Яндекс Лавка убрала стоимость набранной корзины из каталога

Попытка увеличить средний чек на грани фола. Паттерн из практики казино, где убирают окна, чтобы люди не видели, как бежит время.

Первый экран в разделе для пенсионеров на сайте Сбера

Интересная опция подписки в «Ведомостях»

Если дополнительно заплатить 200₽, в следующем месяце точно не получишь внезапное списание.

P.S. Хорошая иллюстрация одной из главных задач маркетинга: нужно уметь выявлять тех, кто готов заплатить больше

Схемы продаж в екоме

Собрали разные схемы продаж, которые встречаются в екоме, и показали, как распределяются зоны ответственности в каждой из них

23-24 сентября в Школе управления Сколково пройдет Boost — традиционная тусовка компаний, которые делают половину рунета (и екома). Лучшее место, чтобы повстречаться со старыми знакомыми и узнать как дела на рынке.

Приходите пообщаться 👋

Визуально косят под один бренд, а по звучанию — под другой. Остроумно!

Все мы избалованы профильными мероприятиями, но раз в сезон, чтобы не заржаветь, посещать стоит. Особенно сейчас, когда вместо роста пришла пора просто пахать.

9—10 октября в привычном ЦМТ пройдет Электронная торговля 2025. Приходите!

🙏 Что приятно, в программе почти ничего про ИИ.

Наша команда Ensi и Greensight будет со стендом (B73 на втором этаже, рядом с залом 2). Забегайте на 7 минут обсудить дела и досуг

UX в Тануки

Даже если постоянно пользуешься приложением Tanuki Family, все равно зависаешь на полминуты на главном экране, чтобы сообразить, с чего начать заказывать роллы.

😀 Пишите в комментариях, за сколько секунд сообразили :)

Оказывается, в нейропоиске Яндекса уже есть контекстная реклама

Стратегия «Скучный ИИ»

Тема ИИ настолько захватила информационное пространство, что пора сформулировать критерии ИИ-скептицизма. Это поможет принимать бизнес-решения без оглядки на медийное давление.

1. На рынке нет кейсов комплексной эффективности ИИ. Есть только локальные решения, которые оптимизируют процессы, но не меняют бизнес целиком.

2. ИИ — широкое понятие. Хайп последних лет на самом деле связан с Machine Learning — одним из направлений ИИ. Использование термина «машинное обучение» помогает избежать ловушек хайпа.

3. Машинное обучение — не новое изобретение. Этот метод активно используется уже лет 20. Например, Яндекс Алисе уже 8 лет.

4. Комплексные ML-решения не дают абсолютной эффективности. У всех был опыт общения с чат-ботами, когда приходилось звать оператора. Оставлять клиента наедине с ML-решением — риск для LTV.

5. ML-решения дороги. Это касается и операционных затрат (подписки, хостинг собственных моделей), и капитальных (сбор данных, обучение). Часто они дороже традиционных алгоритмов или человеческого труда.

6. Для ML нужны качественные данные. У многих компаний данных либо мало, либо они загрязнены, либо и то, и другое.

Вне всяких сомнений, ИИ — перспективная технология, заслуживающая внимания. Но инвестиции сегодня стоит направить на эксперименты со «скучным ИИ»: точечную оптимизацию с четко обоснованной окупаемостью.

Поговорите об этом со своим шефом, когда он в следующий раз придет с идеей «внедрить ИИ».