<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>повышение конверсии &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<atom:link href="https://mlgu.ru/tag/conversion-boost/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Thu, 20 Nov 2025 22:07:21 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://mlgu.ru/wp-content/uploads/2025/06/mlguru-icon-150x150.png</url>
	<title>повышение конверсии &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>A/B-тестирование маркетинговых кампаний с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/871/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 17 Oct 2024 22:18:34 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[plotly]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[визуализации]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[стат анализ]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=871</guid>

					<description><![CDATA[A/B-тесты сегодня широко используются в диджитал-маркетинге для анализа эффективности рекламных и маркетинговых стратегий. Благодаря таким тестам маркетологи и аналитики могут понять, какой дизайн сайта или приложения может конвертировать больше трафика в продажи. Целью A/B-тестирования может быть не только повышение продаж, но и увеличение подписчиков или трафика, установок приложений на смартфоны или других целевых действий. A/B-тестирование [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Создание ML-модели прогноза действий пользователей интернет-магазина и рекомендательной системы</title>
		<link>https://mlgu.ru/779/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 27 Sep 2024 17:18:20 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[feature engineering]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[mlops]]></category>
		<category><![CDATA[xgboost]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[пайплайны]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<category><![CDATA[рекомендательные системы]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=779</guid>

					<description><![CDATA[Сегодня в электронной коммерции успех бизнеса во-многом зависит от способности предугадывать потребности клиентов и предлагать им именно то, что они ищут. И, как показал опыт, правильно реализованные модели могут значительно повысить конверсию, увеличить средний чек и улучшить лояльность клиентов. В этой статье я поделюсь своим опытом и знаниями о том, как создать ML-модель прогноза действий [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>База данных веб-аналитики: Топ 30 основных запросов в SQL</title>
		<link>https://mlgu.ru/620/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 22 Sep 2024 18:53:24 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[sql]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=620</guid>

					<description><![CDATA[В этой статье я хочу поделиться опытом и рассказать о 30 наиболее важных SQL-запросах, которые позволяют извлечь максимум пользы из базы данных веб-аналитики. Многие из этих запросов являются нестандартными и редко используемыми аналитиками. И в этом их главная ценность, так как они позволяют посмотреть на ваши данные совершенно с неожиданных углов. Для удобства я разбил [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Планирование экспериментов и A/B тестов на сайтах с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/474/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 21 Sep 2024 12:12:18 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=474</guid>

					<description><![CDATA[Как эксперт в области анализа данных, я часто сталкиваюсь с задачами оптимизации веб-сайтов и приложений. Одним из наиболее эффективных инструментов для этого является проведение A/B тестов. В этой статье я подробно расскажу о том, как правильно планировать эксперименты и проводить A/B тесты на сайтах с использованием Python. Введение в A/B тестирование A/B тестирование &#8212; это [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Как строить сложные воронки, свои модели атрибуции, ассоциированные конверсии с помощью Python и Pandas</title>
		<link>https://mlgu.ru/391/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 20 Sep 2024 16:28:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=391</guid>

					<description><![CDATA[Традиционные методы анализа воронок продаж и моделей атрибуции часто оказываются недостаточными для современных многоканальных маркетинговых стратегий. Пользователи взаимодействуют с брендом через множество точек контакта, и их путь к конверсии может быть длинным и запутанным. Именно поэтому аналитикам и маркетологам нужны более совершенные инструменты для анализа и оптимизации маркетинговых усилий. Язык программирования Python и его основная [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Трафик сайтов. Анализ воронки и клиентского поведения с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/383/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 19 Sep 2024 20:47:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[markov-chains]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=383</guid>

					<description><![CDATA[В эпоху доминирования цифровых коммуникаций сайты часто являются первой точкой контакта с потенциальными клиентами. И понимание того, как пользователи взаимодействуют с сайтом, откуда они приходят и что их интересует, может дать ценное преимущество в конкурентной борьбе. В этой статье я поделюсь своим опытом и расскажу, как использовать Python для глубокого анализа трафика сайтов и поведения [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью LightGBM</title>
		<link>https://mlgu.ru/379/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 18 Sep 2024 21:01:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[lightgbm]]></category>
		<category><![CDATA[time series]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[временные ряды]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=379</guid>

					<description><![CDATA[LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) &#8212; это высокоэффективная реализация градиентного бустинга, которая в последние годы завоевала популярность среди специалистов по машинному обучению благодаря своей скорости и точности. В этой статье мы глубоко погрузимся в то, как использовать LightGBM для прогнозирования ключевых метрик веб-сайта, рассмотрим конкретные примеры кода и обсудим лучшие практики. Почему LightGBM является эффективным [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Как находить точки роста онлайн-бизнеса с помощью Python</title>
		<link>https://mlgu.ru/368/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 18 Sep 2024 18:46:33 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[a-b тесты]]></category>
		<category><![CDATA[kmeans]]></category>
		<category><![CDATA[nlp]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[random forest]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=368</guid>

					<description><![CDATA[В условиях огромной конкуренции успех онлайн-бизнеса во-многом зависит от способности компании анализировать большие объемы данных и находить в них скрытые возможности для роста. В цифровом мире каждое действие пользователя оставляет след: клики, просмотры страниц, время на сайте, конверсии &#8212; все это ценная информация, которая при правильном анализе может указать на новые возможности для развития. Подготовка [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Поиск инсайтов в данных веб-аналитики с помощью Python и Pandas</title>
		<link>https://mlgu.ru/290/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sun, 15 Sep 2024 08:17:52 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[e-commerce]]></category>
		<category><![CDATA[pandas]]></category>
		<category><![CDATA[retention]]></category>
		<category><![CDATA[аномалии]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[корреляции]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[сегментация]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=290</guid>

					<description><![CDATA[Современный маркетинг немыслим без анализа данных веб-аналитики. Они стали неотъемлемой частью принятия решений для бизнеса любого масштаба. В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования Python и библиотеки Pandas для эффективного анализа данных веб-аналитики. Мы рассмотрим, как с помощью этих инструментов можно не просто собирать и визуализировать данные, но и находить в них скрытые [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью XGBoost</title>
		<link>https://mlgu.ru/227/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 11 Sep 2024 21:36:36 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[xgboost]]></category>
		<category><![CDATA[веб аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[интернет-реклама]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<category><![CDATA[повышение конверсии]]></category>
		<category><![CDATA[предиктивная аналитика]]></category>
		<category><![CDATA[прогнозирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=227</guid>

					<description><![CDATA[Являясь экспертом в области анализа данных и машинного обучения, я часто сталкиваюсь с задачами прогнозов в веб-аналитике. Одна из наиболее интересных и важных задач &#8212; это прогнозирование трафика и конверсий сайта. В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования алгоритма XGBoost для решения этой задачи. Почему важно прогнозировать трафик и конверсии сайта? Прежде чем [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
