Xin chào, Habr! Vào ngày 30 tháng 18 lúc 00:XNUMX giờ Moscow, chúng tôi sẽ tổ chức một cuộc họp trực tuyến dành cho các nhà phân tích. Các diễn giả sẽ nói về các thử nghiệm A/B khu vực, quản lý việc phát hành hàng hóa trong cửa hàng trực tuyến, dự đoán lợi nhuận từ các tính năng mới và khoa học dữ liệu trong việc giao hàng.
Bên dưới phần cắt, như mọi khi, là phần tóm tắt của các báo cáo và tất cả các liên kết cần thiết.
Báo cáo
Thử nghiệm A/B khu vực. Tại sao chúng cần thiết và chúng được thiết kế như thế nào - Igor Krasovsky, Avito
Bạn nên làm gì nếu nhóm thử nghiệm trong thử nghiệm A/B không được xác định chính xác và người dùng được hiển thị ngoại tuyến, chẳng hạn như trong quảng cáo truyền hình khu vực? Làm thế nào để thành lập nhóm kiểm soát cho nhóm thử nghiệm thiên vị? Làm thế nào để đo lường hiệu quả và phân biệt nó với lỗi ngẫu nhiên? Tôi sẽ cho bạn biết cách chúng tôi trả lời những câu hỏi này trong Avito và những vấn đề chúng tôi gặp phải.
Giới thiệu về diễn giả: Tôi đã làm việc tại Avito được hơn 2 năm, trước đó tôi làm việc trong lĩnh vực tư vấn CNTT và Thương mại điện tử. Hiện tôi làm việc trong nhóm Core Analytics, nhóm chịu trách nhiệm về các lĩnh vực như Quản lý dữ liệu, Phân tích chiến lược, Nền tảng phân tích cốt lõi, Phân tích tài khoản chính.
Những sản phẩm dữ liệu tốt nhất được sinh ra trên thực địa - Marina Kalabina, Leroy Merlin
Phần lớn các đơn đặt hàng trực tuyến của chúng tôi được thu thập từ các tầng cửa hàng thay vì từ kho hàng. Điều này dẫn đến sai sót giữa những gì được hiển thị trên trang web và những gì chúng tôi thực sự có thể thu thập được.
Do tốc độ luân chuyển hàng hóa trong cửa hàng cao và sự phức tạp của hệ thống quản lý hàng tồn kho nên các lỗi xảy ra có thể được phát hiện tự động. Dựa trên kiến thức về hệ thống và sử dụng kỹ thuật xã hội, chúng tôi đã đề xuất một giải pháp tự động tìm các sản phẩm có vấn đề và điều chỉnh kho hàng trước khi xuất bản chúng trên trang web.
Về diễn giả: 9 năm làm việc tại Leroy Merlin. Đầu tiên tôi mở cửa hàng, sau đó làm việc ở đó và bây giờ tôi đang sắp xếp mọi thứ trong kho. Tôi đã tập hợp một nhóm và tung ra một sản phẩm dữ liệu trong 6 tuần.
Mô hình tăng trưởng - dự đoán lợi nhuận từ các tính năng được ưu tiên - Pavel Mikhailov, Ostrovok.ru
- Chúng tôi đang xây dựng một mô hình tăng trưởng - một khuôn khổ dựa trên nhóm thuần tập và các số liệu chính để mô hình hóa doanh thu trong trung hạn.
- Chúng tôi chuyển các số liệu về sản phẩm và kinh doanh thành tiền bằng cách sử dụng mô hình.
- Chúng tôi đánh giá lợi nhuận tiềm năng từ các tính năng bằng cách sử dụng các ví dụ.
Giới thiệu về diễn giả: Trưởng bộ phận phát triển tại Tập đoàn Du lịch Mới nổi (Ostrovok.ru) với nền tảng phân tích. Tôi tạo ra, phát triển và thử nghiệm các giả thuyết tăng trưởng.
Nhà khoa học dữ liệu Avito đã giúp Delivery như thế nào - Dima Sergeev, Avito
... Hoặc câu chuyện về cách ngừng cung cấp cho người dùng mua “KAMAZ Cab” bằng Giao hàng. Hiện đã có hơn 60 triệu sản phẩm trên Avito. Không phải đối với mỗi người trong số họ đều dễ dàng xác định liệu người bán có thể đặt nó vào hộp có kích thước 120x80x50 và gửi cho người mua ở thành phố khác hay không.
Đôi khi, chúng tôi mắc phải những sai lầm như vậy: chúng tôi giao hàng ở nơi rõ ràng là không nên đến và ngược lại. Tôi sẽ kể cho bạn nghe một chút về cách chúng tôi giải quyết vấn đề này và những kết quả mà chúng tôi đã đạt được.
Giới thiệu về diễn giả: Trong năm qua, tôi đã thực hiện phân tích tại Avito Delivery. Trước đó, tôi đã làm việc trong lĩnh vực phân tích tại OZON trong ba năm.
Đặt câu hỏi trong cuộc trò chuyện được phát sóng - chúng tôi sẽ trả lời những câu hỏi thú vị nhất được phát sóng. Sau mỗi báo cáo, bạn sẽ có thể giao tiếp riêng với diễn giả.
Mật khẩu và sự xuất hiện
Phát sóng bắt đầu vào Thứ Ba, ngày 30 tháng 18 lúc 00:20. Chúng tôi dự định hoàn thành trước 40:XNUMX. Trong quá trình phát sóng, bạn có thể nhấp ngay vào nút “nhắc nhở” để không bỏ lỡ điều gì.
Nếu bạn muốn nhận lời nhắc có liên kết tới chương trình phát sóng qua email, bạn có thể .
Hẹn gặp bạn trực tuyến!
Nguồn: www.habr.com
