Добавить обложку
+38

Alexander Efimov

Зарегистрировался

{{ user.social_accounts|length }} {{ svg('ui_arrow_down', 13, 7) }}

Контакты {{ user.social_accounts|length }}

10 комментариев

«Товарооборот на 44% превысил ожидания маркетологов»: история акции с «Прилипалами» в «Дикси»
7
Опросы + кластеризация + фокус группы. И то, результат скорее всего будет весьма приблизительным. Но КТО может вообще поверить, что 20% оборота сделано из-за этого дерьмища? Это просто дешевый пиар.

Опросы + кластеризация + фокус группы. И то, результат скорее всего будет весьма приблизительным.
Но КТО может вообще поверить, что 20% оборота сделано из-за этого дерьмища?
Это просто дешевый пиар.

«Товарооборот на 44% превысил ожидания маркетологов»: история акции с «Прилипалами» в «Дикси»
8

Бля, и вы туда же!
Никто не смог доказать, что увеличение выручки происходило именно за счет этих прилипал.
Что за дерьмовая копипастная журналистика..

«Компьютер не понимает смысла событий»: проблемы использования машинного обучения в маркетинге
2

"Бигдата конечно не дает результат, а только дает данные для анализа, и польза его в том, чтобы извлечь простые результаты"

Откуда вы беретесь такие осведомленные?

«Компьютер не понимает смысла событий»: проблемы использования машинного обучения в маркетинге
1
Вы разводите демагогию, вместо признания о ложности посыла статьи. Использование продвинутых инструментов и отличает успешные компании от посредственных. Вам предоставили достаточно доказательств. Погружайтесь в тему глубже. В обе темы - маркетинг и работу с данными. Всяко продуктивнее.

Вы разводите демагогию, вместо признания о ложности посыла статьи.
Использование продвинутых инструментов и отличает успешные компании от посредственных.

Вам предоставили достаточно доказательств.
Погружайтесь в тему глубже. В обе темы - маркетинг и работу с данными.
Всяко продуктивнее.

«Компьютер не понимает смысла событий»: проблемы использования машинного обучения в маркетинге
1
Tesco, Amazon, Netflix, Nike, Google, Walmart, FB. Ценность работы с данными понимает даже Nike. Fuel Band - вот вам рабочий пример. Disney - парки развлечений напичканы датчиками и алгоритмами. Машинное обучение и операционная аналитикаразвернуть

Tesco, Amazon, Netflix, Nike, Google, Walmart, FB.
Ценность работы с данными понимает даже Nike.
Fuel Band - вот вам рабочий пример.
Disney - парки развлечений напичканы датчиками и алгоритмами.

Машинное обучение и операционная аналитика - будущее экономики.

Вы так и не ответили, какие алгоритмы и для каких задач вы использовали.
На основании каких примеров вы сделали вывод о негодности ML?

«Компьютер не понимает смысла событий»: проблемы использования машинного обучения в маркетинге
2
Вы или толстый тролль, или просто залезли не в свою область компетенции. Вы говорите про: А) Проблемы входа - Низкое качество данных - Непостоянный приток данных Б) Проблемы на выходе - Бесполезность данных для маркетинга - Большие затратыразвернуть

Вы или толстый тролль, или просто залезли не в свою область компетенции.

Вы говорите про:
А) Проблемы входа
- Низкое качество данных
- Непостоянный приток данных

Б) Проблемы на выходе
- Бесполезность данных для маркетинга
- Большие затраты человеко-часов
- Сложность презентации результатов

Все эти проблемы касаются вашей рабочей силы, то есть сотрудников, а не инструментов.

С т.зр. инструментов:
В машинном обучении есть пять основных и еще туча непризнанных направлений, которые строят свои алгоритмы по разным принципам.

1) Символисты
2) Аналогисты
3) Эволюционисты
4) Коннекционисты
5) Байесовцы

Каждое направление эффективно в различных задачах.
Какой путь использовали вы? Уверены, что не забивали гвозди микроскопом?

«Компьютер не понимает смысла событий»: проблемы использования машинного обучения в маркетинге
4
Современный маркетинг - это вы так жестко обобщаете рабочую силу с низкой квалификацией, задействованную в отделах маркетинга? Тогда - да. Еще раз: данные - это контент, алгоритмы - это инструмент работы с контентом, человек, создающий задачи дляразвернуть

Современный маркетинг - это вы так жестко обобщаете рабочую силу с низкой квалификацией, задействованную в отделах маркетинга?
Тогда - да.

Еще раз: данные - это контент, алгоритмы - это инструмент работы с контентом, человек, создающий задачи для всего этого - это стратег.

Плохая стратегия -> неэффективное использование инструмента -> анализ ненужных данных -> говно на выходе

«Компьютер не понимает смысла событий»: проблемы использования машинного обучения в маркетинге
11
Автор постоянно забывает, что алгоритмы машинного обучения - это не ИИ, способный сделать за него всю работу. Успешность машинного обучения прямо пропорциональна когнитивным способностям человека, ставящего задачу алгоритмам. Непонимая истинную сущность инструмента, заявлять о его негодности нельзя. Статья - демагогия.

Автор постоянно забывает, что алгоритмы машинного обучения - это не ИИ, способный сделать за него всю работу. Успешность машинного обучения прямо пропорциональна когнитивным способностям человека, ставящего задачу алгоритмам.
Непонимая истинную сущность инструмента, заявлять о его негодности нельзя.
Статья - демагогия.

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Компания отказалась от email
в пользу общения при помощи мемов
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }