Лояльные посиделки. От Excel до нейросетей: как построитьсильную аналитику

Эксперты-практики расскажут, как устроена аналитика в их компаниях: как собирают и где хранят данные, какие метрики отслеживают и как их интерпретируют, сколько и каких специалистов привлекают. А еще поделятся кейсами о том, как отчеты помогают их компаниям экономить и зарабатывать. _____________________________________________________________ 00:00 Приветствие 2:15 Максим Трусов, «Бетховен» — представление спикера 2:42 Анна Насекайлова, «Пятёрочка» — представление спикера 3:06 Оксана Карпухина, Selgros — представление спикера 3:42 Екатерина Пронина, Hoff — представление спикера 3:54 Соведущий Антон Трухтанов 4:39 Как аналитика помогает вашим компаниям зарабатывать и экономить деньги 5:03 Кейс Selgros об игре для клиентов 7:56 Кейс «Бетховена» о выводе на рынок нового корма для кошек и собак 11:06 Кейс «Пятёрочки» о запуске пилотного проекта для клиентов с низкой частотой покупок 13:16 Кейс Hoff о запуске механики программы лояльности для клиентов с высоким LTV 15:21 Зачем в компании нужна правильно построенная аналитика 16:24 Три главных задачи аналитики 19:22 Всем ли нужна предиктивная аналитика 19:57 Как устроена сквозная аналитика в «Пятёрочке» 21:05 Предиктивная аналитика в «Пятёрочке» 23:22 Главные выводы о построении предиктивной аналитики в компании 24:06 Предиктивная аналитика в Selgros 25:49 Какая аналитика доступна небольшим компаниям 26:52 Как устроена аналитика в Hoff 28:58 Какие показатели отслеживают в food-ритейле 31:05 Какие показатели отслеживать в рамках CVM независимо от сферы бизнеса 36:16 P&L и специфика бизнеса 45:35 Умные рекомендации сопутствующих товаров от Mindbox 48:16 Сколько и каких данных о клиентах нужно собирать 48:48 Какие клиентские данные анализирует Hoff 50:40 Срезы данных «Пятёрочки» 55:22 Надо ли строить корпоративное хранилище данных 56:41 Экономическая целесообразность корпоративного хранилища данных 59:31 Что делать при смене вендора 1:00:35 Внутреннее хранилище данных = безопасность данных 1:02:59 Разделяем понятия «хранение данных» и «обработка данных» 1:05:14 Провайдер обработки данных VS системы внутренней разработки 1:06:52 Как далеко продвинулся искусственный интеллект в аналитике 1:10:17 Кто занимается аналитикой в компании 1:12:14 Должен ли маркетолог быть аналитиком 1:14:09 Главные компетенции маркетолога сегодня 1:24:24 Главные инструменты аналитика 1:27:00 Вопрос от зрителя. Приведите примеры бизнес-правил? 1:30:27 Вопрос от зрителя. Какие критерии для попадания в отток? 1:31:59 Вопрос от зрителя.Как посчитать чистую прибыль от каждой механики в CRM? 1:32:56 Вопрос от зрителя. Какие модели программ лояльности наиболее эффективны? 1:33:52 Подведение итогов