
Чуть больше года назад легионер нашего проекта Яна Масленникова познакомила меня с Дарья Лагутаева (Daria Wijler), к.э.н., старшим преподавателем ВШЭ факультета бизнеса и менеджмента. И с тех пор началась совместная история искусственного интеллекта для Вышки.♻️
И в этом учебном 2019/2020 году с сентября по декабрь уже был внедрен и проведен курс «Применение искусственного интеллекта в маркетинге».
Для меня это был первый долгосрочный опыт передачи знаний участникам БЕЗ профессиональной математической базы🤨… Да и еще необходима была адаптация пула моего опыта в нишу бизнеса и маркетинга, отбросив прикладные научные разработки😰…
Но получилось! Вот не все, но важное, что было на этом прикладном курсе:
- 🧩 Как определять настоящие обоснованные исследования, которым истинно можно доверять и больше не ссылаться на псевдорезультаты, так часто красиво упакованные на просторах интернета
- 🧩 Как искать абитуриентов/сотрудников/
учеников онлайн-школ с помощью Big Data - 🧩 Как с помощью AI определять подходящие локации для размещения рекламы бренда по городу
- 🧩 Прикоснулись к базису стратегий поиска инсайтов клиентов с помощью Big Data и AI
- 🧩 Освоили бесплатный доступный ресурс от Google, на котором в рамках обучения запускали и модернизировали AI, а также интерактивно анализировали живые данные средства средствами Python
- 🧩 В финале обучения на проекте данных о розничных продажах сети супермаркетов 2019 года сделали бизнес-анализ покупательской активности, построили предсказательную модель оценки уровня рейтинга новых покупателей и на этой базе сформировали варианты стратегий роста продаж для бизнеса сети супермаркетов.
Были еще и другие полезные темы, но эти, на мой взгляд, относятся к топ-списку.
К следующему году мы с Дарьей планируем обновлять и усовершенствовать курс, сделав его еще более прикладным. Поэтому формат обучения будет максимально насыщен
- актуальными кейсами современного российского бизнеса.
- инструментами поисков инсайтов с помощью Machine Learning,
- инструментами сбора данных с живых сайтов и соцсетей, когда отсутствует платный доступ или необходимо проанализировать цифровой след клиентов у конкурентов (путем парсинга),
- расширением инструментов бизнес-анализа оффлайн и онлайн-бизнеса, а также
- стратегиями применения AI и Data Science для продукт-менеджеров.
Конечно, этот курс этого учебного года получился для магистров-маркетологов инновационным. А как часто бывает с инновациями, кого-то они вдохновляют и придают уверенности, когда получаешь в арсенал полезные инструменты, а кого-то они, наоборот, отрезвляют, что инструментарий современного маркетолога требует повышения своей квалификации и важно научиться думать шире и искать смыслы в бизнес-данных более обосновано.
Но лично мне было крайне приятно😻 видеть горящие неравнодушные глаза 60-ти магистров👨🎓🧑🎓👩🎓, особенно тех, кто уже работает и видел, как содержимое курса можно внедрить себе в рабочую практику. Было очень любопытно, азартно и приятно экспериментировать с новыми живыми форматами работы с ребятами, потому что видела как сухие математические смыслы оживали и запоминались через интерактивные игры, обсуждения, истории фак-апов, споры и финальный прикладной кейс🔥.
Отдельное теплое спасибо:
- 🔸Яне Масленниковой за такой прекрасный нетворкинг, который перерос в такой интересный прикладной опыт📈🤩
- 🔸Дарье Вейлер за наш энергичный и инновационный преподавательский тандем по этому курсу, качественную поддержку («с Вами можно смело идти в разведку»😎) и конечно, за жаркие обсуждения и полезные корректировки актуальности задач для маркетологов ВШЭ🤓
- 🔸Татьяна Ветрова, к.э.н., академическому руководителю магистратуры «Маркетинг» НИУ ВШЭ, за то, что уговорила меня пуститься в такую авантюру, стать доцентом и передать полезные знания в любознательные головы и достойные руки выпускников-маркетологов🙏🤓🔥.
P.C. ✍️ Поскольку, как я уже упомянула, курс будет обновляться, если у Вас будут пожелания или идеи, какие вопросы с большими объемами данных для Вашего бизнеса актуальны, пишите. Будем рады отталкиваться в обновлениях не только от своего опыта, но и от ваших предпочтений! А также, если возникнет желание поделиться каким-то своим кейсом, который силами студентов можем решить, то открыты к сотрудничеству 😻. Будем тем более друг другу полезны 🔥🤝