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
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Интернет-аналитика // Алексей Никушин
کانال Интернет-аналитика // Алексей Никушин (@internetanalytics) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 23 204 مشترک است و جایگاه 432 را در دسته بازاریابی و PR و رتبه 28 479 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 23 204 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -95 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 5.29% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً N/A% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 228 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 0 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 2 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند аналитика, молекула, матемаркетинг, стенд, матемаркетинга تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Мы делаем крупнейшие конфренции в России для аналитиков и ML/DS-специалистов - ahaconf.ru / matemarketing.ru
Вопросы: @a_nikushin // info@matemarketing.ru”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته بازاریابی و PR تبدیل کردهاند.
💡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.
Команда Т1 — это более 27 тысяч сотрудников из 400+ городов России и Беларуси. В фокусе Т1 ИИ: 🔘полный цикл управления данными на базе передового отечественного ПО с открытым исходным кодом; 🔘корпоративные хранилища данных и платформы анализа неструктурированных больших данных; 🔘индустриальные решения на основе современных методов моделирования и технологий машинного обучения и ИИ.Готовы к большим идеям? Тогда коллеги из Т1 уже ждут вас на втором этаже 👀
