Илья Чухляев. OWOX. Как с помощью ML и BigQuery находить зоны роста в выполнении маркетингового плана

Как правильно ставить цели в план по развитию маркетинг-аналитики — определить дальнейшие шаги развития маркетинг-аналитики в компании.
Обзор главных технологий и компетенций, о которых стоит помнить на каждом из этапов плана. Вы будете заранее готовы и сможете забюджетировать нужные ресурсы.
К чему стоит быть готовым при внедрении прогнозов в маркетинг аналитике? Вы сможете составить план развития маркетинг-аналитики, учитывая возможные проблемы на этом пути.
Какие источники данных позволяют наиболее точно прогнозировать выполнение маркетинг-плана? Вы сможете контролировать процесс выполнения плана и понимать в каких сегментах ваши зоны роста, а где - риски.

Transcript

1. Как прогнозировать зоны роста и риски в маркетинг-плане на основе данных
2. • • • Технологии и данные решают
3. Аппетит приходит во время атрибуции Мы Клиенты Мы Клиенты Мы Клиенты Мы Клиенты
4. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
5. Ок, что вы хотите от маркетинг аналитика? Клиенты Мы Клиенты Мы Клиенты Мы Клиенты Мы
6. Клиенты Что-нибудь еще?
7. РЕЗУЛЬТАТЫ
8. Аппетит приходит во время атрибуции
9. Где наши зоны роста и риски Fact + Forecast - Plan Δ = —————————— Period Plan Факт Факт + Прогноз Прогноз
10. Зоны роста и риски
11. От прошлого к будущему
12. От прошлого к будущему This Year Fact Last Month Fact Last Week Fact This Week Forecast Next Week Forecast This Month Forecast Next Month Forecast This Year Forecast
13. Email-рассылки
17. РЕАЛИЗАЦИЯ
18. • • • • Подготовительные вопросы
19. Кто будет пользоваться данными
20. Технологии Machine Learning в Google Cloud Developer SQL Analyst Data Scientist Use cases and skills TensorFlow and CloudML Engine • Build and deploy state-of-art custom models • Requires deep understanding of ML and programming BigQuery ML • Build and deploy custom models using SQL • Requires only basic understanding of ML AutoML and CloudML APIs • Build and deploy Google-provided models for standard use cases • Requires almost no ML knowledge
21. Архитектура и схема движения данных
22. Как учесть внешние факторы
23. ВЫВОДЫ
24. Аппетит приходит во время атрибуции
25. Ценность маркетинг-аналитики
26. ПОЛЕЗНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
27. Спасибо за внимание. Вопросы? • • • •