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
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Интернет-аналитика // Алексей Никушин
Канал Интернет-аналитика // Алексей Никушин (@internetanalytics) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 23 204 підписників, посідаючи 432 місце в категорії Маркетинг і PR та 28 479 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 23 204 підписників.
За останніми даними від 25 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -95, а за останні 24 години на -4, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.29%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає N/A% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 228 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 0 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 2.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як аналитика, молекула, матемаркетинг, стенд, матемаркетинга.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Мы делаем крупнейшие конфренции в России для аналитиков и ML/DS-специалистов - ahaconf.ru / matemarketing.ru
Вопросы: @a_nikushin // info@matemarketing.ru”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 26 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Маркетинг і PR.
💡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 👀
