Баттл твипов - Аудит юзабилити сайта - против - Создание предиктивных

Добрый день!

Очень часто у Нас заказывают рекламу для сайтов, которые имеют существенные проблемы юзабилити. Такие сайты могут быть очень красивыми и "удобными" (по мнению создателя), но они никогда не принесут Вам активных пользователей и заказов.

Вы считаете свой сайт лучшим, но заработать на нем не можете? Вы заказываете рекламу в интернете, но заказов очень мало? Тогда Ваш сайт срочно требует профессионального взгляда со стороны!

В рамках данного твипа мы оценим привлекательность Вашего сайта как продукта, который мог бы принести Вам прибыль. Мы проанализируем качество контента, укажем на ошибке в структуре и логике сайта, а так же поработаем с вашей системой аналитики. На выходе Вы получите документ с рекомендациями по улучшению вашего проекта от профессиональной команды Нашей рекламной сети.

Закажи аудит прежде чем "сливать" бюджет на рекламу!

Предиктивная модель - эффективный инструмент поддержки принятия бизнес-решений. Создание такой модели - процесс поиска закономерностей с использованием алгоритмов машинного обучения (Mashine Lerning) в существующем наборе исторических данных (обучение модели) для предсказания наиболее вероятных вариантов развития событий в будущем (применение модели).

Классифицирующая модель позволяет разбить большой массив данных на группы (классы), характеризующиеся сходным набором признаков, используя явные и неявные закономерности. Применение такой модели, позволяет, например, определить группы пользователей, характеризующихся определенным поведением и сделать им предложения, интересные именно для них.

Для обеспечения качества работы модели необходим тщательный отбор и подготовка входных данных. Также может возникнуть необходимость во внешних данных. Результатом моей работы будет:

1) сама модель в формате, определяемом выбранной моделью (например, в случае линейных моделей это будет вектор весов каждого из факторов. Вес фактора определяет степень его влияния на результат)

2) отчет о валидности (точности предсказания) модели

3) файл с результатами применения модели к исследуемому набору данных