こんにちは、ハブル！ モスクワ時間30月18日00時にアナリスト向けのオンライン会議を開催する。 講演者は、地域の A/B テスト、オンライン ストアでの商品の発行管理、新機能による利益の予測、商品配送におけるデータ サイエンスについて話します。
いつものように、カットの下にはレポートの要約と必要なすべてのリンクがあります。
レポート
地域別の A/B テスト。 なぜそれらが必要であり、どのように設計されているのか - Igor Krasovsky、Avito
A/B テストのテスト グループが正確にわかっておらず、ユーザーがオフラインで (たとえば、地域のテレビ広告などで) テスト グループにさらされている場合はどうすればよいでしょうか? 偏ったテストグループの対照グループを形成するにはどうすればよいですか? 効果を測定し、ランダムエラーと区別するにはどうすればよいでしょうか? Avito でこれらの質問にどのように答えたか、またどのような問題が発生したかについて説明します。
講演者について: 私は Avito に 2 年ちょっと勤務しており、その前は e コマースと IT コンサルティングの仕事をしていました。 現在、私はコア分析チームで働いており、データ管理、戦略的分析、コア分析プラットフォーム、キーアカウント分析などの分野を担当しています。
最高のデータ製品はフィールドから生まれます - マリーナ・カラビナ、リロイ・マーリン
当社のオンライン注文の大部分は、倉庫ではなく店舗のフロアから収集されます。 そのため、サイトに表示される内容と実際に収集できる内容の間に誤差が生じます。
店舗での商品の回転率の高さと在庫管理システムの複雑さにより、自動的に検出できるエラーが発生します。 私たちは、システムとソーシャル エンジニアリングの知識に基づいて、問題のある商品を自動的に検出し、サイトに公開する前に在庫を調整するソリューションを提案しました。
講演者について: Leroy Merlin で 9 年間勤務。 最初は店舗をオープンし、その後店舗で働き、今は在庫の整理をしています。 私はチームを編成し、6 週間でデータ製品を立ち上げました。
成長モデル - 優先順位付けのための機能からの利益の予測 - Pavel Mikhailov、Ostrovok.ru
- 私たちは成長モデル、つまりコホートと中期的な収益をモデル化する主要な指標に基づくフレームワークを構築しています。
- このモデルを使用して、製品とビジネスの指標をお金に換算します。
- 例を使用して、機能から得られる潜在的な利益を評価します。
講演者について: Emerging Travel Group (Ostrovok.ru) の成長責任者で、分析的な経歴を持つ。 成長仮説を生成、開発、テストします。
データ サイエンティスト Avito が配達をどのように支援したか - Dima Sergeev、Avito
... あるいは、ユーザーに配達付きの「KAMAZ Cab」の購入を提案するのをやめる方法についての話。 Avito にはすでに 60 万点以上の製品があります。 売り手がそれを 120x80x50 の箱に入れて別の都市の買い手に送ることができるかどうかを判断するのは、それぞれについて簡単ではありません。
私たちは、明らかに配達すべきではない場所で配達を提供したり、その逆のような間違いを犯したりすることがあります。 私たちがこの問題にどのように対処し、どのような結果を達成することができたのかについて少しお話しします。
講演者について: ここ XNUMX 年間、私は Avito Delivery で分析を行ってきました。 その前は、OZON で分析の分野で XNUMX 年間働いていました。
放送チャットで質問してください - 放送中に最も興味深い質問にお答えします。 各報告の後、講演者と個別にコミュニケーションをとることができます。
パスワードと外観
放送する 30月18日火曜日00:20よりスタートします。 40時XNUMX分までに終了する予定です。 放送中はすぐに「リマインド」ボタンをクリックできるので、見逃しません。
ブロードキャストへのリンクを含むリマインダーを電子メールで受け取りたい場合は、 .
オンラインでお会いしましょう！
出所： habr.com