Artykuły
Audyt dojrzałości danych: Czy jesteś gotowy na AI?
Dlaczego 80% projektów AI kończy się porażką? Artykuł prezentuje przewodnik po weryfikacji infrastruktury danych przed wdrożeniem modeli XGBoost i Deep Learning w e-commerce.
Konfiguracja GA4: Jak eliminować ukryte koszty
Iluzja pomiaru w GA4 to strategiczne zagrożenie dla e-commerce. Dowiedz się, jak techniczne błędy (referral exclusion, thresholding, Consent Mode) fałszują dane i generują ukryte koszty.
Inkrementalność: Decydujący dowód w skalowaniu
W świecie e-commerce atrybucja to nie to samo co efektywność. Dowiedz się, dlaczego hierarchia dowodów oparta na inkrementalności i triangulacji metod (MMM, MTA, Eksperymenty) jest kluczem do prawdziwego ROI.
Modele bayesowskie: Koniec iluzji atrybucji ROI
Współczesny e-commerce zmaga się z atrybucyjną iluzją efektywności. Dowiedz się, dlaczego optymalizacja pod ROAS zabija wzrost i jak Unified Marketing Measurement (UMM) łączy MTA i MMM.
Modele probabilistyczne: Dlaczego kohorty kłamią
Tradycyjna analiza kohortowa w e-commerce wprowadza zarząd w błąd. Dowiedz się, dlaczego deterministyczne podejście do retencji zawodzi i jak modele probabilistyczne (BG/NBD) ujawniają prawdę.
Techniczny przewodnik po MMM: Triangulacja danych
W dobie 'post-cookie' modelowanie miksu marketingowego (MMM) staje się jedynym źródłem prawdy. Dowiedz się, jak ocenić jakość modelu, wykorzystując podejście bayesowskie, triangulację i wnioskowanie przyczynowe.
Unified Marketing Measurement: Jedno źródło prawdy
Dlaczego Twój dashboard kłamie? Architektura Unified Marketing Measurement jako jedyne źródło prawdy w skalowaniu e-commerce i remedium na chaos atrybucyjny.
Przewaga XGBoost i Deep Learning nad segmentacją RFM
Współczesny handel elektroniczny w warunkach rosnącego CAC wymaga przejścia z analityki opisowej na predykcyjną. Dowiedz się, dlaczego modele XGBoost i Deep Learning zastępują tradycyjną segmentację RFM w walce o utrzymanie klienta.