Доклад

32:24
16+
Видеозапись доклада

Прогнозирование LTV на данных AppMetrica для повышения эффективности рекламы

Аудио доступно только после покупки доступа к докладу
Роман Осокин
CEO & Co-Founder в OHM
  • Видео
  • Аудио
Видеозапись iMetrics-2017
16 ноября 2017, Москва, Россия
Видеозапись iMetrics-2017
23
Мне понравилось 0
Мне не понравилось 0

О спикере

В 2011 году Роман стоял у истоков создания отдела онлайн-продвижения Юлмарта. Первым из менеджеров компании начал активно работать с интернет-аудиторией в социальных сетях. Роман — автор многих нестандартных рекламных акций и технологий компании в интернете. Является экспертом в области Digital маркетинга и рекламы.

О докладе

Роман Осокин - CEO & Co-Founder в OHM, ранее Руководитель отдела онлайн-продвижения в Юлмарт. В 2011 году Роман стоял у истоков создания отдела онлайн-продвижения Юлмарта. Первым из менеджеров компании начал активно работать с интернет-аудиторией в социальных сетях. Роман — автор многих нестандартных рекламных акций и технологий компании в интернете. Является экспертом в области Digital маркетинга и рекламы.

Что такое SmallData? Это подсчет ROI в приложениях плюс настройка системы умного сбора и агрегации данных на Logs API. А также - построение аудиторий, внедрение Machine Learning, создание Predictive LTV и построение Predictive Action на нейронной сети.

Тезисы:

01:45 - ROI и доходные пользователи

04:14 - Возможности SmallData

06:36 - Функционал и связь сервисов подсчета ROI

08:28 - Сбор данных

10:02 - Ремаркетинг

11:13 - 20% клиентов приносят 80% прибыли

12:44 - Обучение Facebook

15:24 - Predictive LTV

17:45 - Найти и учесть доход с каждого юзера

20:42 - Сферический конь (пользователь) в вакууме

22:47 - Обучение нейронной сети

25:05 - Условия работы Predictive LTV и Predictive Action

29:04 - Lookalike Facebook

#appmetrica #core users #cpi #external csv #facebook #imetrics2017 #imetrics_original #logs api #ltv #mytarget #oak #predictive ltv #roi #smalldata #yandex.avia #агрегатор данных #маркетинг #хэдлайнер imetrics2017 #яндекс авиабилеты

Это наш первый кейс. Мы никогда публично не рассказывали, чем мы занимаемся, может только какие-то посты делали ради веселья в Facebook и мы благодарны коллегам из Яндекс.Метрики, что они нам разрешили опубликовать эту работу. Соответственно, о чем я буду рассказывать? Первая самая главная проблема. Это проблема подсчета ROI. А кто из вас занимается закупкой мобильного трафика? Есть такие? Двое. А кто занимается аналитикой того, что закупили и как это работает? Чуть больше. Вернемся к этому.

Соответственно дальше, когда мы построили платформу, которая занимается обработкой сырых данных, мы придумали самое классное название, которое только могли. Называется она SmallData. У нас были вариации на тему: TiniData, WiData и еще что-то, но SmallData наиболее безопасный вариант, потому что если посмотрите, что такое Wi в английском или WID, то в общем там не самые лучше ассоциации. Дальше о том, как мы строили аудиторию и внедрили Machine Learning. Это будет, да.

Соответственно, какие участники процесса? Яндекс.Авиабилеты. Они входят в ТОП-3 к Мета-поиска билетов, а мы, технологическое агентство, которое занимается рекламной аналитикой и строит свои технологии, и AppMetrica, с которой вы уже познакомились. Но их и так все знают. Я пытался посмотреть спиной, сколько народу ими пользуется, но, по-моему, было много рук. Соответственно, какая задача у нас была? Мы изначально из десктоп. Мы занимались автоматизацией декстопной автоматизации, у нас была понятная логика. Мы привели трафик, он купил – не купил. Есть неделя отсчета, есть еще что-то, есть LTV понятные. А здесь вопрос в приложении, когда закупаешь трафик, как посчитать ROI, который…

Комментарии для сайта Cackle