Как ML-технологии помогают улучшать Retention продуктов
Retention — ключевая метрика для большинства продуктов. Именно поэтому команды, которые начинают внедрять ML в свои продукты, быстро приходят к вопросу о том, как использовать эти технологии для лучшего удержания пользователей.
Один из наиболее распространенных подходов к решению этой задачи — прогнозирование оттока пользователей (churn prediction). Определив пользователей, которые с высокой вероятностью уйдут, мы можем предложить им скидки, бонусы и другие преимущества, которые позволят удержать их в продукте.
Однако в реальности такие проекты редко приносят ценность бизнесу. Часто у команд получается обучить модель, которая хорошо предсказывает уход пользователей, но им не удается добиться того, чтобы попытки удержать их оказались финансово выгодными.
В этом материале обсудим альтернативный подход к улучшению Retention с помощью ML — uplift-моделирование — и то, как он позволяет эффективнее тратить бюджеты на удержание пользователей.
🔗 https://gopractice.ru/product/ml-retention-improvement/
🎓🎓🎓
Если вы хотите научиться не только видеть возможности для использования ML в своих проектах, но и уметь превращать их в работающие для бизнеса решения, присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ML/AI-проектами» от GoPractice.
Получите бесплатный доступ к первым главам, запросив триал через почту [email protected].
Retention — ключевая метрика для большинства продуктов. Именно поэтому команды, которые начинают внедрять ML в свои продукты, быстро приходят к вопросу о том, как использовать эти технологии для лучшего удержания пользователей.
Один из наиболее распространенных подходов к решению этой задачи — прогнозирование оттока пользователей (churn prediction). Определив пользователей, которые с высокой вероятностью уйдут, мы можем предложить им скидки, бонусы и другие преимущества, которые позволят удержать их в продукте.
Однако в реальности такие проекты редко приносят ценность бизнесу. Часто у команд получается обучить модель, которая хорошо предсказывает уход пользователей, но им не удается добиться того, чтобы попытки удержать их оказались финансово выгодными.
В этом материале обсудим альтернативный подход к улучшению Retention с помощью ML — uplift-моделирование — и то, как он позволяет эффективнее тратить бюджеты на удержание пользователей.
🔗 https://gopractice.ru/product/ml-retention-improvement/
🎓🎓🎓
Если вы хотите научиться не только видеть возможности для использования ML в своих проектах, но и уметь превращать их в работающие для бизнеса решения, присоединяйтесь к студентам «Симулятора управления ML/AI-проектами» от GoPractice.
Получите бесплатный доступ к первым главам, запросив триал через почту [email protected].