ эксперимента:

1. равномерность,

2. сегментация,

3. окно конверсий,

4. сезонность

9. Опыт:

1. система мотивации участников эксперимента,

2. сокрытие промежуточных результатов,

3. качественные исследования

Лев Кутепов
Руководитель продуктовой аналитики
YouDo

Методика оценки перспективности фичи, как аналитику приоретизировать продуктовый бэклог

ФУРШЕТ