Workshop: recommendation models for Marketing and Sales problems

Воркшоп “Recommendation models for Marketing and Sales problems” ("Чи замінять роботи маркетологів?") ---------------------------------------------- Що таке рекомендаційні моделі та як їх застосовувати в аналітиці? Протягом 3-х годин воркшопу ви дізнаєтесь про побудову рекомендаційних моделей для підвищення рівня продажів та вдалої маркетингової діяльності. А саме: - Перші рекомендаційні моделі: Системи рекомендацій NETFLIX / “Наступний продукт для продажу” від AMAZON. - Підвищення рівня продажів за допомогою пошуку оптимального/правильного продукту. - Підхід до “продукту” як до об’єкта в ширшому сенсі слова. Застосування рекомендаційних моделей для нетрадиційних задач. Передбачення проблем переселенців на прикладі даних “Донбас СОС”. ---------------------------------------------- Доповідач: Марія Королюк. Марія навчалась в одному з топ-5 університетів Великобританії та отримала ступінь магістра. Вона працювала в McKinsey&Company у проектах світових компаній зі списку Fortune 500. Її проекти на 60% були пов’язані з маркетинговими задачами та ритейлом, де вона розробляла моделі відтоку клієнтів та “наступного продукту для продажу”. Марія вела проекти в Лондоні, Мінську, Вроцлаві, Дюссельдорфі, Берліні та інших містах. Зараз Марія працює на фрілансі та готується до кругосвітньої подорожі. ---------------------------------------------- Кому буде цікаво: - Студентам, які хочуть розібратись з аналітикою даних; - Маркетологам, які бажають познайомитись з інструментами, що допомагатимуть їм з повсякденними завданнями; - Розробникам, які хочуть розширити портфоліо та базу можливих застосувань. ---------------------------------------------- Завдання: За наведеними даними та методами підготувати презентацію на 2-3 слайди. Презентація містить результати виконаної роботи та повинна допомогти підвищити рівень продажів продукту. Усього 5 команд по 7 чоловік в кожній. Команди формують організатори для правильного розподілу навиків та знань учасників. Кожен учасник виконує свою частину роботи: одна людина готує код, друга - історію для отриманих результатів, а третя - презентацію... ---------------------------------------------- Опис завдання: - Побудувати модель колаборативної фільтрації для рекомендаційної системи та презентувати її цінність та інсайти. - Презентації проектів. Рекомендації для наступних кроків вивчення аналітики в маркетингу: - Моделювання відтоку клієнтів (churn modeling). - Автоматичні методи сегментації. ---------------------------------------------- Вимоги до учасників: - Знання математики або готовність швидко розібратись та повторити. Бажано (але не обов’язково) розуміння, як перемножити матриці та що таке кореляція Пірсона. - Знання мови програмування буде плюсом. Так, як учасники працюють в командах, вміти програмувати всім не обов’язково. Рекомендуємо у роботі використовувати Python2. - Усім учасникам необхідно мати ноутбук. ---------------------------------------------- Квитки: 490 - стандарт 350 - студентський 590 - день події ---------------------------------------------- Місце проведення: IHUB