Интернет-аналитика // Алексей Никушин
Мы делаем крупнейшие конфренции в России для аналитиков и ML/DS-специалистов - ahaconf.ru / matemarketing.ru Вопросы: @a_nikushin // info@matemarketing.ru
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Интернет-аналитика // Алексей Никушин
تُعد قناة Интернет-аналитика // Алексей Никушин (@internetanalytics) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 22 923 مشتركاً، محتلاً المرتبة 428 في فئة التسويق و RR والمرتبة 28 668 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 22 923 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 26 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -175، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -6، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 6.33%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.59% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 452 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 822 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 8.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل аналитика, молекула, матемаркетинг, стенд, матемаркетинга.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Мы делаем крупнейшие конфренции в России для аналитиков и ML/DS-специалистов - ahaconf.ru / matemarketing.ru
Вопросы: @a_nikushin // info@matemarketing.ru”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التسويق و RR.
Мы серьезно усилили треки, связанные с безопасностью - пригласили экспертов по информационной безопасности, юристов, людей, глубоко занимающихся вопросами обфускации и анонимизации данных. Был значительно переработан трек, связанный с архитектурой ИИ-проектов. Пришлось приложить большое количество усилий, чтобы сформировать треки по маркетинговой аналитике. В программе появилось большое количество докладов про моделирование маркетинг-медиа микса (PyMC) и о том, как современные системы накрутки обманывают маркетинговую аналитику. Дополнен и углублен трек, посвященный ИИ-агентам, формированию семантического (контекстного) слоя данных. Также добавлены два off the record трека - вместе с профессиональными интервьюерами мы будем проводить Q&A-сессии со спикерами и говорить с ними не только на профессиональные, но и на личные темы.Программа Программа Программа Ждем вас на конференции - до нее чуть больше месяца
Заявок пришло довольно много и Матемаркетинг имел все шансы превратиться в конференцию по ИИ, вместо конференции по аналитике. В связи с этим, деловое предложение: • ознакомьтесь с программой и в течение пары дней пришлите мне (alex@matemarketing.ru) честную обратную связь с ответами на вопросы что вам зашло, что вам не хватает, что вами ожидалось, что наиболее интересно, что точно не нужно и тд и тп. • я назначу вам короткий созвон-кастдев, после чего выдам либо пачку билетов на команду, либо конскую скидку. Это нужно для того, чтобы максимально усилить и актуализировать сетку второй частью программы (есть еще около 30 слотов). Предполагаю не менее 10-12 созвонов. Но при этом, все, кто придет с обратной связью до выходных - получат бенефиты. Обещаю!Посмотреть программу Посмотреть программу Посмотреть программу Написать в личку тоже можно - @a_nikushin
💡Рост скорости x5: приводит ли это к сокращениям, или бизнес получает шанс запускать и масштабировать продукты быстрее. 💡Код перестает быть дефицитом: инженерная функция смещается в сторону системного анализа, архитектуры и контроля качества. 💡Граница автоматизации: что можно отдать агентам, а что все еще требует человека в discovery, продуктовых решениях и проектировании. 💡AI-стек внутри компании: когда хватает классического ML, когда действительно нужны LLM, и как их совмещать с учётом стоимости, скорости и рисков. 💡Безопасность и QA: кто отвечает за уязвимости, prompt-инъекции, надежность и мониторинг, если часть работы делают агенты. 💡Портрет «хорошего инженера» через год: за какие навыки нанимать и как строить команду, которая делает лучше быстрее конкурентов.Ждем вас 🙂 🔜 Следом доклад Антона Киселева, CPO MWS DevRails (16:10–16:40) «Единая среда обитания для AI и продуктовых команд» Про то, как менять процесс разработки с помощью AI на разных этапах — от требований до релиза, включая взаимодействие с AI-агентами. Подходите в «Физику», если тема AI-first для вас рабочая задача на ближайший год 👀
Как устроен современный AI-сервис под капотом: от выбора базовой модели и планирования действий до оркестрации всего стека. Все на хардкорном опыте plevako.ai — GPU, параллелизм, бэкенд, векторный поиск, кастомные функции. Слушатели получат ясную схему, из каких «кубиков» собираются рабочие AI-сервисы и как развернуть такой под свою задачу.🧪 15:35–16:05 | Виктория Качалова (Kameleoon)
Команды теряют до 70% выигрышных гипотез — часть застревает в очереди на тестирование, часть «умирает» на пути к выкладке. Спикер покажет, как закрывать этот разрыв с помощью AI-агента: генерация и сборка эксперимента, помощь в поиске и оценке гипотез, деплой с помощью МСР-сервера.📈 16:10–16:40 | Аркадий Лысяков (Т-Банк)
Почему метрики чат-ботов (CR/CSAT/время ответа) мало что говорят про LLM-агентов, и чем их заменять. Практика A/B-тестирования AI-воркфлоу и подход к контролю качества, скорости и стоимости в AI‑native‑поддержке.📊 16:45–17:15 | Сергей Захарченко (Dopamine Analytics, «Динамика»)
После ухода Amplitude и Mixpanel команды массово откатились к статичным дашбордам. Эксперт покажет путь «от плоского графика к AI-аналитику на примере платформы «Динамика». Отдельно — про ИИ-ассистента Дину внутри платформы: поиск аномалий 24/7, проактивная генерация гипотез и оцифровка влияния инсайтов на выручку.Этот трек — про AI, который можно не только эффектно показать на демо, но и контролировать и развивать в реальном продукте.
