Загрузка страницы

Cквозная аналитика. Обязательный инструмент в руках маркетолога

Совсем скоро Матемаркетинг - 23, 9-10 ноября
Подробности: matemarketing.ru

Запись доклада Филиппа Полутина (отвечает за развитие бизнеса в CoMagic) на митапе "Практики интернет-аналитики" о сквозной аналитике.

Филипп рассказывает об обязательных инструментах в руках маркетолога.

Презентация доступна по ссылке: https://bit.ly/2sOlnIT

Ознакомиться со всеми возможностями сервиса можно на сайте https://bit.ly/2JiCZb5

Видео Cквозная аналитика. Обязательный инструмент в руках маркетолога канала Матемаркетинг
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
7 июня 2018 г. 14:46:49
00:19:27
Другие видео канала
Ilya Pestov - Paradoxes and cognitive distortions. How to maneuver analytics in a data streamIlya Pestov - Paradoxes and cognitive distortions. How to maneuver analytics in a data streamСергей Захарченко, DPMN - Коротко о нововведениях Google Analytics v.4 (GA4), app+web и кросс-девайсСергей Захарченко, DPMN - Коротко о нововведениях Google Analytics v.4 (GA4), app+web и кросс-девайсАндрей Зайко, Яндекс - Как прыгнуть выше потолка в performance - рекламе?Андрей Зайко, Яндекс - Как прыгнуть выше потолка в performance - рекламе?Александр Желубенков, Lamoda Зачем и как мы перешли от понятных эвристик к ML-ранжированию каталогаАлександр Желубенков, Lamoda Зачем и как мы перешли от понятных эвристик к ML-ранжированию каталогаИгорь Кузнецов – Темные паттерны в UXИгорь Кузнецов – Темные паттерны в UXИлья Кацов - Алгоритмическое управление маркетинговыми кампаниямиИлья Кацов - Алгоритмическое управление маркетинговыми кампаниямиЕлизавета Шутова: 11 тактик роста для e-commerce компаний.Елизавета Шутова: 11 тактик роста для e-commerce компаний.Василий Сабиров - Как считать LTV разных бизнесов с помощью devtodevВасилий Сабиров - Как считать LTV разных бизнесов с помощью devtodevКонстантин Баяндин - Применение предиктивной поведенческой атрибуции для онлайн-маркетингаКонстантин Баяндин - Применение предиктивной поведенческой атрибуции для онлайн-маркетингаРоман Колеченков, Yandex Datalens - Итоги года работы Datalens.Роман Колеченков, Yandex Datalens - Итоги года работы Datalens.Артем Гладких , Signum.ai -  Способы применения ИИ для поиска гипер-релевантных лидовАртем Гладких , Signum.ai - Способы применения ИИ для поиска гипер-релевантных лидовМария Артемьева, OutOfCloud - Пользовательские сценарии - ключ к продуктовой аналитикеМария Артемьева, OutOfCloud - Пользовательские сценарии - ключ к продуктовой аналитикеАлександр Богачев, РБК, НИУ ВШЭ - Визуализация данных в отчетах. Типичные проблемы.Александр Богачев, РБК, НИУ ВШЭ - Визуализация данных в отчетах. Типичные проблемы.Трейлер - Борьба с Фродом в Перфоманс и Медийной Рекламе: Практические Советы | Матемаркетинг 2023Трейлер - Борьба с Фродом в Перфоманс и Медийной Рекламе: Практические Советы | Матемаркетинг 2023Виктор Тарнавский, Яндекс - Развитие и перспективы Яндекс.МетрикиВиктор Тарнавский, Яндекс - Развитие и перспективы Яндекс.МетрикиРоман Колеченков - Yandex.DataLens. (За)облачная система анализа и визуализации данныхРоман Колеченков - Yandex.DataLens. (За)облачная система анализа и визуализации данныхОлег Попов и Александр Подольский - Как быть с атрибуцией в мире где нет нормальной атрибуции.Олег Попов и Александр Подольский - Как быть с атрибуцией в мире где нет нормальной атрибуции.Роман Колеченков - Yandex.DataLens. (За)облачная система анализа и визуализации данныхРоман Колеченков - Yandex.DataLens. (За)облачная система анализа и визуализации данныхИгорь Балашов, Smartis - Как рекламные агентства и рекламодатели обманывают друг друга.Игорь Балашов, Smartis - Как рекламные агентства и рекламодатели обманывают друг друга.Евгений Козлов, HTTPOOL - Перспективы Twitter и Snapchat в РоссииЕвгений Козлов, HTTPOOL - Перспективы Twitter и Snapchat в РоссииVáclav Kozmík, Taran Advisory - Применение методов машинного обучения в ранжировании товаров.Václav Kozmík, Taran Advisory - Применение методов машинного обучения в ранжировании товаров.
Яндекс.Метрика