Proč se na nás firmy obracejí?
16 let zkušeností propojování marketingu s analytikou
Konkrétní příklady
Máte skvělý interní analytický / datový tým a chcete, aby uměl pracovat se specifiky marketingové analytiky
- Hledání profitabilní ceny za akvizici - CLV/LTV
- Vyhodnocování marketingu a expanze - inkrementalita
- Exponea orchestrace
Adam je předním expertem a navíc důvěryhodným a organizovaným partnerem pro diskuzi. Spolupráce s ním si velmi vážím.
Jste úspěšná firma, nejspíš zvládnete hravě růst i bez dat, ale věříte, že s nimi to půjde lépe
- Propojování dat - stavění datového skladu v BigQuery
- Automatizace reportingu
- Vyhodnocování marketingu
Dřív jsme se o práci s daty s ostatními moc bavit nechtěli, protože jsme cítili, že tam máme mezery, teď se čím dál častěji potkáváme s tím, že jsme napřed.
Vaše aplikace sbírá obrovské množství dat a potřebujete z nich vytvořit základ pro datově řízené rozhodování
- Datová infrastruktura pro mobilní aplikaci na míru
- Napojení klíčových zdrojů do BigQuery
- Výpočet a optimalizace LTV napříč trhy
U rostoucího produktu, jakým je AppBlock, potřebujete spolehlivé partnery, kteří vám budou vyhovovat nejen svou expertizou, ale i lidsky. igloonet splňoval obojí a spolupráce s ním byla skvělá.
Data + Performance = igloonet
Další témata, která spolu můžeme řešit
Aktuality z blogu
Nela Jordánová
Zákazník nahlásí problém, který už někdo ve firmě řešil. Možná si říkáte: „Bezva, takže víme, jak to spravit!” Záhy ale zjistíte, že postup se skrývá ve staré konverzaci a technické podrobnosti zná jen kolega, který právě není k dispozici. Hledání a propojování informací tak může zabrat více času než samotné řešení problému. Podobné situace představují příležitost pro agentní systémy. Dokážou projít dostupné zdroje, připravit podklady nebo navrhnout řešení. Celý proces se tím může zrychlit a člověku zbývá více času na práci, ve které využije vlastní zkušenosti a přináší přidanou hodnotu. Právě The post Data a agentní systémy appeared first on igloonet blog.
Adam Šilhan
Pustit AI agenta k firemním datům není samo o sobě dobře, ani špatně. Záleží k jakým datům se dostane, co s nimi může dělat, kam je může poslat a hlavně co se stane, když se agent začne chovat jinak, než jsme čekali. Diskuze o bezpečnosti AI agentů v datech je dost složitá. Každý si totiž pod tím představuje něco jiného. Někdo to redukuje čistě na legal problém toho, kde se data zpracovávají, jaká je jejich retence a možné GDPR postihy, někdo řeší možný únik dat a pro někoho je to materiální problém - The post Jak bezpečně pouštět agenty do vlastních dat appeared first on igloonet blog.
Adam Šilhan
Agent v datech? Co udělat pro to, aby se v nich neztratil a nepálil zbytečně jak moc svých tokenů, tak computing datového skladu? Tedy: aby nás nebolel účet za náš BigQuery účet? Na posledním tučňáčím webináři jsme probírali jak doporučení Anthropicu pro práci s agentickou analytikou, tak naše lokální zkušenosti, které jsou vzhledem k možnostem místním firmám bližší. Agentická analytika má dnes dvě nejdůležitější části: konverzační analytiku a vlastní tvorbu přehledů, což beru jako nadstavbu nad konverzační analytikou. Konverzační analytika umožňuje ptát se na data běžnou řečí, tedy bez používání The post Agenti v datech: nejen konverzační analytika, ale i na co si dát pozor appeared first on igloonet blog.