E-commerce Business Vol. 6.

Feltöltve: 2021. június 25.

Data Science Big Data Fogyasztói viselkedésminták Fejlesztési stratégiák Online Magyar

Szeretettel meghívunk a Stylers Group és a Braining Hub szervezésében megrendezésre kerülő ProTechtor E-commerce Technology eseményünkre.

 

Program: 

14:00 – 15:35 Hogyan válasszak e-commerce fejlesztési platformot?

E-commerce platformot építünk vagy éppen cserélünk újra. A nagy dilemma felmerül, hogy milyen rendszerben dolgozzunk? Válasszunk dobozos terméket, mint a Shopify, Unas, netalántán Woocommerce-t? Legyen egyedi fejlesztésünk mondjuk Magentóval vagy teljesen egyedi rendszert fejlesszünk?

Az eseményen megbeszéljük az érveket, kontrákat, kinek, mikor, melyik rendszerrel érdemes dolgoznia, és beszélni fogunk a piszkos anyagiakról is.

15:35 – 15:50 Szünet

15:50 – 17:20 Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére

Az e-commerce cégek (és az offline cégek is) rengeteg adatot termelnek, nemcsak a digitális marketing platformokon keresztül, hanem pusztán a vásárlási tranzakciók alapján is. Az előadás során bemutatunk néhány eljárást, amit érdemes alkalmazni ezekre az adatokra, hogy jobban megértsük a vásárlói szokásokat, és azonosítsuk a különböző vásárlótípusokat, és egyéb hasznos következtetéseket tudjunk levonni üzleti folyamatainkkal kapcsolatban. Kitérünk az adatelemzési stratégiákra, adatinfrastruktúra és vásárlói szintű elemzés megvalósításának feltételeire, és ismertetjük ezen eljárások üzleti szintű alapjait. Szeptemberben pedig, visszatérve a nyaralásról, mélyebb, technikai oldalról is belemegyünk a témába!

17:20 – 17:30 Technikai információk, következő esemény tudnivalói

 

Az eseményen való részvétel ingyenes, de regisztrációhoz kötött.


Laczkó Gábor

Laczkó Gábor

Stylers Group, Managing Partner & Co-Founder; Braining Hub, CEO & Co-Founder

Gábor a Stylers, a Braining Hub, valamint a Protechtor egyik alapító tulajdonosa. Az elmúlt 18 évben a IT területen szoftverfejlesztő vállalatot épített, Magyarországon és az Egyesült Államokban, valamint IT iskola és tréning centrum kialakításával foglalkozott. Legfőbb erényei közé tartozik a tudatos vállalati kultúra kialakítása, csapatok vezetése és motiválása. Jelenleg a Stylers és a Braining Hub üzletfejlesztésével foglalkozik, digitális transzformációs projekteket vezet és egyedi IT képzési modelleket épít.


Gönczy Gábor

Gönczy Gábor

Stylers Group, CEO & Co-Founder; Braining Hub, Co-Founder

Gönczy Gábor a Stylers Group szoftverfejlesztő CEO-ja és a Braining Hub képzési centrum alapítója. A Stylers Group-ot 2004 – ben alapította két szobatársával a BME egyik kollégiumának szobájában. 2012 óta a budapesti központ munkáját a San Diego Beach-en lévő leányvállalatuk is segíti.

„Mi nem csak egy szoftverfejlesztő (Stylers Group) és oktató cég (Braining Hub) vagyunk, hanem egy közösség, ami folyamatos értéket teremt a digitális transzformáció során.”


Vajna Balázs

Vajna Balázs

Loupe Digital, Partner, Vezető elemzési tanácsadó

Eredetileg vegyészmérnökként végzett, majd a doktori fokozat megszerzése során fordult az adatbányászat és adatelemzés felé, melyben több, mint 10 év tapasztalattal rendelkezik. Az írországi Oracle-ben és az Accenture-ben eltöltött évek után tanácsadóként folytatta munkáját, és azóta is elsősorban külföldi ügyfelekkel foglalkozik. Két éve vált munkája fókuszpontjává, és fő szenvedélyévé, a webes és digitális marketing adatok feldolgozása, elemzése és modellezése. 2019 tavasza óta partner és vezető elemzési tanácsadó a Loupe Digital kötelékében. Ügyfélkörét elsősorban (de nem kizárólag) bankok, e-commerce és közepes méretű B2B cégek teszik ki.


Szakmai partnerek

E-commerce Business Vol. 6.

Feltöltve: 2021. június 25.

Data Science Big Data Fogyasztói viselkedésminták Fejlesztési stratégiák Online Magyar

Ajánlott videók

Mesterséges intelligencia és jogi felelősség

REGIO JÁTÉK: a modern játékkereskedelmi kiskátéja – stratégiai gondolkodás és IT

Mire van szükség ipari IT fejlesztési projektek input minőségének javításához?

Microservice Tréning Nap

Az e-sport és gaming jelene a magyar piacon és azok kereskedelmi metszetei

Az ingatlanpiaci digitalizáció jelene és jövője

5 év múlva elképzelhetetlen az adathitelesítés blockchain nélkül

API használat, state management és az rxjs szépégei nagy projektek esetén

LegalTech trendek a magyar piacon és a vilában

Foodpanda: Digitalizáció és stratégiai látásmód piacvezető szerepben

Data science módszerek vásárlói viselkedésminták elemzésére 2.0

Next Earth: A blockchain alapú jövő

Nestlé: Online FMCG értékesítés a világ legnagyobb élelmiszeripari vállalatának szemszögéből

Data Science az online médiában: az adatvezérelt újságírás jövője

A Java jelene és jövője

A sikeres ügyfél-szolgáltató együttműködés kultúrális és szervezési kérdései

Generációk és fogyasztói szokások változása a metaverzum kapujában

OKR, avagy hogyan érik el a világelsők a legambiciózusabb terveiket

A Bitrise sztori: üzlet, vezetés és vállalati kultúra

Mesterséges intelligencia a videós kontent gyártásban

Java REST API kihívások és megoldások

Mesék a való életből: adathalászat, mely a javunkat szolgálja

Az adatvagyon keletkezése, kezelése és monetizációja az e-kereskedelemben

A mesterséges intelligencia alapjai

Cégépítészet – hogyan építsünk sikeres vállalatot a digitális korban?

Amikben hibáztam – Beszélgetés Bojár Gáborral

Influencerek és új médiacsatornák az e-commerce marketingben

HR támogatás a digitális forradalom tükrében

Agilis tesztelés a gyakorlatban

Subscription rendszerek a médiában: HVG, Central Médiacsoport

Az ügyfélélmény versenyjogi és fogyasztóvédelmi aspektusai

Digitális ipari megoldások: az AR/VR ipari alkalmazása

Digitális terméktervezés és a design kutatás haszna

Projekt életciklus fejlesztői szemmel

Ipar 4.0 – Álmok és a valóság Data Science szemszögből

Ameddig a föld kerek, mindig lesznek Dockerek!

Bodorítsunk-e bárányfelhőket – mire jó a cloud?

A fenntarthatósági kihívások az E-commerce logisztikában

Vezető a vezető mögött

Iparági helyzetelemzés a B2B e-commerce piac trendjeiről és jövőjéről

Remote first

AI alapú ajánlórendszerek a gyakorlatban

AI fejlesztési tapasztalatok a hazai nagyvállalati és az amerikai startup szektorból

Ökoszisztémák az e-kereskedelemben

Adatokban gazdag

Kubernetes Policy Enforcement – a Kubernetes videóbírója

Innovatív payment stratégia: így kattintanak egyre többen a fizetés gombra

Engineering kultúra vol. 2: Feedback és onboarding a terítéken

Hogyan építsünk AI alapú vállalati alkalmazásokat? – Avagy egy szakma szépségei és buktatói

Exportfejlesztés az Egyesült Államokban

Intézményi befektetők a nemzetközi piacra lépés mögött – ahogy a Hiventures látja

Szervezeti hálózatelemzés

Konténerizáció ismertető

Data Science – IT Morning School

Hogyan válasszak e-commerce fejlesztési platformot?

Robotok a vállalati kommunikációban

Single source of TRUTH, avagy a teljes customer experience forrása és jövője

Termékkereső a webáruházakban

A mesterséges intelligencia határterületei

Hogyan lettem adattudós?

Building Products People Will Love

Milyen a hatékony engineering kultúra?

Mi fán terem az agilitás? – IT Morning School

Natív és cross platform alkalmazások – IT Morning School

Webes technológiák – IT Morning School

Hogyan épül fel egy fejlesztő csapat? – IT Morning School

Robotikai alapok – IT Morning School

Technológiai áttekintés – IT Morning School

E-commerce az Egyesült Államokban: Amazon és más csodaszerek

Magyarországról az amerikai piacra: a partraszállástól a befektetőkig

Így reagáltunk mi a változásokra – szallas.hu és ingatlan.com

Kitartás a vezetésben és sportban

Mit tanul ma egy vezető? Mások hogy csinálják?

Kezdjünk bele az AI transzformációba!

Az e-commerce jövője: 50%-os részesedés a teljes kiskereskedelemből?

Vízesés és agilis fejlesztési szemléletek — mindkettőre szükség van?

Microservice architektúra alapok

A jövő váratlanul válik jelenné – Auchan, Decathlon, Rossmann

E-commerce rendszer Microservice architektúrával

Kiberbiztonság webes aspektusai, támadási felületek és védekezési lehetőségek

Felhasználói élmény és e-commerce – 1. rész

Felhasználói élmény és e-commerce – 2. rész

Google Analytics fejlesztői szemmel

Chatbot alapok és gyakori integrációk

Hogyan határozzuk meg és hogy mérjük a legfontosabb eCommerce KPI-okat?

Hogyan használjuk ki az adatelemzés adta lehetőségeket a digitális világban?

Termékajánlók webshopoknak a Google AI segítségével

AI ajánlórendszerek típusai és megközelítései

Diverz kereskedelmi folyamatok felépítése

Evolution of the Shopping Experience – a Walmart Case Study

Ajánlott videók