Не раз сталкивались с похожими заманухами? Я каждый раз думал: ну вот какая им выгода мне давать эту подписку, в чем подвох?
Выгода есть, но не для всех.
Сегодняшний пост про модели, которые находят таких сладких пирожков, которые готовы все больше тратить бабки.
Говоря умным языком, цель таких алгоритмов: увеличить количество совершенных целевых действий в продукте.
Примеры таких целевых действий:
- Клик по рекламе
- Трата баллов
- Использование скидок
Целевых действий уйму, но главная цель - повысить их количество
Так, при помощи выявления аудитории, которой надо предложить эти действия, компания стремится увеличить свои целевые показатели: число установок, средний чек, EBIDA и др.
Но с кем же надо коммуницировать?
Есть разные типы клиентов:
- Лояльный: купит в любом случае
- Не беспокоить: купит, если его не трогать
- Потерянный: не купит при любых обстоятельствах
- Убеждаемый: купит, если прокоммуницировать
Именно последний тип клиентов ищет модель.
Выявляют эту аудиторию uplift модели: они оценивают потенциальный прирост таргета при взаимодействии с клиентом.
Таргетом может выступать средний чек, клик по рекламе, потраченные балы.
Как измерить качество взаимодействия?
Базовая идея лежит в расчете метрики Casual Effect: это разница между значениями таргета, когда мы совершили коммуникацию и не совершили.
Но в привычной реальности мы не можем одновременно, например, прислать уведомление и не прислать. Мы можем лишь смоделировать эти ситуации.
Здесь и нужны uplift модели. На основе большого массива данных о клиенте, о уже прошедших взаимодействиях с ним, они пытаются предсказать поведение клиента и решить: надо с ним взаимодействовать или нет.
Важная оговорка: в uplift моделях не используют Casual Effect, используют другие метрики: CATE, ATE, ATT, ATC, uplift curve, AUC uplift - но щас это не так важно, наебал :D
Каждый найденный убеждаемый клиент будет приносить компании дополнительную прибыль. НО если модель ошибется, компания потеряет деньги.
Поэтому акции, скидки, даже реклама "всем" приходит разная, под нас буквально подстраиваются, лишь бы мы потратили больше денег.
+В комменты я закинул свою excalidraw схемку, там есть заметки о методах обучения этих моделей и чуть больше про саму задачу uplift моделирования.