 |
Ingate и Completo рассказали о тонкостях веб-аналитики
Эксперты рассказали слушателям о принципах сквозной аналитики, показали практические примеры выстраивания рекламных кампаний и дали практические рекомендации по анализу эффективности рекламных каналов.
Дарья Коняхина, веб-аналитик Ingate Digital Agency, и Кристина Рылеева, руководитель проектов Ingate Digital Agency, представили слушателям основные принципы реализации системы веб-аналитики, направленной на получение максимальной отдачи от каждого рекламного канала. Они рассказали об обязательных этапах работ при выборе инструментов онлайн-рекламы, озвучили основные ошибки при использовании каналов, расставили все точки над i в том, что касается необходимости использования веб-аналитики. Особое внимание было уделено тому, что определенный комплекс работ должен проводиться регулярно. В противном случае все рекомендации и достигнутые на определенном этапе положительные результаты могут сойти на нет.
Владимир Давыдов, руководитель отдела ведения проектов Completo, представил практические кейсы по внедрению системы сквозной аналитики. Лейтмотивом этой части вебинара стала оценка эффективности проекта в режиме реального времени. Слушатели увидели, как может быть построена система контроля для бизнеса с различными схемами сложных многоканальных непрямых продаж, включая крупных производителей с развитой дилерской сетью. Подробно была разобрана разработка системы сквозной аналитики, принципы интеграции различных систем сбора и анализа данных, а также возможные нововведения в производственный процесс (использование SMS-уведомлений, контроль перемещения сотрудников и пр.), необходимые для отслеживания всего жизненного цикла клиента и каждого этапа оказания услуг.
Спикеры ответили на вопросы слушателей, которые лишний раз подтвердили: тема сквозной аналитики, веб-аналитики для бизнеса требует долгого и обстоятельного изучения.
Полная запись вебинара доступна по ссылке: http://bit.ly/209exqb
Контактное лицо: Плахов Павел Владимирович
Компания: Ingate Digital Agency
Добавлен: 09:35, 20.05.2016
Количество просмотров: 1129
Страна: Россия
| Транспортные документы от Платформы ЭПД можно будет подписать в смартфоне, Платформа ОФД, 17:06, 17.08.2026, Россия625 |
| «Платформа ОФД» присоединилась к соглашению Минцифры России о развитии и внедрении мобильной электронной подписи «Госключ». Сотрудничество направлено на проработку новых сценариев использования сервиса, обмен технологической экспертизой и поддержку интеграции в продукты электронного документооборота. |
| UDV Group: банки столкнутся с ИБ-рисками из-за нейросетей без правил, UDV Group, 17:04, 17.08.2026, Россия615 |
| Российский разработчик решений в области киберустойчивости UDV Group прокомментировал рекомендации Банка России по безопасному использованию искусственного интеллекта финансовыми организациями. По оценке эксперта компании, ИИ постепенно становится для банков не только инструментом автоматизации, но и отдельным объектом управления информационной безопасностью. |
| ActiveCloud запустил в России услугу частного облака, ActiveCloud, 20:34, 16.08.2026, Россия693 |
| Облачный провайдер ActiveCloud запустил в России услугу частного облака для размещения критически важных систем, ресурсоемких приложений и инфраструктуры с повышенными требованиями к безопасности. |
| «НОБИЛИС» ПРЕДСТАВИТ ЦИФРОВУЮ ЭКСПЕРТИЗУ В СФЕРЕ КОРПОРАТИВНОГО ЗДОРОВЬЯ НА ВНОТ-2026, Нобилис ООО, 14:07, 14.08.2026, Россия794 |  |
| ООО «Нобилис», разработчик российской платформы управления корпоративным здоровьем TouchMED, объявляет об участии в ключевом отраслевом событии - XI Всероссийской неделе охраны труда (ВНОТ-2026). В фокусе презентации компании - практические инструменты цифровизации медосмотров, в том числе профилактических и предиктивной аналитики для снижения операционных рисков и повышения эффективности персонала. |
| Nexign: российский бизнес не спешит использовать ИИ для поиска аномалий, Nexign, 14:03, 14.08.2026, Россия136 |  |
| Почти 80% российских компаний уже применяют инструменты мониторинга своей ИТ-инфраструктуры, но лишь каждая шестая использует модели машинного обучения для обнаружения аномалий. Мешают нехватка внутренней экспертизы, низкое качество данных и сложность подсчета окупаемости инвестиций. |
|
|
