Привет! Снова на связи Кристина Желтова, ментор курса «ML-инженер» и спикер сегодняшнего вебинара про топ навыков в профессии.
Для любого бизнеса удержать существующего клиентa дешевле, чем искать нового. Представьте, что вы заранее узнаёте, кто из ваших покупателей собирается уйти, и успеваете предложить им выгодное предложение.
Именно так бизнес экономит деньги и увеличивает доход, хотя на кону не только деньги! Зная, когда и почему люди теряют интерес к сервису, компания получает рычаг для изменений — возможность улучшить клиентский сервис и нарастить лояльность пользователей.
Кажется, что решение такой задачи лежит на поверхности — давайте соберём данные об активности клиентов и использовании услуг сервиса и посмотрим, чем одна группа отличается от другой. Но обычно данных о клиентах и их поведении настолько много, что для глубокого анализа ресурсов уже не хватает. Тогда за дело берутся модели машинного обучения.
Упрощённый пайплайн выглядит примерно так:
🟠 Готовим данные — превращаем сырую информацию в понятные моделям признаки. Например, как давно был последний визит, сколько товаров в корзине, характер активности на сайте.
🟠 Экспериментируем с моделями — выбираем ту «звёздочку», которая лучше всех отработает на наших данных.
🟠 Проверяем качество и улучшаем — смотрим, насколько точно предсказания модели совпадают с реальностью, и учимся её корректировать, чтобы прогнозы были ещё точнее.
🟠 Внедряем в работу — настраиваем запуск модели с нужной периодичностью, чтобы каждый раз у маркетологов были актуальные списки потенциального оттока и они успели подготовить персональные предложения.
Как работает этот пайплайн на реальном проекте, узнаем уже сегодня в 19:00 МСК на вебинаре. Приходите, чтобы погрузиться в профессию и понять, какие навыки будут полезны для обучения базовой модели.
➡️ Зарегистрироваться на вебинар
📊 Simulative