Малыш Джон
Малыш Джон
Редактор
6 лет с нами!
Награда за 5000 очков репутации
За 500 сообщений!
- Регистрация
- 26/03/2018
- Сообщения
- 28.959
- Репутация
- 888
-
0
- #1
Автор: Матемаркетинг
Название: Конференция по маркетинговой аналитике. Ноябрь (2020)
Описание:
Матемáркетинг – международная практическая конференция по маркетинговой и продуктовой аналитике с приглашенными спикерами из Европы и США. Среди спикеров конференции представители крупных российских и зарубежных компаний. Целевая аудитория — маркетинговые и продуктовые аналитики, performance-маркетологи, стратеги и представители онлайн-бизнеса.
Ключевая особенность «Матемáркетинга» — практическая направленность и работа с реальными задачами. Спикерами выступают специалисты-практики, которые научат слушателей правильно пользоваться аналитическими и маркетинговыми инструментами, а также привить верные методы и подходы.
Матемáркетинг объединяет специалистов с различным опытом, экспертизой и навыками, работающих в разных сферах (e-commerce, SaaS, media, corporate и др.), но решающих похожие задачи. Более половины (51%) аудитории конференции составляют аналитики и руководители аналитических служб крупных компаний и агентств; 24% аудитории – маркетинговые директора, руководители отделов digital-маркетинга и performance-маркетологи; 12% – владельцы малого и среднего бизнеса, CEO и генеральные директора крупных компаний, 11% – менеджеры продуктов и стратеги.
9−13 ноября в онлайн-формате
5 ДНЕЙ ОНЛАЙН-ТРАНСЛЯЦИИ, 4 ЭФИРНЫХ FULL-HD-ПОТОКА
80 ДОКЛАДОВ И «КРУГЛЫХ СТОЛОВ»
4.5 ЧАСА ЭФИРА ЕЖЕДНЕВНО
ЭКСПЕРТЫ МИРОВОГО УРОВНЯ
7000 ЗРИТЕЛЕЙ
Ключевые темы 2020
BI-системы, DWH, OLAP-кубы и облакаData-enginereeng, ETL-процессы и сбор событий
Устойчивое улучшение продуктовых метрик
Генерация и проверка сильных гипотез,
А-А/А-В-тесты
ML и алгоритмы на службе маркетинга
Оптимизация трудоёмких маркетинговых задач
Клиентская и предикативная аналитика + поиск инсайтов в данных
Изящные решения на базе Python и R для нужд маркетинга
Работа с массивами поведенческих данных
Отчетность как продукт и визуализация данных
Подробнее:
Скачать:
Название: Конференция по маркетинговой аналитике. Ноябрь (2020)
Описание:
Матемáркетинг – международная практическая конференция по маркетинговой и продуктовой аналитике с приглашенными спикерами из Европы и США. Среди спикеров конференции представители крупных российских и зарубежных компаний. Целевая аудитория — маркетинговые и продуктовые аналитики, performance-маркетологи, стратеги и представители онлайн-бизнеса.
Ключевая особенность «Матемáркетинга» — практическая направленность и работа с реальными задачами. Спикерами выступают специалисты-практики, которые научат слушателей правильно пользоваться аналитическими и маркетинговыми инструментами, а также привить верные методы и подходы.
Матемáркетинг объединяет специалистов с различным опытом, экспертизой и навыками, работающих в разных сферах (e-commerce, SaaS, media, corporate и др.), но решающих похожие задачи. Более половины (51%) аудитории конференции составляют аналитики и руководители аналитических служб крупных компаний и агентств; 24% аудитории – маркетинговые директора, руководители отделов digital-маркетинга и performance-маркетологи; 12% – владельцы малого и среднего бизнеса, CEO и генеральные директора крупных компаний, 11% – менеджеры продуктов и стратеги.
9−13 ноября в онлайн-формате
5 ДНЕЙ ОНЛАЙН-ТРАНСЛЯЦИИ, 4 ЭФИРНЫХ FULL-HD-ПОТОКА
80 ДОКЛАДОВ И «КРУГЛЫХ СТОЛОВ»
4.5 ЧАСА ЭФИРА ЕЖЕДНЕВНО
ЭКСПЕРТЫ МИРОВОГО УРОВНЯ
7000 ЗРИТЕЛЕЙ
Ключевые темы 2020
BI-системы, DWH, OLAP-кубы и облакаData-enginereeng, ETL-процессы и сбор событий
Устойчивое улучшение продуктовых метрик
Генерация и проверка сильных гипотез,
А-А/А-В-тесты
ML и алгоритмы на службе маркетинга
Оптимизация трудоёмких маркетинговых задач
Клиентская и предикативная аналитика + поиск инсайтов в данных
Изящные решения на базе Python и R для нужд маркетинга
Работа с массивами поведенческих данных
Отчетность как продукт и визуализация данных
Подробнее:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.
Скачать:
Авторизуйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент.