Avito Analytics meetup #8
Восьмой онлайн-митап для продуктовых аналитиков. С докладами выступят спикеры из Авито, Lamoda и СберМаркета. Поговорим про предиктивную классификацию, офлайн-эксперименты и аналитику клиентской базы.
Доклады:
Как в Авито увеличили эффективность привлечения за счёт предиктивной классификации — Ирина Гутман, Авито
Расскажут, как большая площадка с кучей данных может их использовать для эффективного привлечения целевого трафика. Обсудят, как использовать предсказания и классификации для оптимизации и как быть с неизбежными подводными камнями. Приведут пример из истории перформанс-маркетинга Авито, когда это сработало.
В докладе затронем следующие темы:
- Как устроена оптимизация перформанс-кампаний и что можно использовать в качестве целей.
- Какие факторы стоит учесть при выборе событий для оптимизации.
- Чем может помочь ML для увеличения эффективности.
О спикере: Аналитик маркетинга в Авито — лидирую направление оценки привлечения B2B-продавцов. Выстроила фреймворк оценки перформанс- маркетинга для B2B в Авито практически с нуля. Менторю студентов Академии Аналитиков Авито.
Применение иерархических моделей в офлайн-экспериментах — Полина Ревина, СберМаркет
В офлайн-тестах в СберМаркете мы сталкиваемся с влиянием объектов рандомизации в разных группах друг на друга во время эксперимента. Для проведения таких экспериментов мы используем свитчбэк-тестирование. При таком подходе возникает естественная вложенность данных и зависимость наблюдений.
Для оценки подобных экспериментов мы применяем иерархические регрессионные модели, которые обеспечивают низкий уровень ложноположительных результатов и высокую мощность. Иерархические модели эффективно используют вложенность данных и могут быть использованы в различных видах экспериментов.
О чём расскажем:
- Зависимость и вложенная структура наблюдений.
- Способ и результаты сравнения различных подходов к оценке экспериментов с вложенной структурой данных.
- Предпосылки, интуиция, сильные и слабые стороны иерархических моделей.
О спикере: Experimentation Data Scientist в СберМаркете. Занимаюсь методологией A/B-тестирования и дизайном сложных экспериментов для наших команд.
Аналитика клиентской базы — Кирилл Федоренков, Lamoda
Расскажу, почему для нас важна аналитика клиентской базы и какие задачи, связанные с ней, мы решали.
Поделюсь кейсами, которые затрагивают:
- Сегментацию клиентской базы.
- Построение прогнозов.
- Анализ причинно-следственных связей.
О спикере: В аналитике работаю 5 лет, в Lamoda больше года занимаю позицию руководителя команды аналитики по развитию бизнеса. В пул задач моей команды входят клиентская аналитика, оценка эффекта инициатив и событий, расчёт бизнес-кейсов, разработка персональных клиентских условий и политик.
Программа:
- 19:00–19:35 | Как мы в Авито увеличили эффективность привлечения за счёт предиктивной классификации — Ирина Гутман, Авито
- 19:35–20:10 | Применение иерархических моделей в офлайн-экспериментах — Полина Ревина, СберМаркет
- 20:10–20:45 | Аналитика клиентской базы — Кирилл Федоренков, Lamoda