Rookee
Россия+7 (495) 960-65-87

Go Analytics! 2018: Machine learning в реальной жизни

Россия+7 (495) 960-65-87
Шрифт:
0 6909

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

(Нет голосов)
Читайте нас в Telegram - digital_bar

Есть о чем рассказать? Тогда присылайте свои материалы Даше Калинской


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
    Рейтинг Известности 2018: старт народного голосования
    Михаил Р
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Михаил Р - 1. Demis 2. кокс 3. Ашманов 4. Скобеев 5. Digital Strategy
    Рейтинг Известности 2018: второй этап народного голосования
    Константин Сокол
    3
    комментария
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Константин Сокол - Кто был ответственный за дизайн таблицы голосования? Копирайтер?
    Сколько ссылок помогут продвинуть молодой сайт
    Павел Андрейчук
    29
    комментариев
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Павел Андрейчук - Дело в том, что вряд ли в ваших платных "качественных" кейсах найдётся хоть пару % действительно новой и полезной информации которой бы не было на общедоступных источниках.
    Сайт на WordPress: за и против
    Мира Смурков
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Мира Смурков - Людмила, я согласен с большинством комментаторов. Вы хоть один полноценный магазин сделали на этих движках? Woocommerce это система с супер возможностями. И к ней есть дополнительные модули, с функционалом, который вряд ли появиться на Битрикс. А самому это программировать - сотни тысяч рублей на разработку. А приведя в пример сложности с robots.txt и Sitemap вы ставите под вопрос вашу компетенцию в понимании Интернет-бизнеса и веб-разработки в целом. Во-первых это такие мелочи, а во-вторых это все делается на вордпресса за 2 минуты, и опять же с возможностями многократно превышающими Битрикс.
    Кейс: вывод лендинга по изготовлению флагов на заказ в ТОП 1 по Санкт-Петербургу
    utka21
    5
    комментариев
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    utka21 - Кейс как кейс. Для некоторых станет вполне возможно полезным. ( Для конкурентов точно) . А вот с комментариями , что то пошло не так )
    Обзор популярных CMS: плюсы и минусы
    Гость
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Гость - У Битрикса техническое seo сильно страдает, чтоб оно там было нормальным придется все переделать. Безопасность у Битрикса тоже низкая, особено если надо дорабатывать функционал, как только правиться функционал у Битрикс , то уровень ее безопасности определяет тот разработчик , который этим занимается. Самые безопасные движки те, что нет в общем доступе и где нельзя ничего редактировать в коде. =)
    Google обошел Яндекс по популярности в России в 2018 году: исследование SEO Auditor
    Рамблер
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Рамблер - Вот вроде отечественный - это сказано верно.. «Я́ндекс» — российская транснациональная компания, зарегистрированная в Нидерландах. Так говорится в Википедии. И с хрена ли ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ поисковик зарегистрирован в Европе? И где платится основная часть налогов? Ну-ууу, точно не в России. И если запахнет жаренным, то был Яндекс и нет Яндекса!
    8 методик в SEO, от которых давно пора отказаться
    Евгений Сметанин
    11
    комментариев
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Евгений Сметанин - Факторов вообще очень много, согласитесь, вы будете использовать максимальное их количество, особенно, если в ТОПе засели агрегаторы с сумасшедшими ПФ. В таких случаях, вхождение ключа в домен для маленького профильного сайта, сыграет свою положительную роль. Конечно же, если контент на страницах хорошего качества. У меня есть несколько успешных кейсов на эту тему. На сайте продают несколько видов товаров, а выстреливает в ТОП тот, название которого присутствует в доменном имени. Как корабль назовешь, так он и поплывет, верно?))
    Инструкция: настраиваем цели Яндекс.Метрики через Google Tag Manager
    Roman Gorkunenko
    1
    комментарий
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Roman Gorkunenko - Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, можно с айпи метрики вытащить среднюю стоимость клика по утм меткам? В метрике есть такой шаблон tags_u_t_m, но он не совместим с меткой директа, у них разные префиксы.
    Аудит структуры интернет-магазина мебели от «Ашманов и партнеры»
    Дмитрий
    9
    комментариев
    LANG_NO
    читателей
    Полный профиль
    Дмитрий - Сергей, а вы допускаете, что вся ваша жизнь - seo-миф?
    ТОП КОММЕНТАТОРОВ
    Комментариев
    910
    Комментариев
    834
    Комментариев
    554
    Комментариев
    540
    Комментариев
    483
    Комментариев
    373
    Комментариев
    344
    Комментариев
    262
    Комментариев
    245
    Комментариев
    171
    Комментариев
    156
    Комментариев
    137
    Комментариев
    121
    Комментариев
    100
    Комментариев
    97
    Комментариев
    97
    Комментариев
    96
    Комментариев
    80
    Комментариев
    73
    Комментариев
    67
    Комментариев
    60
    Комментариев
    59
    Комментариев
    57
    Комментариев
    56
    Комментариев
    55

    Отправьте отзыв!
    Отправьте отзыв!