Хотелось сказать спасибо компании Мегафон за их паршивый CRM.
Я столкнулся с багом (или фичей) в системе биллинга Мегафона, а именно в тарифе безлимитного интернета "МегаФон-Логин Безлимитный". У меня было два ошибочных списания на 1000 рублей. В приватных разговорах сотрудники Мегафона признали проблему.
Оставил заявку на возврат по номеру 88003330500 в двадцатых числах октября. Деньги до сих пор не вернули. У них конечно есть время в запасе (60 дней с момента подачи претензии), но неужели нельзя исправить свой баг как можно быстрее? Все это происходит на фоне роста количества презентаций CRM и маркетинга баз данных на конференциях, где ОПСОСы рассказывают, какие они используют методы анализа данных. А на самом деле ОПСОСами были, ими и остались.
С сегодняшнего дня на сайте стали показываться персональные рекомендации. Их вычисление сделано только по веб-статистике, обновляются "почти" в реальном времени. Пока рекомендации расположены в подвале сайта, в самом низу страницы.
Под катом выложил видео презентации DJ Patil в Москве про Data Science. Он также в пятницу опубликовал брошюру про его личный опыт по построению аналитических команд. Брошюра также под катом.
Просмотров: 1482 | 5 августа 2011 | Комментариев: 0 | Категория: Web
Друзья, ориентировочно 15 сентября в Москве выступит DJ Patil, член совета директоров Wikimart, специалист, входящий в топ-10 в мире по web-аналитике и product. Он таже является бывшим топ менеджером компании LinkedIn. DJ выступит с презентацией "Data Jujitsu - Turning Data Into Product" Семинар бесплатный, но кол-во участников ограничено.
Если вы хотите попасть на это мероприятие, отпишите мне на почту: roman.zykov at(собака) wikimart.ru
От вас мне нужно: 1) ФИО, контактная информация (e-mail, телефон) 2) Должность и компания 3) Почему вам интересно попасть на эту презентацию
С 4 по 8 апреля я буду находится в Кремниевой Долине в составе небольшой группы из компании Викимарт.
В этой поездке мы будем обсуждать вопросы анализа данных, аналитики, юзабилити, подходов к тестированию сайтов, разработки продукта. Мы планируем посетить компании Netflix, Facebook, Ebay (список неполный).
Если у вас есть вопросы, которые вы хотели бы задать специалистам этих компаний по направлению аналитики, веб-аналитики, data mining, то можете написать их в комментариях к этой статье.
Самые адекватные вопросы я выберу, постараюсь получить ответы и опубликовать их на моем сайте.
28 октября 2010 года в Киеве я сделал два доклада: Ключевые показатели эффективности, как инструмент увеличения эффективности бизнеса; Практика формирования метрик составляющих бизнеса, примеры использования и типичные ошибки.
— Зачем нужны KPI На Западе конкуренция компаний уже идет на уровне аналитических отделов
— Какие преимущества это дает бизнесу Ключевые показатели дают возможность узнать о серьезных проблемах в бизнес-процессах до того как это станет опасным для бизнеса
— Использование KPI в проектах При создании проекта очень важно заранее заложить ключевые показатели, которые будут индикаторами успешности проекта. Даже если проект провалится, Вы получите опыт выраженный в цифрах, этот опыт безусловно сыграет важную роль для будущих проектов.
— Как организовать процессы расчета Кто должен этим заниматься? Нужно ли создавать отдельный отдел или держать по аналитику в каждом отделе?
— Независимость аналитики от менеджеров Менеджеры сами не должны рассчитывать цифры, это должны делать специальные люди, чтобы получить объективную картину
— Выбор платформы хранилища и анализа На какие факторы нужно обращать внимание при выборе платформы анализа
На проект Wikimart.ru, на который я в настоящий момент работаю, ищу аналитика баз данных. Описание вакансии .
Если коротко, то мне нужен человек, который бы помог мне создать высокоэффективную аналитическую систему на базе MS SQL Server 2008. Она будет включать в себя: 1) Хранилище данных 2) OLAP кубы 3) Автоматическая операционная отчетность 4) Создание собственной системы веб-аналитики (намного лучшей Google Analytics ) 5) Системы рекомендаций 6) Проект по автоматическому управлению контектсной рекламой
Главные требования: интерес к работе и желание поработать в перспективном стартапе, хороший опыт программирования на MS SQL, аналитические способности. Если заинтересовало - пишите через
Перед запуском рекламной кампании в электронной коммерции разрабатываются маркетинговые модели, которые должны в точности отражать маркетинговую стратегию.
Интернет-реклама (или интернет-маркетинг) приводит потенциальных клиентов на сайт и требует серьезных инвестиций. Веб-аналитика помогает сделать анализ рекламы,
оценить конверсию сайта и посещаемость сайта. В качестве технического средства лучше использовать Google analytics, это очень хороший счетчик посещений сайта, можно
сказать лучший из всех бесплатных счетчиков сайтов.
На эффективность продвижения юзабилити влияет, но не настолько, как сейчас распространено мнение в сети Инернет. Больше влияют алгоритмы рекомендаций и навигация на сайте.
Сайты накапливают базу данных клиентов. И анализ интернет-магазинов показывает, что эта информация в маркетинге используется слабо.
Business intelligence или bi система позволяет делать сегментацию потребителей по поведению и демографии, а также скоринг вероятности отклика клиента.
Data mining инструменты затем используют для проведения кампаний прямого маркетинга (или direct marketing) по базе данных клиентов.
OLAP и bsc (сбалансированные показатели) инструменты очень важны для анализа в маркетинге. Bi системы также являются основой любой аналитической CRM системы.
Все это образует электронный маркетинг. Об этом весь сайт KPIs.ru, включая мои лекции по маркетингу.
)
