Многие команды оценивают ИИ по perplexity и accuracy — и удивляются, почему пилоты не сходятся с P&L. Мы решаем это иначе: сначала фиксируем бизнес-цель, и только потом под неё подбираем метрики LLM и прокси-показатели.
💗На карточках — базовая карта метрик, которыми можно пользоваться и с нашей платформой OSMI AI, и в любых других проектах.
Пример:
если цель — увеличить средний чек в e-commerce, смотрите, как LLM-рекомендации влияют на конверсию в покупку и размер чека. А в качестве прокси-метрик используйте точность рекомендаций, время в приложении, долю заказов с up-sell / cross-sell.
Подписывайтесь, сохраните пост и отправляйте коллегам. А в следующий раз разберём 🩷групп метрик, без которых LLM-фичи не взлетят.
👍 Подписаться на MAX
💬 Вступить в наше коммьюнити