Макс - мой экс-коллега. Он сейчас живет и работает в Сан-Франциско. Специализируется в области маркетинга технологий: продуктового маркетинга, бизнес стратегии и маркетинговых исследований. Сейчас у него стартап в области SaaS решений. 🤓

Помимо всего выше Макс ведет отличный блог и разбирает очень много разных тем и вопросов, с которыми ему приходится или приходилось сталкиваться.

Например, какими инструментами и сервисами пользоваться для эффективного и успешного КОНКУРЕНТНОГО АНАЛИЗА?

⚡️ Изучайте клиентов ваших конкурентов
⚡️⚡️ Изучайте их сотрудников
⚡️⚡️⚡️ Изучайте финансирование и инвесторов конкурентов

И это еще не все! 👇

http://max2c.com/competitive-intelligence-tools/

Nathan Benaich и Ian Hogarth подготовили развесистый и, как они выразились, «старомодный» отчет на 156 слайдов про состояние Искусственного Интеллекта в 2018 году. 😎

Авторы анализируют прогресс в данной области за последний год с фокусом на наиболее интересные события и факты. В отчете последовательно и подробно раскрываются 4 основые области. 👇

🔥 ИССЛЕДОВАНИЯ – технологические прорывы и открывающиеся возможности.
🔥 КАДРЫ – текущий статус, спрос и концентрация специалистов в данной области.
🔥 ИНДУСТРИЯ – крупные платформы, финансирование и области применения ИИ-инноваций сегодня и завтра.
🔥 ПОЛИТИКА – общественное мнение о ИИ, экономические следствия и формирующаяся геополитика в отношении ИИ.

Source: https://www.stateof.ai/
Nathan Benaich: https://twitter.com/nathanbenaich
Ian Hogarth: https://twitter.com/soundboy

Fair Data – это аккредитация, запущенная UK Market Research Society в январе 2013 года, для выделения из общего ряда компаний, которые честно (fairly) обращаются с персональными данными своих клиентов. 🙏

Для получения знака отличия нужно соответствовать 10 принципам Fair Data.

1️⃣💥 Все персональные данные собираются с согласия клиентов.
2️⃣💥 Персональные данные используются только для целей, для которых получено согласие с учетом пожеланий клиентов относительно использования их данных.
3️⃣💥 Клиентам предоставляется доступ ко всем хранимым персональным данным, клиенты информируются о том, как именно используются их данные.

Плюс еще 7 хардкорных пунктов! 😱

https://www.fairdata.org.uk/
https://www.mrs.org.uk/standards/fairdata

А вот, собственно, и регалия! 😉

Уже проводились эксперименты по прямой коммуникации «из-мозга-в-мозг» (brain-to-brain). Сейчас технология расширилась до полноценных сетей.
Ученые создали мозговую сеть для троих людей, позволяющую ОТПРАВЛЯТЬ МЫСЛИ друг другу – в данном случае, играть в игру в стиле Тетрис. 😱

Сеть работает с комбинацией электроэнцефалограмм для записи электрической активности и транскраниальной магнитной стимуляцией (неинвазивное стимулирование коры головного мозга при помощи коротких магнитных импульсов) для отправки информации.

В общем, технологии будущего неотличимы от магии! ✨✨✨

Source: https://www.engadget.com/2018/09/30/brain-to-brain-network/
Wiki: https://ru.wikipedia.org/wiki/Транскраниальная_магнитная_стимуляция

Роботизированная рука, которая может делать все то же самое, что ваша рука из плоти и крови, - пока область фантастики. ✋️🤖🤚

Но в топовых мировых лабораториях искусственного интеллекта ученые упорно продолжают разработки, приближающие роботизированные руки к имитации человеческих.

Простейшие манипуляции, которые мы совершаем руками не задумываясь, являются серьезным вызовом для ученых и изобретателей!

⚡️ Вращение предмета на ладони
⚡️ Хватание хрупких и мягких предметов
⚡️ Поднятие предметов сложной формы

Видео этих и других попыток роботов прилагаются. 👇

https://www.nytimes.com/interactive/2018/07/30/technology/robot-hands.html

DAU/MAU – популярная метрика вовлечения пользователей, представляющая отношение ваших ежедневных активных пользователей к вашим ежемесячным активным пользователям, выраженная в процентах. Обычно приложения с уровнем 20% и более считаются хорошими, с уровнем 50% и более – лучшими. 💪

Данная метрика набрала популярность из-за Фейсбука, который активно ее продвигал. Постепенно все остальные приложения взяли DAU/MAU на флаг и, в конечном итоге, данная метрика стала стандартом мобильной аналитики. 📱

Для продуктов с ежедневным стилем потребления/ использования пользователями – данная метрика является бесспорно полезной. Например, для мессенджеров и социальных приложений.

Но… не все должно использоваться на ежедневной основе, чтобы иметь ценность. Существуют продукты с эпизодическим использованием и высокой ценностью каждой интеракции. В этом случае DAU/MAU будет неправильной метрикой. Хорошими примерами являются Uber Black, LinkedIn, Airbnb, Booking и другие. 😎

https://andrewchen.co/dau-mau-is-an-important-metric-but-heres-where-it-fails/

​​Категория мужского ухода растет очень быстрыми темпами как в поиске, так и на YouTube. Интерес к роликам про мужской уход растет быстрее, чем к бьюти-категории в целом, и это открывает перед компаниями отличные перспективы – им уже не нужно создавать интерес с нуля, а нужно лишь грамотно удовлетворять его, создавая качественный контент и таким образом привлекая внимание к собственному бренду. 🤷‍♂️

Сейчас большую часть такого контента производят блогеры, и он пользуется популярностью. Чтобы оказаться рядом с пользователями в нужный момент, брендам стоит задуматься о коллаборациях с блогерами или о создании собственного качественного контента. Как мы видим на примере брендов, производящих товары для бритья, отличным решением может стать создание собственного канала на YouTube.

Самая большая категория и в поиске, и на YouTube – уход за волосами, и по этой теме пользователи предпочитают визуальный контент. Пики интереса к этой категории приходятся на весну и конец лета – начало осени, что связано с новыми тенденциями в прическах. 💇‍♂️

https://www.thinkwithgoogle.com/intl/ru-ru/insights-trends/user-insights/trendi-i-tendentsii-muzhskogo-uxoda-za-soboi/

​​Кто такой Авинаш Кошик? 🤔

Автор книги «Веб-аналитика 2.0 на практике. Тонкости и лучшие методики» («Web Analytics 2.0: The Art of Online Accountability»). Руководитель отдела исследований, веб-аналитики в сетевом университете Intuit.

Автор крупного блога Occam’s Razor (Бритва Оккама), где публикуются посвященные веб-аналитике материалы; также в сети есть много англоязычных подкастов Авинаша Кошика, эксперт часто размещает статьи в официальном блоге Google Analytics.

Авинаш Кошик подробно разбирает 11 практических принципов, которые повысят влияние вашей аналитики на бизнес, в целом, и принятие конкретных бизнес решений, в частности. 🖖

https://www.kaushik.net/avinash/data-last-mile-gap-visualizing-for-impact/

Q-методология – исследовательский метод, используемый в психологии и социологии (social sciences) для оценки человеческой субъективности, выраженной в их точках зрения. Данную методологию разработал психолог William Stephenson. Подход применялся как в клинических условиях, так и рамках исследований в обычной среде. 💥

Развивая данную методологию, Michael S. Garver (профессор маркетинга из Central Michigan University) разработал АДАПТИВНУЮ Q-СОРТИРОВКУ для приоритезации потребительских предпочтений.

В статье подробно разбирается применение подхода как альтернативы традиционной Q-сортировке и MaxDiff. Адаптивный вариант преодолевает ограничение, заключающееся в том, что все признаки в конкретном задании могут быть релевантны и важны для всех респондентов. И, как следствие, оценка предпочтений на выходе более валидна и точна по сравнению с традиционной версией. 👍🔥

Source: https://www.quirks.com/articles/adaptive-q-sort-a-new-approach-for-prioritizing-customer-preferences
Wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Q_methodology

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) – широкая область исследований, предназначенная для решения комплексных проблем и задач. 🤓

Машинное обучение (Machine Learning) – обычно рассматривается как часть ИИ. Представляет собой подход, основанный на данных с фокусом на создание алгоритмов, которые могут обучаться на данных без дополнительного программирования.

Глубинное обучение (Deep Learning) – часть МО с фокусом на глубинные нейронные сети с возможностью автоматического обучения иерархическим представлениям.

В отчете рассматривается актуальный прогресс в данных областях, а также примеры и применения. 👇

https://yadi.sk/i/PFlV4xEFTFXh0A

​​Facebook внедрил систему искусственного интеллекта, которая использует машинное обучение для распознавания и анализа текста на изображениях. ИИ помогает соцсети бороться с оскорбительным контентом. 😤

Система получила название Rosetta. Она создана на базе технологии оптического распознавания текста, разработанной Facebook в 2015 году. Помимо изображений, нейросеть способна покадрово сканировать видеозаписи.

Rosetta понимает несколько языков, однако при обучении использовались в основном надписи на латинице.

Ежедневно пользователи Facebook публикуют громадное количество видео и изображений, которые модераторы физически не успевают проверять. Rosetta была призвана решить эту проблему. 🤝

https://code.fb.com/ai-research/rosetta-understanding-text-in-images-and-videos-with-machine-learning/

​​Цифровая психология – открытая библиотека вдохновляющих психологических принципов и примеров для улучшения взаимодействия с клиентами и контакта (понимания) с пользователями. 👽

Ведет данный ресурс Daniel Stefanovic. 👇

Source: https://digitalpsychology.io/
Daniel Stefanovic: https://twitter.com/danistefanovic

Теория заметности-интерпретации (Prominence-Interpretation Theory) помогает определить, что формирует впечатления пользователей о доверии к сайтам. 😲

Доверие в интернете – область исследований, появившаяся в конце 1990-х, кода интернет стал мейнстримом. В 2002 году BJ Fogg и его команда в Stanford University провели исследование, участникам которого было предложено 2 сайта для использования. После этого участники должны были выбрать сайт, который вызвал у них больше доверия, и объяснить свой выбор. Ответы были закодированы в такие категории, как внешний вид, структура и основной фокус. ✨

Теория заметности-интерпретации утверждает, что люди определяют доверие к сайту на основании оценки заметных элементов сайта, которые привлекают их внимание. Заметность раскладывается на 5 элементов, интерпретация – на 3. 👀

https://www.nngroup.com/articles/prominence-interpretation-theory/

​​4 октября 1957 года СССР был запущен ПЕРВЫЙ искусственный спутник Земли!
👏🇷🇺💪

http://spacegid.com/pervyiy-sputnik-zemli.html

Source: https://adindex.ru/news/researches/2018/03/26/169987.phtml

Есть ли будущее у общенациональных телефонных опросов? ☎️

В работе рассматривается что будет происходить в ближайшее десятилетие (и позже) с общенациональными телефонными опросами. В данном материале представлен основной отчет и шесть дополняющих его приложений (по истории, охвату генеральной совокупности и отбору респондентов, взвешиванию данных, неответам, расходам, правовым и техническим вопросам).

В центре внимания находятся опросы, в которых и отбор, и рекрутирование, и опрос респондентов осуществляется (а) только или (б) не только по телефону (в комбинации с другими средствами). В ходе подготовки отчета авторами специально были проведены два выборочных опроса среди организаций, занимающихся выборочными опросами в США. 📈📊📉

https://yadi.sk/i/8isl7_G-WKC_2A

​​Каждый год пользователи и потребители приобретают новые привычки в рамках своего покупательского поведения. 2018 год – не исключение! 😎

Хотите РЕКО, что делать с такими развивающимися привычками потребителей, как:

✨ Смотрят больше видео
✨ Жаждут сообщества и цели
✨ Хотят больше прозрачности

Шаги и примеры от William Harris по ссылке. 👇

https://marketinginsidergroup.com/strategy/how-consumer-habits-are-evolving-in-2018-and-what-to-do-about-it/

​​«Не хотите добавить картошку фри к вашему заказу?», - классический вопрос в МакДональдсе, одновременно являющийся лучшим примером кросс-продаж (cross-sell). 35% выручки Амазон приходится на кросс-продажи: «Часто покупают с …» и «Купившие это также покупают …». 🍟

Lufthansa использует очки виртуальной реальности, чтобы соблазнить путешествующих в последний момент на upsell, то есть доплатить для повышения класса перелета. ✈️

⚡️ Upsell или Cross-sell? Это одно и то же или нет?
⚡️ Почему и чем они важны?
⚡️ 5 шагов в поиске возможностей для Upsell и Cross-sell, используя аналитику пути потребителя/ пользователя.

https://www.pointillist.com/blog/5-essential-steps-to-find-upsell-and-cross-sell-opportunities-with-analytics/

​​CTR, CPC, CPM, CPI, CTA, GDN, UTM? РСЯ! 😱

Интернет-агентство INGATE составили словарь основных терминов и аббревиатур, которые используются при работе с контекстной рекламой.

Материал для только начинающих погружаться в тему! 👶

Source: https://blog.ingate.ru/detail/33-termina-kontekstnoy-reklamy-kotorye-nuzhno-ponimat/
INGATE: https://www.ingate.ru/

​​Язык программирования Python дает широкие возможности для работы с данными (импорт, работа с различными типами переменных, расчет описательных статистик и многое другое). 🐍

✨ В первой статье рассматривается простейшие манипуляции с массивом данных.
✨ Во второй – подготовка данных, их визуализация и регрессионный анализ.
✨ В третьей – создание, тестирование и оценка модели логистической регрессии.

1️⃣ Working with a Dataframe: https://educationalresearchtechniques.com/2018/10/01/working-with-a-dataframe-in-python/
2️⃣ Data Exploration: https://educationalresearchtechniques.com/2018/10/05/data-exploration-with-python/
3️⃣ Logistic Regression: https://educationalresearchtechniques.com/2018/10/03/logistic-regression-in-python/