Если подумать, какая задача в моей карьере была самой популярной и желанной для заказчиков, то сразу вспоминаются попытки предикта поведения юзера. Серьёзно, она была почти во всех командах 🙂
Это просто золотой грааль для компаний. Все мечтают на ранних этапах предсказывать в какой сегмент попадёт юзер (хотя бы на уровне "отвалится или будет платящим"). В идеале сразу при регистрации. Имея эту информацию, можно уже много чего наворотить в UX пользователя, в зависимости от ожиданий.
И мы даже много раз пытались такое провернуть силами продуктовой аналитики (естественно, не всегда удачно). К слову, у нас никогда не было классного ML-спеца, поэтому сильно глубоко мы никогда не копали.
А нет, вру, один раз была команда DS, которая занималась этой задачей основательно, но они начали её делать до моего прихода в компанию, и не закончили когда я ушёл, так что не считается 🙂
😅 Сложно (особенно заказчику) принять факт, что с первого запуска, не имея никаких поведенческих показателей юзера, сложно как-то магическим образом предсказывать его будущее. Ни гео, ни времени суток регистрации, ни даже источника траффика никогда не достаточно. А жаль, конечно.
Проблему мы частично решали простым сдвигом точки анализа хотя бы на недельку. Обычно за это время у юзера происходит или ранний отток, или какая-то движуха, по которой можно пытаться планировать его жизнь наперёд. Предикторы типа наличия первого платежа, его суммы, времени на “подумать”, а так же всякие триггеры посещения отдельных разделов — уже раскрывают юзера намного детальнее.
Это конечно не даёт ответ на вопрос “а что делать-то в первый день с ними, кого активнее пушить а на кого не давить и просто дать время?”, но в целом, иметь какие-никакие прогнозы по юзеру через неделю выглядит всё ещё полезнее, чем не иметь никаких.
Это одна из тех задач, где нет какого-то единого алгоритма решения. На хабре все подходы отличаются диаметрально, т.к. всё ещё и сильно зависит от конкретного бизнеса.
Сталкивались с такими задачами? Как решали? 🙂