Секция 12.

Использование нейронных сетей в маркетинге

В секции поговорим о том, насколько важно использовать технологии искусственного интеллекта. Коротко обозначим, как нейронные сети анализируют поведение на сайте и предсказывают желания и предпочтения пользователей. Расскажем, как обучить модель и использовать ее в маркетинговых целях.

Станислав Ашманов

Модератор

Станислав Ашманов

Генеральный директор, «Нейросети Ашманова»

Нейронные сети для бизнеса

— Что такое машинное обучение и нейронные сети;
— Решённые задачи машинного обучения;
— Обучение нейронных сетей;
— Фреймворки и железо для нейросетей;
— Разработка нейронных сетей.

Станислав Ашманов
Станислав Ашманов

Генеральный директор, «Нейросети Ашманова»

Поиск аудитории для таргетированной рекламы с помощью машинного обучения

— Что такое таргетированная реклама и где ее можно встретить.
— Три направления работ: база клиентов, посетители сайта, внешняя аудитория.
— Инструменты для поиска внешней аудитории. Сервис puzzle.ru.
— Создание категорий сообществ с помощью нейронных сетей.
— Параметры, которые используются в современных методах парсинга.
— Ввод нового измерения анализа — анализ изображений.
— Кейс про Очкариков: поиск аудитории для магазинов оптики.

Артем Седов
Артем Седов

Ведущий специалист по таргетированной рекламе, «Ашманов и партнеры»

Машинное обучение для маркетинга мобильного приложения

— Подготовка мобильного приложения для аналитики событий;
— Машинное обучение для анализа пользовательских действий;
— Правильное хранение данных о действиях пользователя и работа с ними;
— Магия машинного обучения: real-time оптимизация рекламных кампаний вместо пассивной аналитики;
— Интеграция с рекламными партнёрами.

Марат Жанабеков
Марат Жанабеков

Создатель проекта, Heuristic.AI

Оптимизация промо-механик с учетом продукта, цены и рыночной ситуации

— Структура промо активности с точки зрения Data Science.
— Основные компоненты (продукт, цена, механика, канал).
— Метрика оптимизации как элемент маркетинговой стратегии или почему кнопка «сделать хорошо» у каждого своя.
— Кейс.

Павел Мягких
Павел Мягких

Chief Data Scientist, Kreate

Повышение конверсии на сайте с помощью предиктивной аналитики

— Нет метрик — нечего сравнивать. Как договориться с бизнесом о метриках качества?
— Не все данные одинаково полезны. Какие данные про пользователя можно и нужно собирать на сайте?
— Предиктивная аналитика. Как и на кого воздействовать?
— Эксперименты — источник знаний. Не спрашивайте пользователя, что он хочет — смотрите, что он делает.
— От пилота к промышленной эксплуатации и причем тут Agile?

Алексей Соколов
Алексей Соколов

Технический директор, Indatalab


Кампус «Сколково»,
Московская область,
Одинцовский район,
Сколково,
ул. Новая, д. 100.

+7 495 269-06-30 reg@etarget.ru

Стать участником