Лекция
#1.22
Как создавать конкурентные продукты на базе машинного обучения
Послушали, как с помощью машинного обучения можно автоматизировать квизы и заменить A/B-тесты, чтобы бизнес быстрее находил лучшие варианты сайта и увеличивал конверсии без лишних затрат.
В вебинаре Максим Красилов, фуллстек-разработчик и эксперт в сфере продуктов, поделился своим опытом и представил два инновационных продукта: "Квизная", конструктор маркетинговых квизов, использующий машинное обучение для оптимизации воронки продаж, и "Convy", инструмент для мультивариативной оптимизации сайтов, который заменяет традиционные AB-тесты, позволяя тестировать множество вариантов одновременно. Также обсуждались возможности применения машинного обучения в бизнесе, такие как прогнозирование и персонализация, а в завершение прошла активная сессия вопросов и ответов с аудиторией, где затрагивались целевые ниши и планы по развитию продуктов.
Представление докладчика и его продуктов (00:02 - 05:00)
- Максим Красилов - фуллстек-разработчик и продуктовый специалист
- Опыт работы в Sports.ru и руководства цифровым продуктом в Rintrite.ru (платформа Domebook Plus)
- Сейчас занимается 'инди-хакерством' - созданием инновационных продуктов
- Представил два своих продукта: Квизная и Convy
Описание продукта 'Квизная' (05:00 - 07:55)
- Конструктор маркетинговых квизов для привлечения клиентов
- Ключевая особенность: использование машинного обучения для оптимизации воронки
- Система автоматически ротирует разные варианты заголовков, картинок и текстов
- Алгоритм переливает трафик туда, где конверсия выше
- Это позволяет снижать стоимость привлечения заявок
Описание продукта 'Convy' (07:55 - 10:00)
- Инструмент для мультивариативной оптимизации сайтов
- Альтернатива классическим AB-тестам
- Позволяет тестировать множество вариантов элементов сайта одновременно
- Автоматически определяет лучшие комбинации и переливает трафик
- Не требует расчета статистической значимости и длительного ожидания
Возможности машинного обучения для бизнеса (10:00 - 11:56)
- Помимо генеративного AI, существует множество полезных алгоритмов
- Боессовские нейронные сети, гауссовские процессы, деревья решений
- Области применения: прогнозирование продаж, факторный анализ, оценка кредитного рейтинга
- Динамическое ценообразование, персонализация контента, выявление мошенничества
- В России - 'непаханое поле' для создания решений на базе ML
Вопросы и обсуждение с аудиторией (11:56 - 19:03)
- Целевая аудитория Квизной: маркетологи и предприниматели, работающие со сложными продуктами
- Основные ниши: недвижимость, кухни, загородные дома, где требуется сбор информации перед определением стоимости
- Принцип работы Convy: установка как счетчик метрики, редактирование элементов и добавление вариантов
- Модель монетизации Convy - B2B, ориентация на маркетологов и их клиентов
- Планы по развитию Convy: добавление функций тестирования структуры сайта и дизайна
Видеозапись