Как работает ML-таргетинг, и насколько он точен в прогнозах? Почему его нельзя заменить look-alike технологией? С какими данными работают модели, и как они влияют на позиционирование и стратегию коммуникации брендов?

На эти и другие вопросы ответили гости из Dialog Х5: Валентин Денисов, руководитель продукта Customer Profiling, и Арина Смирнова, ведущий менеджер по продажам продуктов больших данных.

Подключайтесь к Dialog X5 и принимайте решения, основанные на анализе больших данных, а не интуиции https://clck.ru/3FJSJd

01:29 Как работают современные инструменты в рамках перфоманс-маркетинга
07:27 В чем особенность ML-таргетинга
11:20 Чем машинное обучение отличается от look-alike модели
15:40 Насколько ML-таргетинг точен в прогнозах
17:00 Реакция и запросы клиентов
21:00 Какие данные собирают и используют модели
25:10 Может ли ML-таргетинг подстроиться под позиционирование и дистрибуцию
29:20 Ограничения ML-таргетинга
32:00 Примеры инсайтов, которые выдает ML-модели
36:10 Может ли ML поменять стратегии коммуникаций брендов
41:00 Должен ли предприниматель обязательно оцифровывать данные
42:50 Советы руководителям, которые хотят освоить ML

Команда:
ведущий — Данил Махов;
редактор — Аня Бутченко-Сорокина;
продюсер — Юля Купер;
проджект-менеджер — Екатерина Манько;
звукорежиссёр — Филипп Девяткин.

Реклама
ООО "КОРПОРАТИВНЫЙ ЦЕНТР ИКС 5"
ИНН 7728632689
2W5zFGYjTRA

Подпишись на подкаст, чтобы не пропустить новые выпуски: https://redbarn.ru/podcast/est-takoj-biznes/
——
Подкаст создан студией Red Barn (медиакомпания Double Day).
Наш сайт — https://redbarn.ru | Связаться — hay@redbarn.ru