5 декабря 2024 года в онлайн-формате состоится Avito Analytics meetup #13.
Доклады
- Какие сложности мы преодолели при внедрении RFM-сегментации клиентов в Авито Недвижимости — Сергей Медин, Авито Недвижимость
Сережа расскажет, почему для сегментации клиентов был сделан выбор в пользу RFM-анализа, и как это помогло выстроить более эффективную коммуникацию с пользователями.
Зачем сегментировать клиентов.
- Какие инструменты сегментации клиентов существуют, и когда стоит выбирать RFM-анализ.
- Как выбирать метрики для RFM-анализа.
- Как реализовать RFM-сегментацию.
- Результаты, которых достигли с помощью RFM: вы тоже так сможете.
- Чек-лист, который поможет внедрить RFM-сегментацию в ваш продукт.
О спикере: Руководитель аналитики продаж в Авито Недвижимости. Вместе с командой улучшает взаимодействие продавцов и владельцев недвижимости с платформой.
- Грабли Discovery в продуктовой команде. Практические советы о сложностях внедрения Discovery-процесса в продуктовую команду — Олег Филонов, Т-Банк
Обсудит, что такое процесс discovery, роль аналитика в этом процессе. Расскажет, что может пойти не так и где вас поджидают проблемы на пути построения процессов. Спойлер: везде. Поделюсь опытом моей команды, чтобы вы не повторяли чужие ошибки. А ещё обсудит, что вы НЕ получите от Discovery-процесса.
О спикере: Руководитель группы аналитиков в Т-Банке.
- Как мы внедряли ML Autotasking в отделе продаж — Роман Захаров, Авито
Рома расскажет, как ранжирование задач для менеджеров продаж, основанное на предсказании аплифта от касания менеджера, растит эффективность его работы и с какими проблемами мы столкнулись при создании MVP.
- Аплифт, как наиболее правильная метрика эффективности менеджера.
- Автоматизация выбора клиентов, с которыми будет взаимодействовать менеджер.
- Как собирали датасет для обучения модели и почему это было непросто.
- Как сравнивали ранжирование клиентов моделью против бейзлайнового алгоритма.
- С какими сложностями столкнулись при внедрении модели.
О спикере: Руководитель аналитики юнита ML Autotasking в коммерческом департаменте Авито. Создает аналитические инструменты, позволяющие менеджерам увеличить эффект от работы с клиентами.
Онлайн,Avito Analytics meetup #13
- Анонс
- Программа
- Участники
- Спикеры
5 декабря 2024 года в онлайн-формате состоится Avito Analytics meetup #13.
Доклады
- Какие сложности мы преодолели при внедрении RFM-сегментации клиентов в Авито Недвижимости — Сергей Медин, Авито Недвижимость
Сережа расскажет, почему для сегментации клиентов был сделан выбор в пользу RFM-анализа, и как это помогло выстроить более эффективную коммуникацию с пользователями.
Зачем сегментировать клиентов.
- Какие инструменты сегментации клиентов существуют, и когда стоит выбирать RFM-анализ.
- Как выбирать метрики для RFM-анализа.
- Как реализовать RFM-сегментацию.
- Результаты, которых достигли с помощью RFM: вы тоже так сможете.
- Чек-лист, который поможет внедрить RFM-сегментацию в ваш продукт.
О спикере: Руководитель аналитики продаж в Авито Недвижимости. Вместе с командой улучшает взаимодействие продавцов и владельцев недвижимости с платформой.
- Грабли Discovery в продуктовой команде. Практические советы о сложностях внедрения Discovery-процесса в продуктовую команду — Олег Филонов, Т-Банк
Обсудит, что такое процесс discovery, роль аналитика в этом процессе. Расскажет, что может пойти не так и где вас поджидают проблемы на пути построения процессов. Спойлер: везде. Поделюсь опытом моей команды, чтобы вы не повторяли чужие ошибки. А ещё обсудит, что вы НЕ получите от Discovery-процесса.
О спикере: Руководитель группы аналитиков в Т-Банке.
- Как мы внедряли ML Autotasking в отделе продаж — Роман Захаров, Авито
Рома расскажет, как ранжирование задач для менеджеров продаж, основанное на предсказании аплифта от касания менеджера, растит эффективность его работы и с какими проблемами мы столкнулись при создании MVP.
- Аплифт, как наиболее правильная метрика эффективности менеджера.
- Автоматизация выбора клиентов, с которыми будет взаимодействовать менеджер.
- Как собирали датасет для обучения модели и почему это было непросто.
- Как сравнивали ранжирование клиентов моделью против бейзлайнового алгоритма.
- С какими сложностями столкнулись при внедрении модели.
О спикере: Руководитель аналитики юнита ML Autotasking в коммерческом департаменте Авито. Создает аналитические инструменты, позволяющие менеджерам увеличить эффект от работы с клиентами.
