Модель обещает uplift. А сколько это в рублях?
Модель обучена, метрики посчитаны, клиенты отсортированы по скору. Осталось выбрать аудиторию и запустить промокампанию. И тут появляется вопрос: сколько дополнительных денег принесёт именно этот отбор?На собеседовании по CVM — управлению ценностью клиентской базы — такой вопрос легко превращает разговор о машинном обучении в разговор о причинности и экономике. Можно знать S‑learner, T‑learner и устройство продакшен‑пайплайна, но споткнуться о переход от «модель хорошо ранжирует» к «кампания заработает».
Топ-3 ML-модели для продуктовой аналитики
В продуктовых исследованиях часто встаёт вопрос — как не просто описывать поведение пользователей, а управлять им: понимать, кто уйдёт в отток, кто готов к апсейлу, а кому стоит предложить скидку или новую фичу. ML-модели позволяют формализовать закономерности в данных и прогнозировать, как конкретный пользователь поведёт себя в будущем или как изменится его поведение под воздействием наших действий.В этой статье я собрал три типа моделей, которые часто используются в решении таких задач. Первая
Все ли волки страшные: AUF или как приручить uplift?
Всем привет! Меня зовут Мельников Виктор, я работаю Junior Data Scientist в хабе Розничного Бизнеса Департамента Продвинутой Аналитики в Альфа-Банке. В этой статье я расскажу про AUF — Open Source библиотеку Альфа-Банка. Её главная задача — автоматическое решение задач uplift-моделирования.Позволяет ускорять разработку в десятки раз и убирает рутину, избавляя от привычного fit-predict. Приятным бонусом идёт полный отчёт по качеству модели, понятный как DS, так и бизнесу.Дисклеймер
