Добавить в календарь 12.12.2023 18:00 12.12.2023 20:00 Europe/Moscow Avito Analytics meetup #11

Avito Analytics meetup #11 пройдёт 12 декабря 2023 года.

1. Анализ пользовательского негатива от CRМ-коммуникаций — Анна Москаленко, Дата-аналитик, Aвито

В чём выражается пользовательский негатив от CRM-коммуникаций. Как определить цену отписки. Как мы учитываем метрики негатива при тестировании новых CRM-рассылок. Как анализируем негатив от коммуникаций после их раскатки в прод.

2. Как мы попытались быстрее возить заказы и что из этого вышло — Илья Лоладзе, Продуктовый аналитик, Samokat.tеch

Как оценивали денежный эффект и подбирали ключевую метрику. Особенности операционных экспериментов, или что пошло не так. Выводы и планы на будущее.

3. Яндекс Карты: офлайн метрики базы организаций — Леонид Медников, Ведущий аналитик, Яндекс Карты

Как строить метрики качества данных с привлечением асессоров, колл-центра и пешеходов. Какие неочевидные проблемы возникают на каждом шагу, и как важно изучать специфику данных, чтобы избежать этих проблем.

Онлайн,

Avito Analytics meetup #11

Дата проведения: 12.12.2023. Начало в 18:00

Место проведения: Онлайн,

Организатор: Авито (Avito)
Будь в курсе всех мероприятий по теме Разработка ПО
  • Анонс
  • Программа
  • Участники
  • Спикеры

Avito Analytics meetup #11 пройдёт 12 декабря 2023 года.

1. Анализ пользовательского негатива от CRМ-коммуникаций — Анна Москаленко, Дата-аналитик, Aвито

В чём выражается пользовательский негатив от CRM-коммуникаций. Как определить цену отписки. Как мы учитываем метрики негатива при тестировании новых CRM-рассылок. Как анализируем негатив от коммуникаций после их раскатки в прод.

2. Как мы попытались быстрее возить заказы и что из этого вышло — Илья Лоладзе, Продуктовый аналитик, Samokat.tеch

Как оценивали денежный эффект и подбирали ключевую метрику. Особенности операционных экспериментов, или что пошло не так. Выводы и планы на будущее.

3. Яндекс Карты: офлайн метрики базы организаций — Леонид Медников, Ведущий аналитик, Яндекс Карты

Как строить метрики качества данных с привлечением асессоров, колл-центра и пешеходов. Какие неочевидные проблемы возникают на каждом шагу, и как важно изучать специфику данных, чтобы избежать этих проблем.