Big Data Moscow 2018

Хильда Косорус

Runtastic, Австрия

Биография

Хильда Косорус является специалистом по обработке данных в компании Runtastic. Являясь научно-исследовательским работником, после получения степени кандидата наук в области информатики она взяла на себя задачу закладки фундамента в сфере обработки и анализа данных в компании Runtastic. Она сосредоточена на устранении разрыва между аналитическим и остальными отделами, создавая ценность с каждым экспериментом и продуктом по обработке данных и помогая компании Runtastic стать более ориентированной на данные.

Доклад

Возьмите под контроль свои KPI

KPI являются единственными важными и ценными показателями, обеспечивающими принятие компанией решений на основе данных о направлении текущих проектов. Компании используют KPI для оценки опыта работы, но также и для планирования на будущее. Чтобы лучше контролировать будущие изменения KPI, очень полезно иметь нужные инструменты, которые могут точно прогнозировать развитие ваших KPI. Это позволяет компании эффективно распределять ресурсы, сосредотачивать внимание на проекте, имеющем наибольшее значение, и избегать отрицательных результатов. На этом семинаре я расскажу, как в компании Runtastic на текущий момент выполняется оценка KPI и как мы используем оценки для принятия бизнес-решений.

Мастер-класс

Создание бизнес-ценности на основе А/В-тестирования

A/B-тестирование может быть очень ценным инструментом при принятии бизнес-решений на основе данных. Оно является простым в применении и эффективным с точки зрения ресурсов. Однако его также можно легко использовать неправильно, впустую потратив ресурсы, вложенные в эксперименты, при неправильном проведении. Цель этого обучения – предоставить участникам подробное практическое руководство по A/B-тестированию начиная с самых ранних этапов планирования, разработки, проведения и интерпретации результатов. На конкретных примерах мы ознакомимся с фундаментальной теорией тестирования гипотез, с тем, как выполнять, извлекать уроки и повторять эксперименты, а также об ошибках, которые следует учитывать, чтобы избежать неудачных результатов. По окончании обучения участники смогут успешно проводить или руководить проведением эксперимента A/B-тестирования.

Дата: 11 октября, 2018