Avito Analytics meetup #13

Тринадцатый онлайн-митап для продуктовых аналитиков пройдет 5 декабря в 18.00. Обменяемся опытом выстраивания процессов с нуля. Обсудим внедрение RFM-сегментации для более эффективной коммуникации с пользователями в Авито, процесс discovery и роль аналитика в нем в Т-Банке, а также кейс внедрения ML Autotasking в отделе продаж Авито.


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 мы 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

Обсудим, что такое процесс discovery, роль аналитика в этом процессе. Расскажу, 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 обсудим, 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.

Теги:

Мероприятия сообщества

Event at a glance

Who it is for
product analysts, data analysts, analytics managers
Main topics
product analytics, RFM segmentation, discovery process, ML autotasking
What you will gain
learn RFM segmentation implementation, understand discovery process pitfalls, see ML autotasking case
Program format
production cases, practical cases