×
Россия +7 (495) 139-20-33

Go Analytics! 2018: Machine learning в реальной жизни

Россия +7 (495) 139-20-33
Шрифт:
0 11777

5 апреля состоялась конференция Go Analytics!, в ходе которой представительницы Яндекса Мария Мансурова и Александра Кулачикова рассказали о том, как алгоритмы машинного обучения каждый день помогают сервисам Яндекса и пользователям Яндекс Метрики.

Мария Мансурова начала выступление с рассказа о том, как может применяться машинное обучение (ML). Инструмент может быть полезен для:

  • Предиктивной аналитики.
  • Улучшения продукта: рекомендаций, KPI.
  • Аналитики и работы с клиентами (сегментация, пользовательский граф).
  • Автоматизации процессов.

Александра Кулачикова отметила, что с помощью ML можно предсказывать:

  • Отток клиентов.
  • Конверсии и сумму заказа.
  • Выкуп заказа.
  • Спрос.

Представительницы Яндекса привели в пример одного из клиентов компании – сайт "220 вольт", для которого необходимо было предсказать конверсию. Специалисты компании собирали данные о действиях пользователей на сайте в течение двух месяцев и оценивали характеристики для каждого юзера – например, с какого браузера он зашел, а также его поведение (как часто заходит и т.д.). На основе этих данных оценивалась вероятность совершения покупки в течение следующей недели.

1.png

Для каждого из посетителей сайта выводился отдельный сегмент – по степени вероятности совершения покупки. После этого сегменты обновляли каждый день. Поэтому один и тот же пользователь мог переходить из одного сегмента в другой. Затем сегменты использовали для оптимизации рекламных кампаний и ретаргетинга.

Чтобы понять, все ли сделано правильно, необходимо было проверить, действительно ли пользователи, для которых была предсказана конверсия, конвертируются. Специалисты сравнили два сегмента: со средним и с высоким показателем конверсии. Результат был положительным, после чего для клиента был запущен тест, показавший хороший результат.

Однако предсказывать можно не только конверсию. Мария Мансурова продолжила выступление, рассказав о клиенте из travel-тематики. Для него необходимо было предсказать чек.

2.png

Для travel-тематики характерен поиск с разных устройств. Пользователи могут начинать интересоваться поездками по пути на работу, рассматривая варианты на мобильном устройстве, а совершить покупку – дома с десктопа.

3.png 

Для новой модели были выделены следующие значимые признаки:

Признак

Значимость

Число дней с последнего визита

0,2364

Устройство (mobile, desktop)

0,1201

Возрастная группа

0,1102

Достижение цели №1

0,0655

Число дней с первого визита

0,0614

Пол

0,0502

Достижение цели №2

0,0308

Достижение цели №3

0,0282

Число покупок на сайте

0,0274

Число купленных товаров на сайте

0,0257


Представители Яндекса отметили, что не все пользователи могут быть одинаково полезны:

  4.png

Работа с данной компанией еще не завершена, но Мария отметила, что Яндекс сообщит о результатах в будущем.

Александра также рассказала об опыте коллег из Яндекс.Маркета. Так, представителям сервиса нужно было добавить блок и рекомендацию цены магазина для карточки товара.

  5.png

Основной проблемой являлся тот факт, что в Маркете представлены разные магазины – многие из них довольно новые, где-то нет отзывов, какие-то не оформлены должным образом. Это могло оттолкнуть пользователей. Поэтому решено было начать ранжировать магазины по различным характеристикам с помощью машинного обучения.

Среди характеристик были следующие:

  • Цена
  • Наличие рейтинга
  • Наличие отзывов
  • География

Это позволило наиболее полезному для пользователей магазину повысить количество заказов на 30%.

Мария также рассказала о проблемах, с которыми рискуют столкнуться все:

  • Постановка задач и описание объекта. Задачу ставит человек, а машина (пока что) не умеет придумывать вопросы.
  • Данные не идеальны (неоднородны, неполные, их мало, могут содержать шум).
  • Хороший результат – это еще не конец.
  • Не всегда дело в модели.
  • Несбалансированные классы.
  • Переобучение.
  • Модель подглядывает правильные ответы.

Читайте также: Go Analytics! 2018: прогнозирование покупки и оптимизация рекламных кампаний на его основе

(Голосов: 5, Рейтинг: 5)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Марине Ибушевой


Новые 
Новые
Лучшие
Старые
Сообщество
Подписаться 
Подписаться на дискуссию:
E-mail:
ОК
Вы подписаны на комментарии
Ошибка. Пожалуйста, попробуйте ещё раз.
Отправить отзыв
ПОПУЛЯРНЫЕ ОБСУЖДЕНИЯ НА SEONEWS
Как работать с сервисом для блогеров и бизнеса Perfluence
SergZa
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
SergZa - Не знал, что с небольшим количеством подписчиков можно заработать, буду пробовать;)
Алгоритм продвижения сайта через Pinterest
Марк
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Марк - Виктор добрый день, подскажите, как связаться с вами через фэйсбук или ВКонтакте?
Диагностика и снятие ссылочного фильтра «Минусинск» в 2021 году. Кейс
Stanislav Romanenko
7
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Stanislav Romanenko - Просто чисткой ссылочного можно просадить позиции в гугле, поэтому с бухты-барахты начинать удалять ссылки как-то тоже не хотелось бы. Ну в общем, если попадётся ещё подобный случай - не стесняйтесь выкладывать новый кейс :) Просто видите как мало кейсов по этому поводу, поэтому каждый на вес золота. "с этой бедой также приходится сталкиваться и пока кроме как крутить в обратную сторону ничего лучше не придумали." - на серче один товарищ скрипт антибота своего под это дело заточил searchengines.guru/ru/forum/981615/page39#unread - вроде боты пропадают, но и часть живых людей тоже :)
Как забрать 5 мест в выдаче из 10. Кейс-эксперимент
nikolay.shmichkov
4
комментария
0
читателей
Полный профиль
nikolay.shmichkov - Отличный результат!
Как мы увеличили трафик из Яндекса более чем в 3 раза за неделю на сайте клиники. Кейс
Андрей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Андрей - У большинства сайтов произошел рост в Гугле в декабре и в марте Яндекса. Ваши шаманства тут не причём :)
Увеличение трафика новостного сайта в 2 раза с помощью SEO. Кейс
Миферрон Сенокосов
6
комментариев
0
читателей
Полный профиль
Миферрон Сенокосов - Конечно же поисковая оптимизация нужна в любом случае и текст статей должен быть уникальным. Что касается раскрутки, то рекомендую использовать крауд маркетинг, это позволит увеличить трафик, улучшить поведенческие факторы и конверсию. Я, например, для этих целей zenlink юзаю, при помощи этого сервиса размещаю ссылки и продвигаю свои сайты.
Локальное SEO, или Как увеличить трафик стоматологии на 700% в небольшом городе
Денис Астахов
3
комментария
0
читателей
Полный профиль
Денис Астахов - В первую очередь стоит работать по конкретному гео. Это размещение ссылок, отзывов и так далее. А в остальное seo ни чем отличаться не будет. Из того что я пробовал, сервис zenlink работает по всему гео России. Можно указать как регион в целом, так и конкретный город.
5 книг от эксперта: Александр Алаев (АлаичЪ и Ко)
Сергей
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Сергей - Богатый папа, бедный папа - сборник мифов, которые уже разоблачил все. Все сразу стало понятно про "эксперта". Дальше можно список не смотреть. Прочитать ее конечно можно, если ничего другого нет под рукой, но советовать другим, это уже извините, совсем людей не уважать.
SEO для интернет-магазина зоотоваров: как привести заказы на миллион рублей в месяц. Кейс
Евгений Носенков
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Евгений Носенков - >>Резюмируя свое мнение: кейс пуст, так как нет связи с конечными целями бизнеса. Если вы внимательно прочтете весь кейс, то увидите, что мы как раз считаем ключевые метрики для бизнеса, такие как CPO из органики, например. И 77 рублей за заказ со средним чеком 2000 рублей, с учетом всей расходной части (себестоимость, хранение, доставка и тд) — это более, чем рентабельно. Плюс весь оффлайн (кто посмотрел на сайте, но пришел ножками в любую из 60-ти точек) не учитывается в данном кейсе. "У меня был проект и не окупался", "В Беларуси кто-то там банкротится" — серьезный фундамент для аналитики по отрасли, ничего не скажешь. >>сейчас тут в ЗОО рентабельны чат боты и воронки А у тоннелей продаж как дела, норм с рентабельностью?)
90% специалистов выделяют бюджет на ссылки. Sape и SEOnews публикуют исследование рынка SEO
Fase Bosty
1
комментарий
0
читателей
Полный профиль
Fase Bosty - Часть рекламного бюджета тоже на ссылки трачу. Благо, что от них есть польза, поведенческие факторы повышаются. Вот только я не на биржах их покупаю, а использую сервис zenlink, ибо у них размещение ручное и на тематических площадках.
ТОП КОММЕНТАТОРОВ
Комментариев
910
Комментариев
834
Комментариев
554
Комментариев
540
Комментариев
483
Комментариев
385
Комментариев
373
Комментариев
262
Комментариев
249
Комментариев
171
Комментариев
156
Комментариев
141
Комментариев
121
Комментариев
114
Комментариев
97
Комментариев
97
Комментариев
96
Комментариев
92
Комментариев
80
Комментариев
77
Комментариев
69
Комментариев
67
Комментариев
62
Комментариев
60
Комментариев
59

Отправьте отзыв!
Отправьте отзыв!