— нужно ли нам в текущих условиях строить стратегии, либо выгоднее отталкиваться от ситуации;
— как спрогнозировать, сколько трафика придет на наш сайт через 6-12 месяцев;
— как спрогнозировать уровень конверсии нашего сайта,  используя для этого данные веб-аналитики;
— как понять, какой минимальный и максимальный результат мы можем получить, работая над продвижением своего веб-представительства;
— как оценить максимально возможные затраты на продвижение, которые заложить в бюджет, а также, спрогнозировать результат, который будет гарантировать выполнение плана по развитию;
— пошаговый план того, что делать, чтобы дойти до прогнозного результата.

1.       Аффилированный маркетинг (Affiliate Marketing)
1.1. Термины, история возникновения, кто такие аффилиаты для Вашего бизнеса?
1.2. Партнерский маркетинг как канал дистрибуции: стратегия увеличения продаж.
1.3. Партнерский маркетинг как канал PR и маркетинга: кросс-продажи (cross-selling), повышение узнаваемости бренда.
2.       Cases – действующие партнерские программы интернет-индустрии
2.1. Партнерская программа Travel проекта (Hotelscombined, Booking.com, Ostrovok.ru)
2.2. Партнерская программа интернет-магазина (Ozon.ru, Lamoda.ru, Softkey)
2.3. Партнерская программа финансовой организации (Ингосстрах, Домашние деньги, Форекс)
3.    Что понадобится Вам для создания Партнерской программы?
3.1.  Коммерческая основа: создаем модель мотивации вашей аффилиатной сети.
3.2.  Разработка технической базы: баннеры, виджеты, White Label, XML API, личный кабинет, статистика и многое другое.
3.3. Юридическая и административная основа:  
3.3.1. Внутреннее управление партнерской программой: плюсы и минусы in-house management.
3.3.2. Внешнее управление партнерской программой: плюсы и минусы Outsourced Program Management.
4.   Инструменты развития партнерской программы:
Как Вам дополнительного привлечь или вернуть клиентов по принципу Win-Win.
4.1. Персонализированное «общение» посредством Big Data: DMP, LPB, DCO
4.2. Ремаркетинг: возвращение более 70% клиентов с помощью партнерской программы

Автоматизированные кампании для недвижимости, автосалонов и банков.
Проблема с фидом или где взять данные для автоматизации?
Когда мы говорим об автоматизации для E-Commerce, то речь чаще всего идет о YML, т.к. это уже стандарт отрасли. Как быть, если в отрасли нет стандарта для обмена данными?
«Трэш запросы» или как защитить себя от неэффективных ключей?
Текстовографические объявления и ретаргетинг в РСЯ.
Используем поведенческие факторы для повышения эффективности автоматизированных рекламных кампаний в РСЯ.

— как следует развивать своей интернет-магазин;
— что, зачем/почему, в какой последовательности нужно делать;
— добиваемся роста показателей эффективности.

— конвесия и экономия — в бизнесе всё важно
— сравнение при подключении (человеко-часы и обслуживание)
— формирование платежных форм — как не потерять клиента в платежных «полях»

— Зачем нужны тарифы?
— Как их создавать — готовые приемы для товаров, услуг, тренингов,
— Хитрости и тонкости — как увеличить средний чек

— Какие ПФ бывают и какими из них можно легко управлять?
— Какие целевые действия на сайте способны улучшать поведенческие факторы?
— Классификация механизмов влияния на поведенческие факторы.
— Триггеры для старта продаж, для увеличения продаж, для снижения стоимости клиента.
— Реальные работающие кейсы эффективного применения триггеров и их детальный разбор!
— Как управлять эффективностью триггеров?

— вовлекаем
— удерживаем
— догоняем

Плюсы и минусы больших сайтов с точки зрения SEO.
Изменение алгоритмов поисковых систем и их влияние на крупные сайты — что изменилось за последние 2 года.

1) Структура сайта. Работа с каталогом
а) Строим дерево каталога — основные принципы.
b) Поиск оптимальных решений представления товаров в каталоге для сайта и пользователя
b) Помогаем людям искать в нашем каталоге — (ищем за пользователя, используем фильтры, применяем метрики)

2) Внешние и внутренние ссылки сайта.
а) Что закрываем от поисковых роботов
b) Так ли нужна покупка ссылок?
с) Как получаем естественные внешние ссылки.

3) Работа с большими объемами страниц
а) Как распределить ключевые слова по страницам в категориях сайта.
б) Создаем уникальные сниппеты для тысяч страниц

4) Использование данных.
а) Улучшение сниппетов за счет имеющихся данных
b) Статистика поиска по сайту  —  что мы можем оттуда узнать и куда применить.

Современные инструменты веб-аналитики не могут проанализировать эффективность работы интернет-магазина, т.к. «не видят» большую часть коммуникаций с посетителями, приводящих к продажам — заказы через звонки. Для анализа источников звонков принято использовать сервисы колл-трекинга. Однако, для полноценной работы инструмента коллтрекинга недостаточно просто «считать звонки» — необходимо интегрировать коллтрекинг в аналитические сервисы и процессы компании, создать «единый мир аналитики». Мы поговорим о том, как сделать это правильно, получив максимум эффективности и избежав типичных ошибок.

— Какую важную информацию о покупателях мы не видим, если пользуемся только «обычными» инструментами (Google Analytics, Яндекс.Метрика) и как это снижает конверсию.
— Как решить проблему нехватки информации и повысить эффективность сайта и отдачу от рекламы.
— Как «подружить» коллтрекинг с теми аналитическими инструментами, которые вы уже используете.
— Как автоматизировать процесс оптимизации рекламы с помощью сервиса коллтрекинга.

— Доступные сети и существующие ограничения
— Стоимость клика в ретаргетинге
— «Умный» и обычный товарный ретаргетинг
— Сквозная аналитика — как посчитать реальные затраты на одного клиента
— Как с помощью ретаргетинга получать лиды, но не платить CPA-платформе

— Комбинация каналов Маркетинга и Ремаркетинга
— Проблематика он-лайн маркетинга
— Существующие каналы привлечения аудитории
— Две основы прозрачности и «измеряемости»
— Ре-маркетинг в канале Маркетинг
— Что делать с повторной аудиторией в Маркетинге?
— Разделение аудитории в проводимом эксперименте
— Соотношение уровня продаж без Ре-маркетинга
— Влияние на продажи разделения аудитории
— Что такое Third party данные
— Примеры использования Third party данных в email рассылках
— Примеры динамических email рассылок