FB IG VK
еще нам можно написать
сразу в
Телеграм Combined Shape Created with Sketch.
Задача
Рассказать о курсах разработки Data Scienсe и объяснить, как применяют машинное обучение для обнаружения закономерностей в больших объёмах данных.
Решение
Сделали симулятор, где сначала рассказали о разновидностях звёздных тел и их характеристиках. Дальше пользователь уже самостоятельно обозначал параметры космических объектов, чтобы научить алгоритм делать это автоматически. Например, у кометы есть хвост, а у планеты нет. После ответа на вопросы алгоритм сам распределял тела по разным воронкам — так мы наглядно показали, как работает технология Data Scienсe.
Дистрибуция
Мы опубликовали рекламный пост на Лентаче в VK и Telegram, который в совокупности принёс более 180 тыс. просмотров, а также запустили таргетинг на целевую аудиторию.

Требуется звездочёт!

Создали интерактивный проект о курсе «Яндекс.Практикума» по Data Science, в котором в доступной форме объяснили принцип работы с неструктурированными массивами информации, для анализа которых используются алгоритмы машинного обучения.
На сайт

Результаты

до 5

рублей

снизили стоимость перехода через таргет

21%

конверсия перехода

с финального экрана в продукт клиента

69%

посетителей сайта

прошли игру до конца
до 5
рублей
снизили стоимость перехода через таргет
21%
конверсия перехода
с финального экрана в продукт клиента
69%
посетителей сайта
прошли игру до конца

Над проектом работали

Борис Калин
Глава отдела спецпроектов
Кассандра Фадеева
Продюсер проекта
Михаил Бинг
Копирайтер
Сергей Инфра
Дизайн
Маргарита Семёнова
Арт-директор
Сергей Инфра
Разработка
Никита Сыроватский
Аккаунт-менеджер

Играть сейчас

Следующий проект

SMM OWLCAT

Сделали отличающийся от других студий и нацеленный на англоязычное комьюнити аккаунт игровой студии Owlcat в Twitter: дружелюбный, общительный, разбирающийся в мемах. Также вовлекли аудиторию в коммуникацию с брендом: подписчики получали полезный и развлекательный контент, клиент — обратную связь по продукту.

placeholder+image