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 22 923 مشترک است و جایگاه 428 را در دسته بازاریابی و PR و رتبه 28 668 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 22 923 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -175 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -6 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 6.33% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.59% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 452 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 822 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 8 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 27 اکتبر, 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.
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.
