Стоимость участия 3500 Р
Зарегистрироваться или Авторизоваться
28–29 мая 2015 года

Конференц-центр гостиницы Park Inn by Radisson Pribaltiyskaya
г. Санкт-Петербург, ул. Кораблестроителей, д.14

Секция: BigData: используй или проиграешь

Программа

BigData: используй или проиграешь

Ведущий
1С-Битрикс
Докладчик
REES46
Докладчик
Ukrop Media
Докладчик
RedHelper
Докладчик
DCA (Data-Centric Alliance)

Описание секции / круглого стола

В ближайшие год-два Большие данные станут основой всего - оптимизации процессов рекламы, продаж, коммуникаций с клиентом, развития сервисов и продуктов. Откуда берутся большие данные? Как их собирать, обрабатывать анализировать? Что еще вы можете сделать с большими данными.

 

Докладчики и участники секции

1С-Битрикс
Big Data: используй или проиграешь
Сколько стоит персонализация?
Тезисы:персонализация против категорийного менеджера; почему персонализация иногда не работает; что вообще представляет из себя рекомендательная система; как в действительности должна работать персонализация; показатели эффективности персонализации; сферы применения персонализации; сколько все-таки это должно стоить?
Предсказание будущего на основе больших данных: “кликнет, купит, соврет или умрет”
Тезисы:Добываем и преобразовываем данные для прогнозов.Применение технологий прогнозной аналитики: готовые решения VS собственные решения. Использование полученного результата для каналов маркетинга. Как небольшие манипуляции могут увеличить показатель оплаченных заказов.
Кейсы использования больших данных и аналитики в небольших интернет-магазинах: рекомендации, интерес рынка, критерии анализа
Тезисы:Семантический анализ диалогов с клиентами по телефону и в онлайн-консультанте. Что может рассказать диалог специалиста поддержки с клиентом? Какие данные интересны интернет-магазинамВостребованность на рынке электронной коммерции больших данных – нужны ли они небольшим магазинам.
DCA (Data-Centric Alliance)
Применение Big Data для рекламной кампании: аудитория, площадка, баннер
Тезисы:История оптимизации параметров и текущее состояние рынка Подход DCA к оптимизации РК Кейсы и результаты Направления для дальнейшего развития