Опыт:Окончил МФТИ по специальности «экспериментальная физика», защитил кандидатскую по квантовой радиофизике, работал в филиале Института атомной энергии.
В 1995 году пришёл
в интернет-провайдер «Гласнет» на должность директора по маркетингу. Поменял несколько компаний, а в 2004-м устроился в «Яндекс».Сегодня Андрей Себрант — директор по стратегическому маркетингу «Яндекса», где он развивает и продвигает образовательные проекты компании. Например, участвует в организации ежегодной технологической конференции Yet another Conference в качестве программного директора и ведущего.
Автор многочисленных публикаций по интерактивному маркетингу, главный редактор журнала «Интернет-маркетинг», автор Telegram-канала TechSparks.
Регулярно читает лекции в бизнес-школах, входит в экспертный совет Политехнического музея, преподаёт в ВШЭ.
Член Internet Society, ICANN, координационного совета Российской академии Интернета, правления РОЦИТ.
Достижения:- Лауреат премии Ленинского комсомола в области науки и техники (1985).
- Обладатель премии «Аристос», победитель в номинации «Лучший директор по маркетингу» (2011).
О чём рассказывает:Для Андрея Себранта маркетинг — это не про продвижение, а про коммуникации. Маркетолог должен быть во всех процессах компании, чтобы она
была успешной. Эксперт уверен: главная задача маркетолога — не привести лида, а повысить LTV. Именно на этот KPI должны ориентироваться специалисты в XXI веке.Андрей Юлианович высказывает своё мнение о позиции маркетолога в компании, о правильных KPI в рекламных агентствах.
Представит будущее технологий. На лекциях он любит говорить, что машинное обучение — это вовсе не искусственный интеллект. Хотя бы потому, что мы до сих пор не знаем, что такое интеллект естественный.
По мнению Андрея Себранта, из-за развития машинного обучения в ближайшем будущем исчезнут многие профессии и, следовательно, средний класс: алгоритмы лучше справляются с 90% его работы.
Расскажет об опасности открытого кода (open source). Мощные алгоритмы машинного обучения общедоступны и могут использоваться
для разработки не только полезных решений. Поэтому, как указывает Андрей Себрант, нужно контролировать людей, а не машины и алгоритмы.