Контекст

Трафик Conf


Александр Поярков
Ведущий digital-маркетолог @ IT-Agency
Омск

Участникам нужно решить 3 задачи, чтобы выбраться из передряг:

— Распределить бюджет по каналам так, чтобы продажи выросли (а не упали)

— Отразить атаку отдела продаж на маркетинг. Отыскать истинную причину просадки в продажах

— Защитить результаты рекламы перед гендиром и финдиром

Ищем верное решение в каждом кейсе, чтобы спасти деньги компании.


Сергей Игнатьев
сооснователь @ digital-агентство Hope Group
Санкт-Петербург

Данная тема подойдет для более опытных специалистов, которые хотят углубиться в контекстную рекламу. Основные темы:

- ремаркетинг,

- таргетинг по намерениям,

- автоматизация правил

- анализ данных

- демонстрация на реальных кейсах


Евгений Летов
Основатель агентства @ Агентство интернет-рекламы «Промо Эксперт»
Екатеринбург

1. SEO + Яндекс Директ: 5 стратегий одновременного использования

2. Медийка — перспективные траты или слив бюджета

3. Фишечки по снижению стоимости лида до 10 раз


Денис Вахрушев
Старший специалист по рекламе @ ООО "Реаспект"
Казань

1. Как проверять товарные фиды? Частые ошибки и их решение

2. Дополнительные возможности по улучшению фидов. Обновления директа и сторонние сервисы

3. Неочевидные способы использования фида. (Фид не только для Ecommerce)


Андрей Олонцев
Руководитель команды по платному трафику @ Вебпрактик
Ростов-на-Дону

– Зачем маркетологу DataLens

– Быстрый старт: как устроен DataLens

– Обзор интерфейса

– Как выбирать тип диаграммы под задачу

– Тонкости настройки визуализаций: фильтры, группировки, интерактив

– Анализ данных: как не просто смотреть, а делать выводы

– Чек-лист: Как загружать и связывать данные


Влад Медведчук

Калининград

– Что такое офлайн-конверсии

– Способы передачи конверсий

– Почему у вас не получается настроить и эффективно использовать

– Как серьезно ошибиться и передать не те данные

– Как использовать офлайн-конверсии для оптимизации в стратегиях Директа


Алена Фуженко
Руководитель отдела рекламы @ ГК Webit
Москва

1. Что такое look-alike аудитория и как она создается.

2. Источники данных для построения look-alike: CRM, пиксели, пользовательские списки.

3. Кейсы использования look-alike для привлечения новых клиентов.

4. Комбинирование look-alike с другими типами таргетинга для повышения точности.

5. Частые ошибки при работе с look-alike: недостаточные данные, слишком широкий таргетинг.