🖥 Как ML-модели изменяют подход к продуктовой аналитике?

Каждый день в продуктовой аналитике появляется всё больше задач, которые раньше казались невозможными для решения. Например, как не просто наблюдать за поведением пользователей, но и активно управлять им? Как точно прогнозировать, кто из пользователей может уйти, а кто готов к дополнительному предложению? Ответом на эти вопросы могут стать ML-модели. Они помогают не только предсказать поведение, но и предложить оптимальные способы воздействия на пользователей.

Сделаем небольшой обзор трёх моделей, которые могут изменить вашу работу в продуктовой аналитике. Прежде чем вы начнёте, подумайте, а каким способом вы сейчас пытаетесь решить эти задачи? Или, может, вы даже не пытались? Поделитесь своим опытом.

➕ Модели для предсказания целевого действия пользователя

Одна из самых простых, но крайне полезных задач — прогнозирование того, что пользователь сделает в будущем. Купит ли он товар? Пройдёт ли он на следующий этап использования? Это можно рассматривать как простое предсказание вероятности определённых событий.

✔️ Основные примеры включают:

• Прогноз оттока — помогает увидеть, кто может уйти в ближайшее время.
• Апсейл и кросс-сейл — помогает выявить, кто готов перейти на более дорогой тариф.
• Активация пользователей — помогает определить, кто из новых пользователей будет активен.

Для этого используются данные, которые уже есть у компании — активность пользователей, их характеристики, время между действиями и т.д. Дальше мы строим модель, которая прогнозирует, кто с наибольшей вероятностью совершит нужное действие.

➕ Uplift-модели: реальное влияние на поведение

Если первая модель помогает предсказать поведение пользователей, то uplift-модели идут дальше. Они отвечают на вопрос: на кого из пользователей воздействие (например, скидка или пуш-уведомление) действительно повлияет? А кто и так был бы активен, не получив предложения?

Uplift-модели особенно полезны, когда нужно оптимизировать ресурсы. Вы можете сэкономить деньги и не тратить их на пользователей, которые вернулись бы в продукт и без вашего воздействия. Разделение на группы, с воздействием и без, помогает понять, кто действительно изменил своё поведение.

➕ Модели оптимального воздействия

Представьте ситуацию, когда у вас несколько предложений (скидка, бонус, новый функционал) и нужно понять, какое из них лучше всего предложить пользователю. Тут на помощь приходят модели оптимального воздействия. Они анализируют, какое предложение из нескольких будет наиболее эффективным для каждого конкретного пользователя.

Такой подход помогает не только повышать продажи, но и улучшать пользовательский опыт, подбирая оптимальные офферы для каждого клиента. Эта модель работает на основе предыдущих данных о том, как пользователи реагировали на различные предложения.

Сегодня ML-модели становятся важнейшим инструментом в продуктовой аналитике, помогая не только предсказать поведение пользователей, но и оптимизировать воздействие на них. Чаще всего можно начать с моделей для предсказания целевых действий, а затем переходить к более сложным подходам, таким как uplift-модели или модели для выбора оптимального воздействия.

Data Science