Проследим интересные параллели между игрой в шахматы и IT-продуктами в области рекомендаций, прогнозов и обнаружения фрода/читерства.
Как оценить эффективность персонализации с помощью A/B-тестов? Смотрим на примере A/B-тестирования персонализированных офферов в игре Hustle Castle.
На примерах онбординга приложений Blinkist, TikTok, BetterMe Fitness, Duolingo и Calm расскажем, как улучшить опыт взаимодействия с приложением и собрать дополнительную информацию о пользователях.
Можно ли ускорить A/B-тестирование, чтобы успевать проверить большее количество гипотез за единицу времени? Можно. В статье мы расскажем о нескольких продуктовых и математических методах решения этой задачи.
Все, что нужно знать о персонализации в мобайле: от уровней и видов персонализации предложений до проблем персонализированного маркетинга и их решений.
Рассмотрим разные подходы к персонализации, основанные на ML-алгоритмах, и поможем разобраться, какая модель лучше подойдёт для вашего бизнеса.
Пять проверенных способов от аналитической платформы MyTracker — по мотивам советов от ведущих экспертов игровой и мобильной монетизации.
Данные о Paying Users Rate и Rolling Retention Rate для разных ниш в игровой индустрии.
Как сохранить баланс между положительным пользовательским опытом и повышением дохода мобильного приложения? С такой задачей в MyTracker обратились из Studio Nord.
Новый инструмент предиктивной аналитики — MyTracker Personalize — позволяет владельцам приложений показывать пользователям персонализированные рекомендации.
