Программа форума по сбору и анализу данных в маркетинге Marketing Data Analytics 2021

Москва, 30 сентября – 1 октября 2021

Формат деловой программы – ориентация на практику и применимость полученной информации в работе. Без высшей математики и статистических моделей. Кейсы о том, как руководители сферы маркетинга извлекают максимум выгоды из инструментов сбора и анализа данных.


Первый день. 30 сентября

Модератор

Василий Чеботарёв
Василий
Чеботарёв
Профессиональный ведущий деловых мероприятий

09:00-10:00

РЕГИСТРАЦИЯ УЧАСТНИКОВ. УТРЕННИЙ КОФЕ.

Сессия 1. Тренды

10:00-10:30

ДОКЛАД. DATA-DRIVEN МАРКЕТИНГ – ИНТЕГРАЦИЯ АНАЛИТИЧЕСКОГО ПОДХОДА В МАРКЕТИНГОВУЮ СТРАТЕГИЮ

  •  Как лучше интегрировать аналитику в работу маркетинга
  •  Data driven подход в логистической отрасли
  •  Большие данные для развития сети пунктов приема
  •  Планы на будущее
Алексей Мерзляков
Алексей
Мерзляков
Директор по маркетингу
DPD

10:30 -11:00

КЕЙС. КТО ОПРЕДЕЛЯЕТ ДОСТАТОЧНОСТЬ ДАННЫХ? КТО ОТВЕЧАЕТ ЗА ТО, ЧТО СОБИРАТЬ, КАК ХРАНИТЬ И ЧТО АНАЛИЗИРОВАТЬ? РОЛИ МАРКЕТОЛОГА, АНАЛИТИКА, РАЗРАБОТКИ И МЕНЕДЖМЕНТА

  •  Мотивы запросов на Business Intelligence
  •  Сотрудничество подразделений при создании данных и сотрудничество при создании инсайтов
  •  Сроки принятия решений vs. сроки доступности данных
  •  Роли участников в поддержании функциональной достаточности данных
Станислав Никулин
Станислав
Никулин
Head of international performance marketing
Алгоритмика

11:00-11:30

Кейс. Как построить отдел аналитики в компании и нужно ли вам это делать?

Чем они занимаются, какие у них должностные инструкции, как они работают, какие у них отчеты, какие данные они ищут, куда предоставляют, как эти данные помогают, как они взаимосвязаны?

Валерий Горовой
Валерий
Горовой
Исполнительный директор
SberX экосистема Сбербанка

11:30-12:00

Кейс. Как встроить BI-аналитику и работу с Big Data в существующие бизнес-процессы?

  • компании часто встают перед выбором – развивать аналитические инструменты in-house или обращаться к вендорам, мы в «Ленте» выбрали первый путь (попробовав сначала второй)
  • сейчас мы на основе наших данных и данных с рынка развиваем решения для всех ключевых рычагов управления бизнесом (коммерческой частью) – ассортимент, прайс, промо
  • чтобы это работало эффективно под каждую разработку мы выделяем продуктовую команду, которая полностью сфокусирована на продукте и сочетает в себе все необходимые компетенции – product owner, менеджер проекта, менеджер по процессам, бизнес-аналитики, команда Биг даты (data scientists, data engineers, developers), команда ИТ (для интеграции решений в процессы); при этом мы обеспечиваем консистентность моделей и данных на стороне Биг даты, чтобы различные решения сочетались друг с другом (ассортимент с промо, промо с прайсингом, итп)
  • несколько иллюстраций, чтобы показать что мы разрабатываем, как эти разработки будут встраиваться в процессы и помогать бизнесу более быстро и точно принимать решения
Валерий Русанов
Валерий
Русанов
Директор по коммерческой эффективности
ЛЕНТА

Сессия 2. Сбор и хранение данных

12:00-12:30

КОФЕ-БРЕЙК

12:30-13:00

Кейс. А зачем вам данные? Какой необходимый минимум данных вам нужен. Что нужно собирать и как быстро устаревают ваши данные?

Расскажу о том, как работая с данными, мы начали оцифровывать все, что только можно. Каких пользователей привели, как с ними начали эффективно работать.

София Филиппова
София
Филиппова
Директор по маркетингу
MEGOGO Россия

13:00-13:30

Кейс. Как стандартизировать и объединить данные из различных каналов, как обеспечить максимальный сбор во всех точках касания

Расскажу, какие данные мы собираем по поведению пользователя на сайте и в приложении, как стандартизируем данные с использованием различных аналитических инструментов, как сопоставляем их между собой и какие на основании этого принимаем решения.

Александр Тычинский
Александр
Тычинский
Руководитель аналитического центра
Утконос ОНЛАЙН

13:30-14:00

Кейс. BIG DATA + Digital out-of-home. Практическое применение больших данных в цифровых коммуникациях на улицах города

  •  Диджитализация out-of-home сегмента. От фанеры на палке к цифровым экранам
  •  Использование различных видов больших данных для работы с аудиторией в digital-out-home. Данные WiFi-аналитики и не только
  •  Программатик в digital-out-home. Стираем границы между оффлайном и онлайном
Вячеслав Кан
Вячеслав
Кан
Programmatic-директор
Gallery

14:00-15:00

ОБЕД

15:00-15:30

Кейс. Как расширять круг пользовательских данных и из каких источников реально получить корректные данные для обогащения базы?

  •  Основные владельцы «больших данных» о клиентах в России и продукты на основе данных
  •  Перспективы кооперации и сотрудничества игроков рынка
  •  Регулирование использования больших данных
  •  Примеры успешных кейсов на оcнове BD
  •  Перспективы развития рынка
Наталья Тимощук
Наталья
Тимощук
Руководитель департамента по развитию корпоративного бизнеса
Tele2 Москва

15:30-16:00

Кейс. Организация централизованного сбора данных в компании. Унификация и систематизация сбора в различных департаментах

Расскажу, как мы строим общую инфраструктуру данных для аналитики и бизнес-процессов в "Контуре". Поделюсь тем, как мы пришли к идее централизации, что уже сделали, с какими трудностями столкнулись и какие бонусы дает нам общая инфраструктура данных уже сейчас.

Ольга Кудрачева
Ольга
Кудрачева
Руководитель центра Бизнес-аналитики
СКБ Контур

16:00-16:30

КЕЙС. КАК ПОСТРОИТЬ ГИБКУЮ АРХИТЕКТУРУ, ОРИЕНТИРОВАННУЮ НА ДАННЫЕ, КОТОРАЯ ОТВЕЧАЕТ ПОСТОЯННО РАСТУЩИМ ТЕМПАМ ИЗМЕНЕНИЙ?

  •  С чего начать? Или Data driven подход в стратегии компании как отправная точка для построения гибкой архитектуры, ориентированной на данные
  •  Как мы создавали единое хранилище данных: Data lake и анализ всех внутренних источников данных
  •  Зачем подключать и как выбирать внешние источники данных, если хочешь быстро реагировать на изменения рынка
Дарья Абрамова
Дарья
Абрамова
Marketing communications head
Orange Business Services
Павел Иванченко
Павел
Иванченко
Head of International Market Intelligence
Orange Business Services

16:30-17:00

Кейс. Как отследить полный путь клиента и как сделать из этого правильные выводы?

  • Важность пути потребителя важно для возможности контакта с брендом.
  • Построение пути клиента с помощью метчинга Digital-аналитики и ОФД-данных
  • Анализ по предпочтениям, сопутствующим покупкам, интересам потребителя.
  • Выстраивание портрета покупателя с половозрастными и потребительскими характеристиками.
  • Сегментация покупателей на основании мотивов и по ситуациям рекомендации
Вячеслав Краснов
Вячеслав
Краснов
Бизнес партнер по эффективности маркетинга STADA в России и СНГ
STADA

17:00-17:30

Кейс. Оцифровываем и сводим вместе онлайн и офлайн метрики конкурентной среды

  • Почему не работает простое "коллекционирование" новостей о действиях конкурентов.
  • Как организовать хранение и представление качественных данных.
  • Какие количественные метрики добавить, чтобы перейти от собирательства фактов к оперативной аналитике.
Ольга Мец
Ольга
Мец
Директор по маркетингу и PR
HeadHunter
Ольга Евтушенко
Ольга
Евтушенко
Аналитик направления цифрового маркетинга
HEADHUNTER

17:30-18:15

Мастер-класс по питчингу. Как правильно представлять результаты маркетинговой аналитики топ- менеджерам?

  •  Как должен выглядеть отчет маркетинговой аналитики
  •  Царь-метрики и опережающие показатели бизнеса.
  •  Формат встречи: как сделать эффективный разбор показателей и не выйти за пределы
Данил Захаров
Данил
Захаров
ведущий дата-аналитик
Skyeng B2B

18:15

Завершение первого дня форума, фуршет

Второй день. 1 октября

Модератор

Василий Чеботарёв
Василий
Чеботарёв
Профессиональный ведущий деловых мероприятий

09:00-10:00

РЕГИСТРАЦИЯ УЧАСТНИКОВ. УТРЕННИЙ КОФЕ

СЕССИЯ 3. Анализ и работа с данными

10:00-10:30

Кейс. Как анализ данных помогает понять куда отправить свой бюджет: оцифровка отклика, аналитика эффективности работы с каналами коммуникации и покупателями

Виталий Долженко
Виталий
Долженко
E-commerce директор
Таврос

10:30-11:00

КЕЙС. Продвижение сложного продукта с несформированным спросом в Яндекс.Дзен: как и какие данные необходимо собирать для успешной кампании

Расскажу, как мы использовали площадку в Яндекс.Дзен для формирования спроса на сложный продукт из новой категорию и как базу для омниканального продвижения. Поделюсь, какие именно метрики и как собирали, как анализировали, какие выводы делали на базе метрик.

Ольга Иванова
Ольга
Иванова
Директор по маркетингу в России и странах СНГ
SIEGENIA

11:00-11:30

Кейс. Почему стоит продолжать вливать деньги в рекламный канал, который по простым просчетам не даёт результатов

  •  важность гибких аналитических систем для принятия правильных решений
  •  какие особенности каналов нужно учитывать при выборе модели атрибуции
  •  что такое инкрементальность и как она поможет в оценке рекламных коммуникации
Виталия Попова
Виталия
Попова
Head of Performance Marketing
Фоксфорд

11:30-12:00

Кейс. Нелинейная аналитика пользовательских взаимодействий. Про автоматизацию и оцифровку всего пользовательского пути, про действительно правильные расчеты

  •  Модели пользовательского взаимодействия, какие они бывают: линейные, нелинейные и квантовые
  •  Нелинейные модели пользовательского пути или Customer Journey Map (CJM)
  •  Как автоматизировано строить и масштабировать CJM, как правильно выбирать метрику для оптимизации CJM
  •  Как заранее рассчитать, как модификация в одной из частей пользовательского пути, может отразиться на других участках.
Алексей Чернобровов
Алексей
Чернобровов
Консультант по работе с данными

12:00-12:30

КОФЕ-БРЕЙК

12:30-13:00

Кейс. Способы оперативной аналитики внешней информации, которая позволяет понимать, что сейчас происходит с трендами, потребителями, конкурентами

  • Методы сбора внешней информации - какие бывают и в каких задачах помогают?
  • Как мониторить внешнее поле своими руками? О сервисах, которые помогают делать это быстро и эффективно.
  • Как слышать голос клиента и мотивировать клиента говорить с компанией?
Мария Голенкова
Мария
Голенкова
Директор дивизиона детских товаров и ювелирных украшений
INVENTIVE RETAIL GROUP (RE:STORE, SAMSUNG, NIKE, LEGO, UNODE50, STREET BEAT)

13:00-13:30

КЕЙС. Аналитика рекламных кампаний и пользовательского поведения для достижения бизнес результатов

Карина Осипова
Карина
Осипова
Директор по коммуникациям
LEROY MERLIN

13:30-14:00

Кейс. Планирование и анализ трейд-маркетинговой активности с использованием big data и machine learning

  •  С нарастанием роли и масштаба промо-продаж все большую важность приобретает планирование промо-активности, тогда как точность планирования промо сейчас невысока как в ритейле, так и у поставщиков сетей
  •  С помощью Big Data и алгоритмов machine learning мы можем с высокой точностью рассчитать последствия всех текущих решений по объему и глубине промо поддержки, а именно, построить прогноз объема продаж в промо, что позволяет скорректировать наши решения о промо (проводить меньше или больше промо, правильно отвечать на аргументы КАМ и сетей о требуемом объеме промо)
  •  Для решения задачи можно использовать целый ряд алгоритмов машинного обучения, более сложные дают бОльшую точность. Хорошие результаты дает модель с использованием алгоритма градиентного бустинга и дополненная линейными методами (а можно делать и нейросети)
  •  И, как всегда, очень важно иметь данные, и не просто много, важно их правильно подготавливать и обогащать, это большая часть построения эффективной модели
  •  Использование таких моделей дает возможность анализировать продажи товаров в сетях совершенно по-новому, что меняет даже сам понятийный аппарат анализа.
Дмитрий Филимошкин
Дмитрий
Филимошкин
Директор по маркетингу
Эфко

14:00-15:00

ОБЕД

15:00-15:30

КЕЙС. МЕТОДОЛОГИЯ ДЕРЕВА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ, КАК МЫ СТРОИМ ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ ПОКУПАТЕЛЯ НА БАЗЕ РЕАЛЬНЫХ ПОКУПОК

  •  ДПР ( дерево принятия решений) зачем оно нужно для развития категории и какие подходы есть для его построения?
  •  ДПР на реальных покупках - в чем плюсы и в чем минусы?
  •  Как перейти от ДПР к планограмме - как не сделать ошибки?
  •  Кейсы из разных категорий
Алексей Горбатенко
Алексей
Горбатенко
Директор группы управления проектами потребительской панели
GfK Rus

15:30-16:00

Кейс. Что могут рассказать открытые источники о ваших клиентах? Моделируем Customer Lifetime Value

Надежда Викторова
Надежда
Викторова
Руководитель программы лояльности, партнёрских программ и NPS
РОЛЬФ

16:00-16:30

Кейс. Прогнозирование эффективности маркетинговых и рекламных акций на основании имеющихся данных

Елена Корн
Елена
Корн
CEO
SmartExpertise Group

16:30-17:00

Кейс. Про рассылки на базу 8 миллионов, где сбор чисел поведения аудитории дал очень много

  •  Цель и смысл рассылки, предварительные исследования.
  •  Тестирование — это процесс, а не разовые акции.
  •  Каждое отдельное письмо последовательно улучшается.
  •  Дополнительные кейсы с быстрыми победами и последующее использование баз.
  •  Важность tone of voice и формы подачи, критерий достоверности.
  •  Улучшение отдельных элементов.
  •  Корреляция тестов в письме и тестов на Ютубе.
  •  Самое главное: предформирование ожиданий ведёт к лучшей целевой конечной конверсии.
Сергей Абдульманов
Сергей
Абдульманов
Руководитель спецпроектов
Tutu.ru

17:00-17:30

Кейс. CRM аналитика – сегментация, кластеризация. Какие подходы есть, как их можно применять на практике и как оценивать эффект для бизнеса?

  •  Основные подходы к сегментации
  •  Практическое использование сегментации
  •  Какие данные используем для сегментации
Сергей Исаев
Сергей
Исаев
Директор департамента по работе с клиентской базой
Хоум Кредит Банк

17:30

Завершение форума

В начало программы Скачать программу Регистрация
Мы в социальных сетях
Подпишитесь на новостную рассылку, чтобы получать по электронной почте
самую свежую информацию о специальных ценовых предложениях и конференциях
компании InterForum