ML helicopter view

Есть такое интересное выражение "helicopter view" - взгляд сверху, чтобы понять, а что вообще нужно делать в вашей ситуации

Кажется, в ML не хватает helicopter view. Сегодня попробую рассказать на примере, зачем это нужно и как работает

Ситуация
У вас есть модель, которая рекомендует пользователю товары в продуктовом магазине. Пользователи жалуются, что им "нерелевантно"

Что делают обычно
Тюнят модель, улучшают ml- метрики и запускают А/В

Helicopter view
А что вообще нужно пользователям? Так ли плохо, что части из них рекомендации "нерелевантны"?

Возможно, "релевантно" для пользователя - рекомендовать товары, которые он уже покупал. Тогда вы можете безо всякого ML сделать категорию "Вы покупали". А ML-ем рекомендовать что-то новое

Иногда "нерелевентность" - не так уж и плохо. Допустим, вы хотите повышать маржинальность бизнеса и продавать товары собственной торговой марки (СТМ), потому что у них выше маржа. Даже если они релевантны 15% пользователей (высокая вероятность заказа), то продвигать их в рекомендациях может быть все еще выгодно с точки зрения ожидаемой прибыли = вероятность заказа * прибыль

Так что иногда бывает полезно применять ML helicopter view 🚁