Tasuta

О работе с большими данными, роли продакта в B2B-продуктах и моделях машинного обучения

Podcast
iOSAndroidWindows Phone
Kuhu peaksime rakenduse lingi saatma?
Ärge sulgege akent, kuni olete sisestanud mobiilseadmesse saadetud koodi
Proovi uuestiLink saadetud
Märkige kuulatuks

«Когда меня кто-то спрашивает, хочу ли я, чтобы кто-то отслеживал мою деятельность в приложении, я обычно отвечаю „да”, потому что вижу в этом ценность». «Есть два подхода в рекламе — стандартный диджитал, когда все хотят сегменты и говорят: „Дайте нам сегмент домохозяек, дайте нам сегмент курителей вейпов”. И у нас есть немного радикальное мнение, что сегменты работают хуже, чем триггерная лидогенерация. То есть если ты хочешь продавать вейпы, то тебе нужен не сегмент людей, которые курят вейпы, а конкретный человек, который в конкретный момент хочет купить вейп. И тебе надо в этот момент отправить ему соответствующую коммуникацию». Подкаст выходит при поддержке ProductSense Academy: https://bit.ly/37grdee Собеседник: Евгений Максимча Head of Products, oneFactor fb.com/maximcha Ведущий подкаста: Юра Агеев ФБ: fb.com/ageev.yuri Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast. О чем говорим: 1:52 В чем особенность работы продакта в B2B 5:34 Как становятся продактами в B2B 7:14 Консалтинг, погружение в неизвестный продукт и цель работы с данными 9:40 Рост интереса к аналитике в Ecommerce и улучшение качества продуктов 14:24 Как говорить «нет» крупным клиентам и работать с возражениями 15:57 Внедрение B2B-сервисов в бизнес клиентов 20:14 Что такое продукты, основанные на больших данных, и как они помогают предсказывать события 24:00 Триггерная лидогенерация и сегменты в рекламе на основе больших данных 27:03 Почему рекламные системы не могут отключить рекламу после покупки 27:51 Какой объем данных можно называть «большими» и как обучать модель 31:13 Что такое модель, эталонная выборка, инжиниринг и машинное обучение 33:23 Откуда берется и как определяется точность предсказаний 37:46 Откуда берутся данные для принятия бизнес-решений 40:26 Что такое эталон клиента 42:23 Измерения без эталона и проблема доказательств 47:42 Большие данные — инструмент для больших компаний 49:10 Концепция открытых данных от государства 50:13 Когда про каждого человека будет известно все и когда эти данные научатся использовать эффективно

Täpsemad andmed
Vanusepiirang:
0+
Lisatud LitResi:
02 august 2023
Kirjutamiskuupäev:
09 märts 2022
Kestus:
53 min. 37 s.
Kirjastaja:
ProductSense
Copyright:
ProductSense
Mis on podcast??
Raamat Юра Агеев "О работе с большими данными, роли продакта в B2B-продуктах и моделях машинного обучения" — ostke e-poest. Kirjutage kommentaare ja ülevaateid, hääletage oma lemmiku poolt.

Отзывы

Сначала популярные

Оставьте отзыв