15-16
НОЯБРЯ
Москва-Сити, башня ОКО, Crystall Balroom
iMetrics
7-я конференция по веб-аналитике
и эффективности интернет-маркетинга

Официальный чат конференции
7 лет iMetrics
12 западных гуру веб-аналитики
60 докладов российских гуру DIGITAL
3500 участников
Приобрести записи
7 000 р
Кто идет на iMetrics в этом году
Мастер класс от Тима Эша
Интернет-маркетологи
Веб-аналитики
Собственники бизнеса
Владельцы
интернет-магазинов
Представители
крупных брендов
Digital-специалисты
Примите участие в 7-ой конференции iMetrics!

Программа конференции

15-16 ноября 2017 г., Москва-Сити, башня ОКО, Crystall Balroom
15 ноября. Программа первого дня
16 ноября. Программа второго дня
iMetrics 2017 - Аналитика для принятия решений. Бизнес-день
09:30 – 10:00
Сбор участников
10:00 – 11:30
Digital-рынок сегодня
Модератор: Евгений Елисеев (ADLABS)

Федор Вирин (Data Insight)
Новые инструменты аналитики, которые мы будем использовать завтра
Тезисы:
Какие стартапы сегодня появляются на рынке аналитики, и о чем думают
компании, которые предлагают такие услуги.

Инесса Ишунькина (MediaScope)
Интернет в России - аудиторные тенденции

Андрей Евтихов (CleverDATA)
Рынок данных России: новый драйвер роста экономики
Тезисы:
1) Что представляет собой рынок данных России на текущий момент:
2) Основные тенденции развития рынка данных в России:
- Взрывной рост объемов и разнообразия данных;
- Формирование инфраструктуры потребления данных (системы обработки и анализа данных);
- Появление профессиональных участников рынка данных;
- Массовый переход к потреблению данных машинами вместо человека;
3) Регулирование рынка данных:
- Разработка нормативной базы со стороны государства (основные моменты);
- Внимание общества к вопросам сбора, обработки и использования данных;
- Внутреннее регулирование участников рынка;
- Этические вопросы;
4) Модели потребления данных:
- Отдельные поставщики данных;
- Агрегаторы данных;
- Маркетплейсы данных;
- Биржи данных;
5) Ценообразование на рынке данных:
- Фиксированные цены;
- Динамические цены;
- Аукционные цены;
6) Применение данных на практике (бизнес-кейсы):
- Онлайн-реклама;
- Электронная коммерция;
- Онлайн-медиа;
- Маркетинговые исследования;
7) Что дальше:
- Рост требований к приватности и безопасности процессов обмена данными;
- Переход к использованию данных в рамках предиктивных моделей, работающих на базе машинного обучения;
11:30 – 12:00
Кофе-брейк
12:00 – 13:30
Технологии в веб-аналитике
Модератор: Елена Выморкова (iConText)

Евгений Куршев (Яндекс)
Обзорный доклад про последние изменения в Метрике
За последний год в Яндекс.Метрике появилось много полезных возможностей и отчетов. Мы вспомним, что интересного произошло и узнаем, что планируется в ближайшем будущем.

Алексей Аршинов (Google Russia)
Tying Marketing Performance to Business Results

Андрей Суслов (BizTech Enterprise Solutions)
Андрей Осадчук (BizTech Enterprise Solutions)

Алексей Евсеев (Go Mobile)
Обзор систем аналитики и трекинга мобильных приложений
Тезисы:
- Плюсы/минусы основных систем трекинга – AppsFlyer/Adjust/AppMetrika/Tune/etc.
- Какие KPI's ставим и отслеживаем
- Зачем нужно устанавливать аналитику/трекинг
- Основное отличие трекинга от аналитики
- Почему трекинг в большинстве случаев платный?
- Рекомендации по аналитике мобильных приложений
13:30 – 14:30
Кофе-брейк
14:30 – 16:00
Крутые кейсовые истории от крупных рекламодателей
Модератор: Оксана Глоба (ADLABS)

Кирилл Кобелев
(PepsiCo)
Кирилл Савельев (ADLABS)
Принятие решений на основе данных: выбор экосистемы для бизнеса
Тезисы:
1. Digital трансформация для FMCG
2. Экосистема по работе с данными для PepsiCo
3. Вызовы и решения

Елена Иванова (Domino's Pizza)
Как Domino's Pizza завоевывают клиентов в онлайне
Тезисы:
1. 3 составляющих успеха при завоевании клиента в онлайне
2. Жалобы - источник продаж
3. Используйте офлайн для онлайн
4. Говорите с покупателем так, чтобы вас слышали
5. Используйте новые форматы

Роман Абдуллин (ГК ПИК)
Ирина Жеребцова (ГК ПИК)
Сквозная аналитика: онлайн+офлайн. Группа ПИК
  • Как построить единый контур данных онлайн + офлайн
  • Собственное решение аналитики данных
  • Модели атрибуции для оценки эффективности РК
  • Визуализация отчетов для бизнес-заказчик
16:00 – 16:30
Перерыв
16:30 – 18:00
Omni channel: интеграция с офлайном
Модератор: Алексей Федин (iConText)

Артур Хачуян (SocialDataHub)
Связь между онлайн + офлайн на примере кейсов
Тезисы:
1. Карты лояльности для ритейла. Объединение data о пользователях с социальными сетями.
2. Анализ мероприятий с точки зрения аудитории, которая туда пришла и которую туда надо пригласить. Изучение digital-следа
3. Кейсы: все, что связано с распознаванием лиц.

Михаил Могилевский
(НПО Аналитика)
Вячеслав Прохоров (myTarget)
Ретаргетинг из офлайна в онлайн и измерение конверсии из показов в визиты
Тезисы:
  1. Кратко о технологии и областях применения.
  2. Кейс Аутлет Внуково/myTarget. Стоимость привлечения из онлайна в офлайн.
  3. Кейс Ив Роше. Повышение заходимости магазина.
  4. Кейс Brandshop. Привлечение посетителей в офлайновый магазин вне потоков ТРЦ с помощью связки онлайн/офлайн.
  5. Основные принципы сбора данных и предоставления аудиторных сегментов, включая вопросы этики и принадлежности данных.

Виктор Крылов
(Exponea)
Простые примеры эффективности омниканальной аналитики и контактов с клиентами в цифрах
Кейс 1 - Дореактивация в триггерной цепочке писем через SMS
Кейс 2 - Использование кастомных ретаргетинговых аудиторий в оркестрации с остальными коммуникациями
Кейс 3 - Персонализация сайта на основе истории внесессионной коммуникации
Кейс 4 - Атрибуция на онлайновый канал в онлайн-оффлайновой воронке
Кейс 5 - Геймификация онлайн-оффлайновой воронки

iMetrics 2017 - Аналитика для принятия решений.
Клиентский день. Очень много рекламодателей.

09:30 – 10:00
Сбор участников
Главный зал
Модератор: Леван Тодуа (iConText)

Ксения Хизова (Он-лайн университет Смотри.Учись)
Автоматизация анализа спроса рынка для авто управления проектом с помощью BI систем
Тезисы:
1) Брендовая стратегия продвижения, особенности
2) Продуктовая стратегия продвижения, особенности
3) Автоматизация анализа рынка спроса
4) Автоматизированное управление каналами трафика
5) Стратегия работы каналов трафика на основании данные спроса
6) Запуск и реализация выбранной стратегии: подводные камни

Алексей Додонов
(Ситилинк)
Прогнозные модели посещаемости сайта в RStudio
  1. Краткое введение по типам моделей прогнозирования
  2. Описание двух моделей прогноза: Модель Хольта-Винтерса и ARIMA
  3. Как технически по этим моделям построить прогноз в RStudio (на что стоит обращать внимание и какие проблемы могут быть)
  4. Далее итогом является сравнение двух моделей с фактическим значением + использована третья модель (Как база взята модель Хольта-Винтерса и модифицирована на основе экспертной оценки)
  5. Сделаны выводы по моделям.

Артем Королев (Publicis Groupe)
Дмитрий Бобылев (Publicis Groupe)
Мультиканальная атрибуция
Тезисы:
1.При оптимизации рекламных бюджетов в интернете, все чаще используется подход к анализу цепочек взаимодействия с рекламой для каждого уникального пользователя или иначе - мультиканальная атрибуция.

Вместе с этим, развитие облачных сервисов сделало хранение и анализ больших массивов данных более доступным. Мы сравним продукт и результаты мультиканальной атрибуции на основе сырых данных, построенный на базе Google Cloud Platform с другими доступными решениями на рынке.

2. Data driven атрибуция. Применение алгоритмов машинного обучения для анализа последовательностей переходов пользователей. Атрибуция на основе вероятности совершения конверсии.

3. Мультиканальная атрибуция Google Analytics 360 и Double click manager. Кейс: применение модели для оценки рекламных размещений клиента.

4. Мультиканальная атрибуция своими руками на логах систем адсервинга. Особенности реализации, результаты и сравнение с продуктами Google.

Михаил Гущин (RBI)
Сергей Виноградов (iConText)
RBI. Сквозная аналитика и оптимизация трафика
Тезисы:
- Работа с качеством трафиком и снижением стоимости обращения
- Отчеты в BI: зачем это девелоперу?
- Особенности внедрения
- Офлайн-присутствие RBI
- Выводы и успехи
Модератор: Елена Пикунова (Zen Mobile Agency by iConGroup)

Александр Лукин (AppMetrica)
Data-driven подход в проектировании новых фичей. Кейс Яндекс.Лончера
Мы я Яндекс постоянно добавляем новый функционал и оттачиваем существующий в наших многочисленных сервисах. В рамках доклада расскажем о роли данных при принятии продуктовых решений, покажем data-driven подход в кейсе Яндекс.Лончера.

Александр Бобко (Maps.me)
Продуктовая аналитика: поиск верного пути развития продукта
Тезисы:
  • Особенности поведения пользователей в международном проекте - как анализировать и с чего начать;
  • Основные аналитические системы для анализа в мобильном аудитории;
  • Что можно еще использовать помимо аналитических систем - опросы, фидбек пользователей, качественные исследования;
  • Кейс: увеличение retention в 1.5x раз - опыт MAPS.ME
Алексей Брылёв (Сбербанк)
Увеличение MAU мобильного приложения через офлайн-каналы на примере Сбербанк Онлайн
Тезисы:
В октябре 2017 MAU приложения Сбербанк Онлайн превысило 26 млн пользователей. Более 50% новых пользователей мобильного приложения привлекаются через офлайн-каналы. Мы пробовали разные офлайн-каналы привлечения, их эффективность существенно различается
Офлайн-каналы:
- Отделения банка
- Кол-центр
- Партнерские продажи
- Предустановки

Роман Осокин (OHM Solutions)
Прогнозирование LTV на данных AppMetrica для повышения эффективности рекламы
Тезисы:
1. Проблема подсчета ROI в приложениях
2. Как мы построили систему сбора и агрегации данных на Logs API - SmallData
3. Построение аудиторий и Core Users
4. Внедрение Machine Learning и построение Predictive LTV
5. Построение Predictive Action на нейронной сети
6. Интеграция с рекламными системами для оптимизации кампаний
Модератор: Максим Уваров (NeedForData)

Максим Уваров (NeedForData)
Power BI для исследования веб-аналитических данных
Тезисы:
  • Возможности Power BI для получения данных из счетчиков веб-аналитики (родные коннекторы, opensource, connect.my-bi.ru)
  • Предустановленные наборы обработаки данных для типовых исследований сайтов
  • Примеры использования ассоциативных таблиц для мониторинга ключевых показателей бизнеса NeedForData

Дмитрий Ильин (АК БАРС Банк)
Максим Пранов (АК БАРС Банк)
Сквозная аналитика за 0 руб. с помощью инструментов Google
Тезисы:
- Что делать, если бюджет на аналитику = 0
- Какие инструменты необходимы? (Tag Manager, Analytics, Bigquery)
- Какие знания необходимы? (Javascript, SQL, Python)
- Пример создания сквозной аналитики на одном банковском продукте (потреб. кредиты)
- Как еще можно использовать полученные в Bigquery данные?

Александр Егоров (Alytics)
Сравнение способов выстраивания сквозной аналитики
Тезисы:
  1. Какие задачи решает сквозная аналитика?
  2. Какие платные и бесплатные способы построения сквозной аналитики существуют?
  3. Рассмотрим разные способы построить сквозную аналитику: от простых на базе Google Analytics или Яндекс Метрики до готовых платных решений. От хардкорных на базе комбинаций API + Excel выгрузки + визуализации аля Power BI до хардкорно дорогих на основе кастомных баз данных.
Сравним их между собой по разным критериям, в том числе:
  • возможности
  • гибкость
  • сложность и цена внедрения
  • сложность и цена поддержки
  • целесообразность
Зал 1
Модератор: Платон Днепровский (UIDesign)

Евгений Романовский (Собака Павлова)
Пользовательская аналитика в эпоху мультиканальности. Что спрятано за цифрами и как с этим работать
Тезисы:
Во многих отраслях решение о покупке принимается не за час и даже не за один день. Проходит несколько месяцев, прежде чем клиент «дозреет» и выберет подходящий продукт и компанию. Выбор этот далеко не всегда рациональный.
Цифры говорят о результатах, но умалчивают причины. Мы поговорим о том, как разобраться в причинах того или иного поведения пользователей. Обсудим, что можно узнать о клиентах и как превратить эти знания в набор гипотез для проверки.

Надежда Яромирова (Veeam)
Елизавета Костюкова
Кейс - «UX исследование в B2B»: как за пару месяцев подготовить и провести масштабное UX исследование на 120 интервью сразу для нескольких диджитал платформ
Тезисы:
Бывает сложно убедить своих заказчиков в правильности предлагаемого решения, ведь каждый второй «сам себе дизайнер» и точно знает, как делать хорошо конвертирующиеся страницы. Когда в ход идет последний аргумент - «вы не наша целевая аудитория, поэтому ваши идеи не сработают» - пора предоставить прув от целевой, параллельно решив еще множество оптимизационных задач. Спросите своих непосредственных клиентов и партнеров их мнение о сайте, и вы удивитесь качеству обратной связи!
  • Как мы реализовали крупный международный UX проект, получили «живых», добровольных, а главное целевых участников и провели 120 интерактивных интервью
  • «Есть истина, а есть статистика» - почему одной аналитики мало
  • Как добиться инвестиции в дорогостоящее UX исследование
  • Процесс разработки сценариев UX тестирования – на что обратить внимание, что учесть, как протестировать «на кошках»
  • Использованные технологии и полученные результаты
Рина Слагаева (М.Видео)
Антон Алябьев (UIDG)
Юзабилити-тестирование. В каких случаях именно эта методика оказывается незаменимой и почему
Тезисы:
Юзабилити-тесты это не замена и не альтернатива сбору и анализу статистических данных или А/В тестам. Это совершенно отдельная и самостоятельная методика со своей уникальной ценностью.
* Какие факторы и аргументы вредят репутации юзабилити-тестирований и почему они несостоятельны?
* Какие потребности продуктовой команды "М.видео" привели к выбору именно методики юзабилити-тестирования?
* "Проблем много, они на поверхности. Обнаружим ли мы что-то, чего ещё не знаем?" Какой ответ мы получили на ключевое опасение как со стороны команды "М.видео", так и со стороны аналитиков UIDG.
* Взаимодействие в процессе: активное вовлечение команды "М.видео" в работу с аналитиками UIDG. Как получить эффект совместной работы, а не "сухого" подряда?
* Что в итоге? Инстайты; реакция продуктологов vs реакция интерфейс-дизайнеров; выводы и решения.

Платон Днепровский (UIDesign)
Гадаем на кофейной гуще.
Анализ и прогноз скорости работы с несуществующими продуктами

Тезисы:
В процессе проектирования часто возникают развилки — необходимо принять то или иное решение. Таблица или список? Три кнопки или переключалка? 3 клика ли 5 кликов?
При этом самого продукта/прототипа/интерфейса пока не существует и аналитики нет. Хочу рассмотреть ключевые параметры, важные для выбора, и методы, которые можно для этого использовать.
Для бизнеса важны такие характеристики интерфейса, как, например, скорость выполнения ключевых задач — от этого зависит производительность труда, необходимый объём вложения в технику, персонал и т.д. Можно ли достаточно точно сделать прогноз для несуществующих продуктов? Обсудим, как это сделать и на что обратить внимание.
Хочу рассказать о методике, которая позволяет это сделать, некоторых особенностях и подводных камнях, и на примере нескольких кейсов обсудить границы её применимости.
Модератор: Олег Рудаков (AGIMA)

Глеб Сологуб
(Skyeng)
Как мы выбираем и оцениваем продуктовые фичи
Тезисы:
У нас в Skyeng для каждой продуктовой фичи аналитик и продакт делают оценку, сколько будет стоить разработка, сколько времени займёт, на какие показатели и kpi с какой вероятностью она может повлиять, какой профит от неё ожидаем получить, и как его сможем померять. По результатам такой оценки они строят рейтинг, часть фич с низким рейтингом отбрасывают, а из остальных формируют подробный план. Это помогает работать не вслепую, а чётко понимать что и зачем мы делаем.

Леонид Блинов (Segmento)
Аналитика programmatic кампаний
Тезисы:
  • Аналитика programmatic кампаний в Cбербанке: набор метрик для разных этапов customer journey. Пример реальных кейсов.
  • Персонализация главной страницы Сбербанка, технология Segmento внутри сайта. Техническое описании, сравнительная аналитика персонализированного и неперсонализированного сайта. Набор метрик, которые мы оцениваем. Пример персонализации на разных продуктах банка.
  • Аналитика сторонних медийных каналов в банке с помощью технологии Segmento. Общий охват, пересечение аудиторий и кросс-частота, поствью конверсии. Разбор кейса по потребительским кредитам.

Денис Соловьев (Риалвеб)
Влияние условий получения заказа на принятие решения о покупке online
Тезисы:
Многие пользователи используют заказы в онлайне для облегчения и ускорения покупки товаров. Но далеко не все пользуются доставкой курьером.
80% пользователей, совершающих заказ на сайте выбирают самовывоз, даже те, у кого была возможность бесплатной доставки.Почему?
Мы решили изучить, можно ли увеличить число заказов с доставкой, изменив или предоставив другие условия получения/доставки заказа, а также какие условия на это влияют.

Олег Рудаков (AGIMA)
Аналитика для ритейла. Зачем заниматься аналитикой перед запуском сайта, почему просто не сделать красиво?
Тезисы:
  • Как выстроить работу команды, чтобы ускорить запуск и не потерять результата исследования
  • Что стоит сделать в рамках исследования, откуда можно получить интересные данные
  • Пример того, что у нас получилось

Модератор: Елена Выморкова (iConText)

Вероника Лутфуллина (Leroy Merlin)
Владимир Косцов (Leroy Merlin)
Как использовать данные на сайте для геомаркетинга
Тезисы:
Мы обогащаем данные координаты пользователя поведениям на сайте при помощи Google Analytics и уходим от ip-адресов. Это можно использовать как для геомаркетинга, так и для коммуникации с аудиторией.

Ольга Вязовская (OZON.ru)
Озон Медиа: новая эра работы с данными для брендов
Тезисы:
  1. Тренды и бренды - стирая границы между имиджевыми и перфоманс кампаниями.
  2. E- commerce как источник данных о продажах, аудитории покупателей брендов.
  3. DMP-система в разрезе покупателей по каждому бренду - выстраивание взаимоотношений с реальными покупателями.
  4. Практические кейсы - стратегии успеха и часто встречающиеся ошибки.
Берлизев Михаил (Omniscienta)
SAC vs CPO/CPA. Все новое это хорошо забытое старое.
Тезисы:
Правильные KPI это практически 50% успеха.
SAC (Subscribers Acquisition Cost) или затраты на приобретение пользователей довольно старое понятие и применялось в до диджитлальную эпоху. Потом появился CPC/CPA/CPO и все это было хорошим прокси показателей эффективности на ранних этапах развития интернета. Сейчас, когда рынок интернета обогнал телевизор, а пользователи уже давно проводит больше времени перед экранами, погрешность в исконных интернет показателей в разрезе бизнес применений стала равна самим цифрам. Поэтом SAC обретает актуальность, а технологии делают его расчет индивидуальным для каждого покупателя. Так какие KPI устанавливать маркетингу чтобы бизнес не страдал.
Модератор: Кирилл Савельев (ADLABS)

Карина Сафанова (INCHCAPE)
Полина Шеметова (Artics)
Опыт INCHCAPE – внедрение сквозной аналитики для оптимизации процесса принятия решений
Тезисы:
1. Маркетинг в автобизнесе – вчера, сегодня, завтра
2. Новый подход к аналитике – что нужно знать маркетологу при планировании рекламных кампаний
3. Масштабироваться надо с умом – снижаем риски финансовых потерь
4. Внедрение сквозной аналитики – тонкости и особенности
5. Как изменение подхода к аналитике и представлению данных повлияло на маркетинговую стратегию дилерских центров

Искандер Мирмахмадов
(AIC)
Регрессионный анализ в продуктовой аналитике
Тезисы:
  1. Поиск переменных, влияющих на конверсию
  2. Неочевидные взаимосвязи и выбор лучшей модели
  3. Модель как аксиома: где не нужно искать истину
На примере банковского проекта, расскажу как мы подходили к поиску гипотез и на что обращали внимание пока искали взаимосвязи между характеристиками поведения пользователей продуктового сайта..

Илья Чухляев (OWOX)
Как наладить сквозную аналитику для оценки онлайн- и офлайн-каналов на примере телеритейлера QVC
Доклад о построении сквозной аналитики на примере крупного международного телеритейлера QVC и его методах комплексной оценки каналов. QVC продвигает товары как на ТВ, так и с помощью сайта. Перед покупкой клиенты QVC могут взаимодействовать с несколькими рекламными каналами. Например, увидеть ролик по телевизору или баннер в интернете, подробнее почитать о товаре на сайте QVC, а заказ сделать по телефону. Чтобы правильно распределить бюджет, компании нужно корректно оценить взаимное влияние источников трафика и их вклад в продажи.

Тезисы:
  • Как правильно подойти к сквозной аналитике, когда больше 50% заказов приходит через ТВ рекламу.
  • Как учесть офлайн данные в оценке онлайн каналов трафика и какие есть подводные камни в объединении этих данных.
  • Зачем для оценки разных сегментов пользователей использовать сразу 3 модели атрибуции.
  • Почему важно не только оценивать вклад рекламной кампании в покупку, но и не забыть поощрить микро конверсии.
  • Что стоит учитывать маркетологу при принятии решения о распределении бюджета на онлайн и офлайн каналы
Зал 2
Ведущий: Илья Губарев (Яндекс)

На мастер-классе я расскажу, как мы считаем метрику PVL и как с её помощью можно померять влияние взаимодействий с пользователем онлайн на его посещения офлайн-точек.
Зачем идти на iMetrics
1. Веб-аналитика для принятия решений
2. Аналитика со всех сторон
4. Тренды и цифры рынка
5. Готовое решение
3. Погружение в будущее
6. Нужный инструмент
Представители крупнейших брендов расскажут о маркетинговой, продуктовой веб-аналитике: как применяют на практике технологии и как аналитика работает на принятие взвешенных бизнес-решений и достижение бизнес KPI.
Опыт из первых рук: представители Яндекс Метрики и Google Analytics, эксперты рынка, специалисты digital-агентств, веб-аналитики крупных компаний расскажут, как использовать веб-аналитику максимально эффективно.
Успешные кейсы, практические решения, примеры невероятного уровня использования веб-аналитики от успешных компаний - как вдохновение для развития и прокачки вашего бизнеса.
Эксперты мира исследований покажут в схемах, графиках и цифрах, в каком мире цифровой экономики мы живем, какое место занимает веб-аналитика и как она поможет всем нам.
Что ждет digital и веб-аналитику в скором будущем? Что готовят Яндекс, Google? Что будет с рынком, какие технологии нас ждут?
Практика, практика и только практика веб-аналитики на мастер-классе от экспертов рынка.
Примите участие в 7-ой конференции iMetrics!
Организаторы
Генеральные партнеры конференции
Партнеры конференции
Партнер по email-маркетингу
Генеральные информационные партнеры
Информационные партнеры
Контакты
По вопросам регистрации участников:
По вопросам программы:
Партнерские возможности:
Как добраться
Москва, 1-й Красногвардейский пр-д, 21, стр.2,
Москва-Сити, башня ОКО, Crystall Balroom

Made on
Tilda