ПРОГРАММА 2.0
На ошибках учатся!
Секция на голосовании
Голосов
Десятки, а то и сотни, эффективных кейсов звучат на каждой отраслевой конференции. Спикеры с большим удовольствием рассказывают о том, как поставили цель, а потом как шагали к ней через тернии. А вот публично говорить об ошибках не принято. Или Вы частенько слышите о проектах, где результат так и не был достигнут? Как не тратить время и бюджеты в кризис на недейственные инструменты? В этой секции самые смелые спикеры расскажут о провальных кейсах по контекстной рекламе. Открыто и честно будут проанализированы ошибки, а рекламодатели предостережены от совершения подобных.
Учитесь на чужих ошибках, а не на своих!
Учитесь на чужих ошибках, а не на своих!
Организаторы
Аброськин Петр
Яндекс
Доклады
Зимина Анна
Типизация ошибок в интернет-рекламе
Расскажу о том, на какие группы делятся все ошибки, с которыми можно столкнуться при запуске и ведении различных РК, и как некоторые из косяков можно предотвратить.
Поделюсь кейсами из обширной практики агентств: как мы старались, но не смогли; как старался клиент, но не смог; и даже как старалась площадка, но не смогла. :)
Поделюсь кейсами из обширной практики агентств: как мы старались, но не смогли; как старался клиент, но не смог; и даже как старалась площадка, но не смогла. :)
Баженов Александр
CarMoney
Около тематические запросы
Почему контекстная кампания по "околотематическим" запросам может составить 90% бюджета и не принести никакого эффекта на примере лидирующего финтех стартапа России. :)
Егоров Александр
Alytics
3 несчастных случая автоматизации контекстной рекламы
Системы автоматизации приносят много пользы, но бывает ли от них вред?
Любая ли автоматизация одинаково полезна?
Разберем три кейса: маленький, средний и большой, когда автоматизация была неэффективна и попытаемся ответить на вопрос "Почему?"
Любая ли автоматизация одинаково полезна?
Разберем три кейса: маленький, средний и большой, когда автоматизация была неэффективна и попытаемся ответить на вопрос "Почему?"
Озеров Петр
Разработка системы для управления интернет-маркетингом и бизнесом: чего делать не надо.
Почему многие компании до сих пор используют Excel несмотря на обилие готовых решений по сбору, хранению и визуализации данных. Почему действительно нужные решения не приживаются в компаниях.
Построение собственной системы аналитики – нужно ли это? Основные трудности с которыми мы столкнулись при разработке нового продукта.
Сложности в визуализации данных: что именно необходимо руководителям и специалистам.
Не изобретайте велосипед: практически все уже готово.
Построение собственной системы аналитики – нужно ли это? Основные трудности с которыми мы столкнулись при разработке нового продукта.
Сложности в визуализации данных: что именно необходимо руководителям и специалистам.
Не изобретайте велосипед: практически все уже готово.
Гаврилова Анастасия
Тернистый путь Зебры. Вся правда о "кочках" в области Телеком.
1. Без труда не вытащить и «Зебры» из пруда. Ошибки автоматизации.
2. Черные полосы в ходе рекламных кампаний.
3. - Алё? А Вы откуда пришли? - Вы не наш клиент...
4. Улыбаемся и пляшем.
Подведение итогов и работа над ошибками.
Доклад будет построен на основе кейса, где будут показаны ошибки, с которыми можно встретиться в области Телеком. Будут предложены их решения и цифры, которые получались.
2. Черные полосы в ходе рекламных кампаний.
3. - Алё? А Вы откуда пришли? - Вы не наш клиент...
4. Улыбаемся и пляшем.
Подведение итогов и работа над ошибками.
Доклад будет построен на основе кейса, где будут показаны ошибки, с которыми можно встретиться в области Телеком. Будут предложены их решения и цифры, которые получались.