Вы опубликовали статью. Счётчик показывает пару тысяч просмотров. Но кто-нибудь её на самом деле прочитал? Обычная аналитика на этот вопрос не отвечает: человек, закрывший вкладку через три секунды, и человек, дочитавший до последней строки, для счётчика одинаковы — «1».

Хуже того, ответа не даёт и «средняя глубина прокрутки», которая есть почти в каждом сервисе веб-аналитики. О том, почему она врёт и как я решал обе задачи в бесплатном плагине AnGo Scroll Analytics для WordPress, — эта статья. Внутри: процентили вместо среднего, трекер на чистом JavaScript, отправка данных через sendBeacon, upsert с GREATEST() и принцип «клиент враждебен».

Всем привет! Меня зовут Александр, я руковожу направлением аналитики страховой вертикали в Банки.ру. Наша вертикаль живёт в отчётах и данных: продажи ОСАГО и КАСКО, ипотечное страхование, кроссы, пролонгация, воронки, кэшбэк и сверки с партнёрами.

И каждый день в рабочем мессенджере на меня прилетает поток одного и того же жанра: «где посмотреть КВ по ОСАГО за сентябрь?», «почему упало одобрение у страховой?», «сделай выгрузку по регионам», «это у нас баг или так и задумано?». КВ здесь комиссионное вознаграждение.

Постепенно аналитик превращается в справочное бюро. Ответы есть, но живут они в голове, в SQL-запросах и в вики, а вопросы приходят в личку и в каналы в любой момент, в том числе пока ты на встрече. Я решил посадить на эту очередь ИИ-ассистента. Условие одно и жёсткое: ассистент не выдумывает. В аналитике выдуманная цифра хуже отсутствия ответа, потому что по ней примут решение.

В статье рассказал, как бот устроен, какие правила не дают ему врать и как он им учится.

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Иванов, я руководитель группы аналитики в департаменте CRM&BPM в КОРУСе. Два года назад я уже писал статью, как применяю ИИ в работе аналитика.

Тогда это были первые эксперименты, теперь я стал руководителем, вместо отдельных чатов работаю с корпоративным ИИ‑продуктом, у которого есть единый контекст по проектам. И мои запросы к ИИ тоже изменились. В этой статье поделюсь, как изменилось мое восприятие ИИ за два года, что получилось систематизировать, где ИИ реально экономит время, а где пока упирается в ограничения. В конце — конструктор, где собрал свой опыт работы с LLM.