Avito Analytics meetup #11

вт, 12 декабрь 2023, 18:00 (GMT+03:00)
Россия, Москва
Бесплатно
Есть трансляция
Community's avatar AvitoTech

Теги:

Одиннадцатый онлайн-митап для продуктовых аналитиков пройдёт 12 декабря в 18:00. Поговорим про продуктовые кейсы: как анализировать пользовательский негатив в Авито, как строить метрики качества данных в Яндекс.Картах, и о том, как с помощью эксперимента увеличить зоны экспресс-доставки в Самокате.

Программа:

  • Анализ пользовательского негатива от CRM коммуникаций. — Аня Москаленко, Aвито
  • Как мы попытались быстрее возить заказы и что из этого вышло — Илья Лоладзе, Samokat.tech
  • Яндекс Карты: офлайн метрики базы организаций — Леонид Медников, Яндекс Карты

Расписание

Анализ пользовательского негатива от CRМ-коммуникаций

Анна Москаленко Aвито

Аня расскажет, как они с командой работают с пользовательским негативом:

  • 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.

Как мы попытались быстрее возить заказы и что из этого вышло

Илья Лоладзе Samokat.tech

Илья расскажет о недавнем эксперименте по увеличению зоны экспресс-доставки от зарождения идеи до подведения итогов.

В докладе затронем следующие темы:

  • Как команда Ильи пришла к этой идее.
  • Как оценивали денежный эффект и подбирали ключевую метрику.
  • Особенности операционных экспериментов, или что пошло не так.
  • Выводы и планы на будущее.

Яндекс Карты: офлайн метрики базы организаций

Леонид Медников Яндекс Карты

В нашем справочнике организаций хранятся данные о миллионах компаний, информацию о которых можно найти на Яндекс Картах.

Если ваш сервис зависит от качества данных, важно уметь это качество измерять. Но определить влияние качества данных на поведение пользователей может быть сложно. Поэтому нужно создать систему измерения, которая будет включать онлайн и офлайн метрики.

В своём докладе Леонид:

  • Расскажет, как он с командой строит метрики качества данных с привлечением асессоров, колл-центра и пешеходов.
  • Покажет на примерах, какие неочевидные проблемы возникают на каждом шагу, и как важно изучать специфику данных, чтобы избежать этих проблем.