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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Интернет-аналитика // Алексей Никушин analitikasi
Интернет-аналитика // Алексей Никушин (@internetanalytics) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 22 923 obunachidan iborat bo'lib, Marketing toifasida 428-o'rinni va Rossiya mintaqasida 28 668-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 22 923 obunachiga ega bo‘ldi.
26 Oktabr, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -175 ga, so‘nggi 24 soatda esa -6 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 6.33% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.59% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 452 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 822 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 8 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent аналитика, молекула, матемаркетинг, стенд, матемаркетинга kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Мы делаем крупнейшие конфренции в России для аналитиков и ML/DS-специалистов - ahaconf.ru / matemarketing.ru
Вопросы: @a_nikushin // info@matemarketing.ru”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 27 Oktabr, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Marketing toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
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.
