Андрей Себрант

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.