AI-АНАЛИТИКА МЕТРИК БЕЗ ГОВНА
8
8
8
:
8
8
:
8
8
:
8
8
МЕТРИК МНОГО, МОЗГ ОДИН
Можно неделями собирать отчёты, строить красивые дашборды и спорить о правильной формуле Retention. Но пользователям обычно всё равно.
Важно не количество метрик, а скорость поиска ответов. AI позволяет находить причины изменений, обнаруживать скрытые паттерны поведения и получать инсайты, которые раньше требовали часов работы аналитиков и продуктовых команд.
Важно не количество метрик, а скорость поиска ответов. AI позволяет находить причины изменений, обнаруживать скрытые паттерны поведения и получать инсайты, которые раньше требовали часов работы аналитиков и продуктовых команд.
МОЖНО МЕТРИКИ ХАКАТЬ, А МОЖНО РАСТИТЬ
Похоже, рынок нашел новый способ продавать воздух.
Раньше всем обещали Data-Driven компанию. Теперь всем обещают AI-Driven аналитику.
Открываешь LinkedIn — и создается ощущение, что нейросети уже самостоятельно управляют продуктами, находят точки роста, прогнозируют выручку, принимают решения и чуть ли не проводят квартальные ревью вместо команды.
Реальность обычно выглядит намного скучнее.
Большинство компаний до сих пор не могут ответить на базовые вопросы. Почему падает Retention? Где теряются деньги? Какие сегменты действительно прибыльны? Какие изменения влияют на выручку, а какие просто красиво выглядят в отчетах?
Но вместо ответа на эти вопросы появляется AI-помощник поверх пяти разных дашбордов, трех BI-систем и двадцати таблиц, которые противоречат друг другу.
В итоге получается удивительная штука. Раньше люди сами делали неправильные выводы из данных. Теперь эти неправильные выводы можно получать в десять раз быстрее и в гораздо более убедительной форме.
AI отлично умеет находить закономерности. Но он не понимает, какая из них важна для бизнеса, а какая является случайным совпадением. Он не знает вашу стратегию, не отвечает за P&L и не будет объяснять инвесторам, почему компания потратила полгода на оптимизацию показателя, который вообще ни на что не влияет.
Самая большая ошибка последних лет — вера в то, что главная проблема аналитики заключается в нехватке инсайтов.
Инсайтов сегодня уже слишком много.
Не хватает понимания, какие из них стоят денег, ресурсов и внимания команды.
Этот ивент — про AI без магии и маркетинговых сказок.
Поговорим о том, где нейросети реально экономят часы работы аналитиков и продактов, где помогают находить полезные сигналы, а где просто генерируют красивые объяснения цифр задним числом. Разберем реальные кейсы, удачные внедрения и дорогие ошибки компаний, которые решили, что можно заменить мышление очередным AI-ассистентом.
Если надоело слушать истории про "искусственный интеллект, который нашел рост", а хочется понять, как на самом деле использовать AI для работы с метриками и деньгами — приходи.
Раньше всем обещали Data-Driven компанию. Теперь всем обещают AI-Driven аналитику.
Открываешь LinkedIn — и создается ощущение, что нейросети уже самостоятельно управляют продуктами, находят точки роста, прогнозируют выручку, принимают решения и чуть ли не проводят квартальные ревью вместо команды.
Реальность обычно выглядит намного скучнее.
Большинство компаний до сих пор не могут ответить на базовые вопросы. Почему падает Retention? Где теряются деньги? Какие сегменты действительно прибыльны? Какие изменения влияют на выручку, а какие просто красиво выглядят в отчетах?
Но вместо ответа на эти вопросы появляется AI-помощник поверх пяти разных дашбордов, трех BI-систем и двадцати таблиц, которые противоречат друг другу.
В итоге получается удивительная штука. Раньше люди сами делали неправильные выводы из данных. Теперь эти неправильные выводы можно получать в десять раз быстрее и в гораздо более убедительной форме.
AI отлично умеет находить закономерности. Но он не понимает, какая из них важна для бизнеса, а какая является случайным совпадением. Он не знает вашу стратегию, не отвечает за P&L и не будет объяснять инвесторам, почему компания потратила полгода на оптимизацию показателя, который вообще ни на что не влияет.
Самая большая ошибка последних лет — вера в то, что главная проблема аналитики заключается в нехватке инсайтов.
Инсайтов сегодня уже слишком много.
Не хватает понимания, какие из них стоят денег, ресурсов и внимания команды.
Этот ивент — про AI без магии и маркетинговых сказок.
Поговорим о том, где нейросети реально экономят часы работы аналитиков и продактов, где помогают находить полезные сигналы, а где просто генерируют красивые объяснения цифр задним числом. Разберем реальные кейсы, удачные внедрения и дорогие ошибки компаний, которые решили, что можно заменить мышление очередным AI-ассистентом.
Если надоело слушать истории про "искусственный интеллект, который нашел рост", а хочется понять, как на самом деле использовать AI для работы с метриками и деньгами — приходи.
МОИ ВИДЕО ПРО МЕТРИКИ
ПРИХОДИТЕ 27 ИЮНЯ!
По любым вопросам пиши на misha@misharyazhenka.ru
ryazhenka.com
2026 / Все права защищены
ryazhenka.com
2026 / Все права защищены