Тренды Data Science на Датафесте

Посматриваю доклады датафеста, который проходит опять онлайн. В секции маркетинга в этом году особенно популярны доклады про uplift моделирование.

Uplift моделирование - расчёт потенциальной прибавки целевой метрики при маркетинговой коммуникацией с помощью ML. Оно позволяет не палить ресурсы на тех, кто купит и так, либо на тех, кто не купит никогда. Помогает искать клиентов, которых нужно подтолкнуть к покупке.

Ключевая проблема такого подхода в том, что uplift - это расчетная величина. Ее невозможно получить экспериментально для конкретного клиента, т.к. вы либо произвели воздействие либо нет.

Доверительные интервалы для uplift моделей судя по докладам никто не считает. Но зато проводят AB тесты. В общем, да - для uplift моделей обязательно нужны чистые AB тесты.

Если интересно пообсуждать плюсы и минусы аплифта и как все-таки можно посчитать доверительные интервалы, напишите в комментариях. А пока подборка из пары докладов

https://youtu.be/EkmH_ghjvjA

https://youtu.be/5CeTziR6_kg