Доклад. Как машинное обучение и большие данные продают обувь Mario Berlucсi, клиент Mindbox

🟢 Открыта регистрация на конференцию Mindbox о полезном маркетинге 15 сентября 2022 гогда: Азамат Тибилов, директор по маркетингу Mario Berlucci, выступил на конференции «Полезный маркетинг». Он рассказал, чем в компании занимается команда специалистов по big data и как машинное обучение сегментирует аудиторию и повышает конверсию email-коммуникаций и ретаргетинга. На примере Mario Berlucci Азамат объяснил: — Как работают триггерные письма на основе вероятностей покупки и возврата; — Как оптимизировать ретаргетинг с помощью ML-сегментации, чтобы «догонять» именно тех клиентов, которые с большей вероятностью вернутся за покупкой; — С чего маркетологу начать изучение ML и big data и почему не каждой компании стоит заводить отдел data science. *** 0:00​ Приветствие 0:24 О Mario Berlucci 0:48 Как решили использовать машинное обучение 2:15 Кейс 1. Триггерные письма на основе вероятностей 3:25​ Кейс 2. Exit-попап для вернувшихся 4:11 Кейс 3. Ретаргетинг через ML-сегментацию 10:31​ Резюме 13:07 Как маркетологу обучаться работе с ML 14:11 Вопрос из зала: Сравнивали ли свой алгоритм с аналогичным от «Яндекса»? Как часто обновляется трешхолд? 18:08 Вопрос из зала: Как оценивали эффективность содержания команды ML? *** Mindbox — платформа клиентских данных для автоматизации маркетинга. Подходит e-commerce, retail и другим b2c-компаниям с десятками и сотнями тысяч клиентов: *** 210 кейсов с клиентами с результатами в цифрах и отзывами: Телеграм-канал о том, как строить полезный маркетинг и повышать выручку: Анонсы вебинаров клиентов, записи выступлений на конференциях, дней открытых дверей: Email-курс для управленцев и владельцев бизнеса, который поможет понять, зачем, когда и как автоматизировать маркетинг — и чтобы это еще окупилось: Новые кейсы, интервью с клиентами и мастер-классы — в Фейсбуке. Подписывайтесь, чтобы не пропускать: