Лекция
Алгоритмическое управление маркетинговыми кампаниями
Head of Practice, Industrial AI,
Grid Dynamics
Тезисы:

В докладе будет представлена методология построения систем автоматического принятия решений для маркетинговых кампаний, включающая такие аспекты как таргетирование, бюджетирование, и ценообразование. Мы обсудим отдельные методы экономического моделирования и машинного обучения, которые помогают решать типичные задачи в этих областях, а также посмотрим как эти методы в совокупности позволяют добиться высокого уровня автоматизации маркетинговых процессов и создать системы способные понимать и исполнять задачи сформулированные в бизнес терминах.

Из доклада вы узнаете:

  • Как подойти к проблеме внедрения AI/ML в маркетинговых операциях
  • Как маркетинговые системы могут автоматически выбирать стратегию и набор действий исходя из поставленной бизнес задачи
  • Как строить компоненты для таргетирования, бюджетирования, формирования сложных сигналов о клиенте и контенте
Современные маркетинговые каналы предоставляют широкие возможности для эффективного и персонализированного взаимодействия с потребителями практически для всех вертикалей бизнеса. Реализация этих возможностей, тем не менее, представляет сложную проблему с операционной точки зрения поскольку маркетинговым системам необходимо принимать миллиарды решений в отношении отдельных клиентов, продуктов, и моментов времени. Оптимизация таких микро-решений как правило требует анализа большого количества сигналов и использования сложных статистических методов для оценки параметров экономических моделей на основе наблюдаемых данных.
Илья Кацов
Москва, event-холл «Инфопространство»
8 ноября 2018
О спикере:
Обширный опыт в маркетинговых технологиях и области e-commerce-аналитики. Руководил и консультировал критически важные проекты для таких компаний, как: Macy's, Kohl's, JCPenney, Apple, T-Mobile, Sephora, Catalina Marketing, Integral Ads, Yahoo в течение последних 10 лет. Руководил разработкой технологических стратегий для бизнес-подразделений; лидировал несколько инженерных команд, работал с многомиллионными бюджетами.

Опыт проектирования систем с использованием Hadoop, Spark, Java, Scala, Groovy, Python, C ++.
Разработал масштабируемые критически важные решения для крупных e-commerce и технологических компаний.

Области знаний:
- автоматизация маркетинга, аналитики и экономическое моделирование
- таргетинг, propensity modeling, управление доходами, атрибуция каналов и т. д.

Автор книги «Введение в алгоритмический маркетинг».
Автор/со-автор нескольких научных статей и международных патентов в области цифровых коммуникаций.
Автор Highlyscalable - технический блог с более чем 2000 подписчиков

Оставьте свой e-mail
Все зарегистрировавшиеся участники получат free-доступ к специальным онлайн-потокам
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.