Обложка мероприятия 'reWorked: Москва 19.10.24'

reWorked: Москва 19.10.24

Москва, Россия, 19.10.2024 15:00 (+03:00)

Обложка мероприятия Analytics Movie Night | Купер.тех (ex SberMarket Tech)

Analytics Movie Night | Купер.тех (ex SberMarket Tech)

чт, 22 август 2024, 19:00 (GMT+03:00)
Россия, Москва, Новый Арбат ул., 24, (КАРО 11 Октябрь)
Бесплатно

Теги:

22 августа на больших экранах премьера аналитического митапа от команды Купер.тех (ex SberMarket Tech). Объединим четыре сюжетные линии в одну, где расскажем зрителю о выборах оптимального пункта выдачи для пользователя, о факторном анализе Retention, о том, как с помощью ML-алгоритмов проанализировать клиентский опыт, и как бороться с ошибками в A/B-тестах. Аналитика! Продукт! Мотор!

19:05-19:35 «Предсказание оптимального ПВЗ покупателя на Авито»

Ксения Кригер, аналитик в команде логистики, Авито

Расскажу, как помочь пользователю выбрать оптимальный пункт выдачи, и как этот выбор влияет на количество заказов.

— Почему важно не просто выкатить фичу, но и донести её ценность?
— Как с помощью аналитики узнать, где живёт юзер?
— Почему рост прокси метрики не всегда приводит к росту таргета?

19:35-20:05 «Факторный анализ Retention пользователей самовывоза и B2B»

Никита Истомин и Евгений Кадыгров, продуктовые аналитики самовывоза и B2B, Купер

Доклад про наше исследование о том, какие фичи оказывают наибольшее влияние на Retention пользователей в B2B и самовывозе. Подробнее расскажем о том, как выделять фичи, как определять их важность с помощью методов машинного обучения и что делать с ними дальше.

20:05-20:35 «Не CSAT’ом едины: как анализировать клиентский опыт с помощью ML-алгоритмов?»

Владислав Петраков, руководитель продуктовой аналитики Платформы Origination, и Анна Муратова, продуктовый аналитик, Т-Банк

Расскажем, как мы в Т-Банке анализируем клиентский опыт на процессе оформления продукта, как с помощью алгоритма близнецов можно ранжировать проблемы, которые клиенты встречают на пути.

Никита Мананников, руководитель направления аналитики BX, Ozon

В докладе посмотрим на ошибки, которые можно совершить на этапах дизайна и анализа экспериментов.

Узнаем:
— Почему некоторые тесты ленивые?
— Почему важно смотреть на тесты соседей по продукту?
— Кто такой Adoption и почему за ним важно следить?