Еще я придумал новый термин - HR Казино. Это когда вам предлагают сыграть в игру, типа останься и "может быть" мы повысим зарплату, точнее спросим у HR. А HR работает как казино, всегда в выигрыше, а вы в проигрыше. Поэтому я не стал с ними играть, а это значит с хайпом Alexa можно подождать. Alexa это пересечение NLU (Natural Language Understanding), AI, ML и Software Engineering. Оказалось, что рынок не так уж благосклонен к голосовым ассистентам, так как это относительно новая категория продуктов и все навыки часто очень специфичны.
Вместо платформы качества Alexa, которая кстати назваться должна была Спутник (это слово понравилось даже топам Алекса👌🏻). Я буду заниматься более приземленными вещами, где тоже надо построить платформу, но уже больше свободы. Маркетологи, трепещите😆 "The Customer Behavior Analytics team is building a big data platform to provide machine learning based solutions to measure and optimize marketing experiences. The next generation of our marketing analytics solutions will go beyond the transaction a customer makes to help us understands what customers think about our products and services. We will develop an array of solutions that create and consume data which measures and predicts customer perceptions. The platform and measurement services will be consumed across brands and page owners. "
Самое интересное, что ко мне пришла девочка, которой я помогал в 2016 году с базовыми вещами SQL/Tableau. А теперь она начальник Science команды, где строят модели для атрибуции элементов Amazon и все, что с этим связано. Так что, очень важно всем помогать, не знаешь, что будет в будущем.
Были разногласия с менеджером, но ничего не менялось. И как раз в это время предложили другой проект, просто все совпало. Темболее летние каникулы в Бостоне обломались.
Не знаю, что там Сбер. Я думаю это отслеживать инкрементальный перфоманс каждого виджета и канала, и смотреть как это влияет на покупателя и какую долю ревеню берет на себя + предсказывать эффект до внедрения фичи.
Я думаю это отслеживать инкрементальный перфоманс каждого виджета и канала, и смотреть как это влияет на покупателя и какую долю ревеню берет на себя + предсказывать эффект до внедрения фичи. Потом узнаю, чего да как там. Но сразу вспоминаю все конференции где в Москве выступал были про маркетинг, так что в тему будет)
У нас (конкретно в моей команде) под поведенческой аналитикой понимается (в конечном итоге) возможность предсказывать действия пользователя на основе анализа предшествующих действий. Ну тоесть фокус именно пользователь - действие. Не элемент интерфейса, он вторичен, в этом смысле, хоть и важен. Типа анализ последовательности кликов и переходов, позволяет с определённой точностью предсказать ltv. Или как минимум определить категорию пользователя и как то повлиять на его решение совершить целевое действие. Для маркетинга предсказание ltv даёт возможность оценить потенциальный ROI кампаний гораздо раньше чем, окончится жизненный цикл клиентов из этой кампании. Это самые примитивные вещи. Ну и там далее сложные модели атрибуции, выявление факторов влияющих на принятие решений и т. п. В общем Дим, то чем ты занимался в FC только в другом масштабе :).
канала, и смотреть как это влияет на покупателя и какую долю ревеню
берет на себя + предсказывать эффект до внедрения фичи. Потом узнаю, чего да как там. Но сразу вспоминаю все конференции где в Москве выступал были про маркетинг, так что в тему будет)
Типа анализ последовательности кликов и переходов, позволяет с определённой точностью предсказать ltv. Или как минимум определить категорию пользователя и как то повлиять на его решение совершить целевое действие.
Для маркетинга предсказание ltv даёт возможность оценить потенциальный ROI кампаний гораздо раньше чем, окончится жизненный цикл клиентов из этой кампании. Это самые примитивные вещи.
Ну и там далее сложные модели атрибуции, выявление факторов влияющих на принятие решений и т. п.
В общем Дим, то чем ты занимался в FC только в другом масштабе :).