Пилишь уже?
Еще одно правило ответственности и рисков заключается в том, что сначала берется ответственность, а затем за нее получаешь «сливки».
Но многие этого никогда не узнают… будут до старости сливки ждать и обвинять других, что вокруг «богатые» пользуются «бедными».
Интересная точка зрения. Интересная у вас реальность.
так не нужно с ними работать :)
Взрослые люди как правило говорят что они хотят в обмен :)
Он и без пользовательских параметров собирается. Как это поможет решить задачу атрибуции конверсий?
Там революция больше в продуктовой аналитике для авторизованных пользователей. В маркетинговой аналитике, к сожалению, никакой револющее пока не предвидится с их стороны. Но если есть интересные ссылки почитать - сбраасывай ;)
Фокус-покус, увеличивающий ROAS :)
Не знаю, что такое smartanalytics, но к нам они никакого отношения не имеют :)
Все модели хранятся в открытом виде в BigQuery наших клиентов. Клиенты могут добавлять новые фичи, проверять сентические метрики, переобучать модели, эксперементировать. Поэтому, можно сказать, что весь код открыт. SegmentStream берет на себя всю техническую и алгоритмическую часть, а также работу по загрузке и обработке данных из рекламных каналов, сайта, приложений, CRM и т.д.
1) Не знаю. Никаких технических предпосылок для этого нет.
2) Я уже ответил на этот вопрос. Но могу также скопировать более детальный ответ в из моей оригинальной статьи на cxl.com:
But what happens as full journey data continues to dry up?
If deterministic stitching is hard and—based on more devices, more browsers, and more privacy restrictions—only getting harder, will that undermine the quality of future models?
As long as some portion of people still purchase during a single journey (i.e. “full journeys”), you’ll have required data to learn. But with only interrupted journeys, it could still work. Imagine that with only interrupted journeys, 100% of conversions (based on last interaction) are (direct)/(none).
You can still recognize patterns of users who engage and tend to buy. A subset of direct users will share features (i.e. events) with users who come from Facebook. The model doesn’t know where people came from; you show only behavior for on-site and contextual events.
So the model sees that a user from a Facebook in-app browser behaves like users who tend to buy (trained on direct traffic). And it will allocate non-zero values to such sessions.
Ценность у каждого сеанса своя. И она базируется на поведении конкретного пользователя и конкертном предсказании модели для этого пользователя. Нормализация делается только для спокойствия CFO, но она никак не влияет на сравнение компаний друг с другом - а ведь именно это и есть основная задача атрибуции.
Мы используем сотни разных фич. Модель же сама определяет, какие фичи имеют предиктивную силу, а какие нет.
именно :) уточнил
Это был лишь упрощенный пример на двух сессиях. Мы нормализируем сотни тысяч сессий. И конечно же, мы не понимаем, что этот один человек, в этом и есть весь смысл нашего предиктивного подхода.
Мы лишь старемся масимально близко смоделировать реальность. А дальше подтвердить свои модели результатом.
Самый главный нюанс - добиться очень высокой точности. Мы стремимся как минимум к 85-95% точности. Именно поэтому делаем модели индивидуально для каждого клиента, чтобы на 100% соответствовать именно этому сайту и именно этой аудитории. К сожалению, используя "универсальную" модель, такой точности добитьяс просто-напросто невозможно.
Привет. Дело в том, что обучение идет на всем трафике, а не только на инстраграмных in-app сессиях. Поэтому, модель легко может опредлить конвертирующе паттерны, которые свойственны пользователям с большой вовлеченностью и применить их к трафику с "разорванным" путем к покупке.
Ответ на этот вопрос есть в статье. Суть предиктивного подхода заключается в том, что нет необходимости опираться на clientId и уж тем более, склеивать его между сессиями. Вместо этого, всегда идет оценка самой сессии с точке зрения ее "качества" и вовлечения пользователя во время этой сессии.
Как она решает проблему кросс-девайса, приватного браузинга и ITP? :)
Если сотрудник захочет работать в местной компании в офисе - конечно. Но мы играем на двух разных рынках тут.
Кроме того, зарплаты +/- везде одинаковые, вопрос лишь в налогах. В Москве принято NET считать, в Европе - gross.
На текущий момент команда такая маленькая, что не для "ключевых" в ней места нет :)
От человека зависит :)
Это не я, это жизнь ;)
Нет, фейсбук решил другую проблему, которая называлась "какого фига мы так много платим, если теперь это уже не актуально".
Все верно. Не можешь позволить себе жить в Берлине - не живи :)
Тут уж каждый сам для себя решает. Не думаю, что семья будет очень против уехать из душное многоэтажки в домик на море :D
не в той ветке написал :)
Полина, если завтра ты решишь, что хочешь жить на шикарной вилле в Малибу с выходом к океану и ездить на новенькой Тесле, как твоя компания будет решать эту проблему? :)
Зарплата зависит в первую очередь от уровня специалиста и его ценности для компании, а не от места жительства человека. С такой логикой, я должен своим сотрудникам из Уфы платить меньше чем тем, кто работает из Москвы? :)
Деньги деньгам рознь. Тот кто не хочет «доп. нагрузки» тот и не претендует на большие деньги. Простое правило жизни.