Краткий обзор прошедшей конференции и мои субъективные рекомендации что стоит посмотреть. Запись доступна по ссылке, внутри плеера можно выбирать отдельные выступления. Тема конференции «Рекомендательные системы, их влияние на онлайн-сервисы и взаимодействие с пользователями». Каждый доклад примерно 20 мин + 10 мин ответы.
Программа:
1. Рекомендательные технологии, Диско и Яндекс.Радио (Виктор Ламбурт, Яндекс)
Вступление про рекомендательные технологии в целом, про систему рекомендаций, выстроенную в Яндексе и презентация Яндекс-радио. С учетом того, что от вступления много не ждал — презентация на уровне и в целом интересна (хотя и достаточно обобщена).
Для тех, кому интересны внутренние механизмы Яндекса по работе с данными.
Оценка доклада — 4/5 (хор)
2. Data Science «на коленке» (Александр Ларьяновский, Skyeng)
Однозначно стоящий доклад. Как с небольшим бюджетом выстроить клевую систему сбора, анализа и тестирования данных на примере сервиса обучения английскому. Рассказывается про логику проекта, подходы и метрики. Логично, интересно и полезно. Смотрите.
Оценка доклада — 5/5 (отлично)
3. Персональный менеджер и другие воплощения Вig Data в «Билайн» (Сергей Марин, «Билайн»)
Доклад достаточно поверхностный и не очень зажегательный. Единственное что впечатлило — это эпический объем данных, которые есть у мобильного оператора и которые они пытаются собирать. Фоном во время доклада это осознаешь.
Оценка доклада — 3/5 (удовл)
4. Рекомендации: конверсия без навязчивости (Федор Вирин, Data Insight)
Неплохой доклад с интересными цифрами про анализ топ интернет-магазинов рунета на предмет рекомендательных фич на сайте (популярные товары, акции, персональные рекомендации по товарам, допродажи через корзину и т. п.).
Краткий итог: даже среди топов (топ 100, или топ 250) в рунете все не очень развито, если спуститься ниже — там куча недосайтов, которые продают только потому что на его место еще не пришел кто-то с нормальным магазином. По мнению автора 10-15% рынка можно легко отжать. Я лично 100% переслушаю доклад, когда буду проектировать сайт магазина.
Оценка доклада — 5/5 (отлично)
5. Анализ офлайн-конверсии (Алексей Авдеев, Calltouch)
Директор по продажам колл-трекингового сервиса хорошо и уверенно рассказал про историю учета и отслеживания звонков в целом и про возможности своего сервиса в частности. После такого рассказа 100% обратился ли к нему, если бы меня интересовали такие услуги.
Если вы как раз интересуетесь колл-трекингом, вы маркетолог или просто интересно узнать что это такое — смотрите. Если вы и так все знаете — смотреть наверное не за чем. В целом качественный доклад, просто не для всех актуален.
Оценка доклада — 4/5 (хор)
6. Могут ли роботы заменить оператора call-центра? (Дмитрий Латанский, Repka.UA)
История про то, как в целях автоматизации и снижения затрат на колл-центр крупного магазина оператора частично заменили роботом. Причем не просто автоответчик, а программа, которая уже может согласовывать заказы и уже пытается делать исходящие вызовы. Отличный кейс, думаю скоро многие будут так делать. После доклада понимаешь что работ — недалекое будущее оператора магазина, точнее его замена. Надо только вовремя запастись Джоном Коннором.
Если для вас подобная тематика актуальна — обязательно смотрите. Ну и в целом рекомендуется для общего развития.
Доклад с большим отрывом выиграл в голосовании, мужик много и с охотой юморил и включал забавные примеры общения робот-человек. Местами правда забавно.
Оценка доклада — 5/5 (отл)
7. Рекомендательная система как средство достижения бизнес-целей (Константин Савенков, Bookmate)
Про улучшение бизнес-показателей с помощью рекомендательных систем на примере Bookmate.com. Если конкретнее — как правильно подсовывать посетителю книги чтобы он стал клиентом сервиса и как с помощью правильно подобранных рекомендаций увеличивать «продолжительность жизни» пользователя и эффективность использования каталога. Ну и как все это приводит к снижению затрат на привлечение.
Оценка доклада — 4/5 (хор)
8. Совет да любовь (Иван Ямщиков, Яндекс, Высшая школа Циттау/Гёрлитц (Германия))
Полу-филосковкое выступление про то, как сделать пользователя счастливым. Из той серии, когда в процессе интересно, но на выходе не помнишь про что там было. Только впечатления.
Оценка доклада — 4/5 (хор)
9. Как поймать сигнал (Александр Драугялис, Яндекс; Анна-Богдана Щурко, Яндекс)
Двое молодых ребят презентовали сервис Яндекс-прогулки. Если интересно — можете протестировать сам сервис. Само по себе выступление — обычный промо-доклад. Про то, как разрабатывали и что получилось. Только если у вас есть лишних 20-30 мин, или вам интересна логика data-проекта и как его реализовали.
Оценка доклада — 3,5/5 (норм, без больших ожиданий)
10. Три подхода к использованию персонализации для достижения KPI (Саймон Проект, Flocktory)
Хорошие тезисы, исследования, статистика и пара-тройка интересных кейсов из он-лайна и офф-лайна. Проще и полезнее посмотреть, чем пересказать
Оценка доклада — 5/5 (хор)
11. Система рекомендаций управленческих решений (Максим Уваров, Георгий Терновский, К-50)
Про анализ статистики жизни пользователей внутри К50 (пользователей самого сервиса K50). В докладе никаких супер-кейсов, обычная логика и анализ (хотя немного заставляет задумываться об оптимизации бизнес-процессов). Презентация оформлена не очень красиво. Но при этом видно, что ребята из K50 получают удовольствие от того, что делают-)
Оценка доклада — 3,5/5 (за удовольствие от процесса)
Главный итог конференции: big-data суперактуальна. Просто самый настоящий тренд и мейнстрим.
