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