AI liderlərin dönüşümünü necə proqnozlaşdırır

Lid dönüşüm proqnozu iki suala cavab verir: kim ən çox dönüşə bilər və bu proqnozla nə etmək lazımdır (bahis, prioritet, emal marşrutu). Açar «alqoritm naminə alqoritm» deyil, təmiz hadisələr, düzgün atributlar və əməliyyat qaydaları: mediabainqdə, antifrodda, müraciətlərdə və ya CRM-də sürətli istifadə etdiyiniz kimi.

1) Verilənlər bazası və hadisələr (minimum)

Məqsədlər (label): ikili 'y ∈ {0,1} '- T üfüqündə hədəf çevrilmənin olub-olmaması (məsələn,' 14 gün ərzində FTD ',' 7 gün ərzində alış-veriş ',' demo → 30 gün ərzində ödənişli ').

Xam mənbələr:

Marketinq: UTM/kanal/yaradıcı/platforma, klik/nümayiş vaxtı.
Davranış: səhifə/ekran görünüşü, dərinlik, sürət, huni hadisələri.
Req/anket: forma sahələri, KS/verafikasiya (mümkünsə), addımlar arasındakı lag.
Ödənişlər/məhsul: statuslar, məbləğlər, ödəniş üsulları (URL-də PII olmadan).
Texnika: cihaz/OS/brauzer, şəbəkə/IP/ASN, gecikmələr, səhvlər.

Müvəqqəti qaydalar: bütün etiketlər - UTC; öyrənmək üçün yalnız hadisənin işarəsi ilə bağlı keçmişdən fiçlər hesab edirik (likidj yoxdur).

2) Fici (həqiqətən kömək edir)

Dönüşüm əvvəl RFM surroqatları:

Recency (click/reg-dən «indi» qədər vaxt), Frequency (hadisələr/sessiyalar), Monetary proxy (mikro hadisələrin dərinliyi və ya dəyəri).
Kanal/yaradıcı: 'source/medium/campaign/content/term', 'placement', 'creative _ id'.
GEO və lokal: ölkə/valyuta/dil (target kodlaşdırma ilə kateqoriya).
Cihaz/texnika: 'device/os/browser', sürət, yükləmə səhvləri, forma görünürlüyü.
Huni laqları: 'time _ to _ reg', 'time _ to _ verify', 'time _ to _ payment _ init'.
Lidanın keyfiyyəti: anketin tamlığı, geo-ödənişlərin üst-üstə düşməsi, davranış anomaliyaları.
Antifrod siqnalları: IP/ASN-skoring, velocity, kuklalar/server-sayd işarələri.
Mövsüm/vaxt: həftənin günü, saat, kampaniya/promo dövrləri.

💡 Modelin görməməsi lazım olan sahələr: hədəf etiketindən sonra ortaya çıxan hər hansı bir xüsusiyyət (məsələn, ödəniş faktını proqnozlaşdırarkən ödəniş məbləği).

3) Alqoritmlər və onları seçmək üçün nə vaxt

Logistika reqressiyası - tez, interpretasiya edilə bilən, bazline kimi və prod-qaydalar üçün mükəmməl (montonik məhdudiyyətlər).

Qradiyent gücləndirici (XGBoost/LightGBM/CatBoost) - faktiki standart: cədvəl məlumatları, kateqoriya və balanssızlıq ilə işləyir.

Neyron şəbəkələr/TabNet - çox böyük və müxtəlif məlumatlarla əsaslandırılır (lövhə + mətn/görüntü kombinasiyası).

Uplift modelləri - əgər biz çevrilmənin özünü deyil, təsirdən (kampaniya/bonus) dönüşümün artımını proqnozlaşdırmaq istəyiriksə.

Sinif balanssızlığı: əsas metrika kimi 'class _ weight', 'focal loss' və ya 'AUC-PR' istifadə edin; ehtiyac olmadan kiçik sinfi «şişirtməyin».

4) Validasiya: yalnız vaxt

train/valid/test vaxtına görə bölün (rolling/forward split), əks halda «gələcəyə baxın». Onlayn üçün - A/B və ya geo-holdout: trafikin bir hissəsi model qaydalarına, bir hissəsi isə bazline uyğun işləyir.

5) Keyfiyyət metrikası (və niyə onlar)

AUC-ROC - ümumi sıralama potensialıdır.

AUC-PR - balanssızlıq kritik.

LogLoss/Brier - zəif ehtimal kalibrinə görə cərimələnir.

Calibration (Reliability curve, ECE) - 0 ehtimalı. 3 «30% hallarda ~ dönüşüm» deməkdir.

Lift/KS/Top-bucket hit rate - Top-N% reytinqli liderlərin artımı (biznes dəyərini göstərir).

Decision-metrics: Precision@k, Recall@k, Cost-aware gain (см. ниже).

6) Ehtimal kalibrlənməsi

Əksər gücləndiricilər ehtimalları «şişirdir/qiymətləndirmir». Platt scaling (logit üzərində logistika regressiyası) və ya izotonic regression validasiya istifadə edin. Seqmentlərdə (kanal/geo/cihaz) kalibrləməni yoxlayın - dəyişikliklər tez-tez rast gəlinir.

7) Pula çeviklik (decisioning)

7. 1. Dəyər funksiyası

Qoy 'p (x)' - konversiya ehtimalı, 'V' - konversiyanın gözlənilən dəyəri (NGR/LTV), 'C' - kontakt/stavka/emal dəyəri.

Gözlənilən marj: 'EM (x) = p (x)· V − C'.

Reklam/bahis artırmaq/yalnız 'EM (x)> 0' olduqda üstünlük veririk. Eşik 'p = C/V'.

7. 2. Üç tətbiq səviyyəsi

Mediabidinq: 'bid ∝ p (x) × E [V]' təyin edilmiş Payback/ROAS ilə.

Müraciətlərin hesablanması (call-center/CRM): 'p (x)' və 'EM (x)' növbələrinə üstünlük verin; «Ucuz» yüksək 'p «→ avtomatik emal,» bahalı «aşağı 'p» → gecikdirmək/istisna.

Personalizasiya: tetikləyicilər/bonuslar yalnız gözlənilən artımın müsbət olduğu yerlərdə (uplift deyil, «onsuz da alacaqları stimullaşdırırıq»).

8) Modelin iqtisadi qiymətləndirilməsi

Profit curve modelləşdirin: liderləri 'p (x)' üzrə sıralayırıq, yuxarıdan aşağıya doğru eşiklə keçirik və 'mənfəət = Σ (p· V − C)' nümunəsinin k faizinə qədər sayırıq. Həddi maksimum əyri götürürük. Əlaqə xərcləri (menecer/call), tezlik tavanları və uyğunluq məhdudiyyətləri (yaş/GEO/razılıq) əlavə edin.

9) Likic və yerdəyişmə ilə mübarizə

Likidge: hədəf nöqtəsindən sonra yaranan və ya nəticəni «təxmin edən» fiqurları istisna edin (məsələn, məqsəd KYC-dən keçməkdirsə, KYC faktı).

Kanal yerdəyişməsi: müxtəlif GEO/mənbələr → müxtəlif əsas dönüşümlər. Seqmentlər üzrə stratifikasiya/çarpaz validasiya + kalibrləmə istifadə edin.

Data Drift: PSI/kateqoriyalar payını, weekly AUC/LogLoss, «out-of-range» fiquru payını izləyin.

10) Şərh və etimad

SHAP/feature importance - dataset və xüsusi lid səviyyəsində top faktorları göstərin.

Montoniklik - «sağlam» fich üçün (məsələn, daha çox engagement, daha çox ehtimal) monotonik məhdudiyyətləri təyin edə bilərsiniz.

Decision log - «niyə lid prioritet/istisnaya düşdü» jurnalı.

11) MLOps və əməliyyat

Paypline: toplama → təmizləmə → fırça → təlim → kalibrləmə → deploy (API/script) → monitorinq.

Online metriklər: p95 latency skoring, aptime,% səhvlər, xam lidlərin payı.

Keyfiyyət monitorinqi: AUC/PR, kalibrləmə, drift, biznes-metrika (ROI/Payback).

Model rotasiyası: cədvəl (məsələn, aylıq) + deqradasiya zamanı alert.

12) Qaydaların nümunələri (psevdo)

Çağrı mərkəzinin prioritetləşdirilməsi:

`p ≥ 0. 6 '→ 5 dəqiqə ərzində zəng, təcrübəli agent.
`0. 3 ≤ p < 0. 6 '→ avto-rabitə + 2 saat sonra yenidən zəng.
`p < 0. 3 'və' C _ contact 'yüksək → digital-isitmə, zəng etmədən.

Mediabidinq:

'bid = base_bid × (p/ p_target)' min/max bid ', dayparting və caps məhdudiyyətləri ilə.

13) Təcrübələr və fayda sübut

A/B: yalnız dönüşüm deyil, həm də mənfəət/lid, emal vaxtı, lid dəyəri ölçün.

Geo-split: Çağrı mərkəzi məhdud olarsa, coğrafi klasterlərdə təcrübə edin.

Sürüşmə pəncərəsi: ölçü üfüqünü (məsələn, D14) düzəldin və vaxtından əvvəl baxmadan doldurulmasını gözləyin.

14) Uyğunluq, gizlilik və etika

Consent/Privacy: UTM/URL-də heç bir PII yoxdur, istifadəçi razılığı hədəfləmədə nəzərə alınır.

Fairness: həssas əlamətləri istifadə etməyin; seqmentlərin auditini «çarpaz» edin.

Responsible Marketing: düzgün diskleymerlər, yaş/geo qaydaları, rabitə tezliyi limitləri.

15) Tez-tez səhvlər

1. Dönüşüm və mənfəət əvəzinə/ERS klikləri ilə optimallaşdırma.

2. Səhv split (müvəqqəti əvəzinə təsadüfi) → şişirdilmiş oflayn skor.

3. Kalibrləmə olmadan → səhv hədlər və pis qərarlar.

4. → «sehrli» yüksək AUC, sıfır online effekt.

5. Xərclərə nəzarət yoxdur (C_contact, cap) - marja gedir.

6. A/B olmaması - rəfdə model, biznes inanmır.

7. Hesablanmamış sürüklənmə - sürətli qocalır, mənfəət düşür.

16) Giriş çek siyahısı

Etiket və T üfüqi müəyyən edilib, biznes qaydaları razılaşdırılıb.
Müvəqqəti split və baza bazası (logreg).
Likicsiz Fici: RFM, LAGI, Kanal/Yaradıcılıq, Cihaz/Geo, Texnika.
Gücləndirici + kalibrləmə (Platt/Isotonic), AUC-PR/LogLoss/Calibration metriklər.
Profit curve və eşik 'p = C/V'.
İnteqrasiya: çağrı mərkəzi/CRM/bid qaydaları, guardrails və decision logs.
A/B və ya geo-holdout, onlayn qazanc metrikləri.
Drift monitorinqi, rotasiya qaydaları.

17) 30-60-90 plan

0-30 gün - Çərçivə və bazline

Məqsəd və üfüqi təsvir edin, likicsiz fiçləri toplayın, basline (logreg) edin.

Müvəqqəti validasiya, kalibrləmə, profit curve və başlanğıc həddi konfiqurasiya.

Tarixə inteqrasiya (API/script) və «quru qaçış» hazırlayın.

31-60 gün - Prod Model

Gücləndirici (LightGBM/CatBoost), kalibrləmə, SHAP-reports.

A/B (və ya geo-holdout) 20-30% trafik çalıştırın.

prioritetləşdirmə/biding qaydaları, guardrails, decision logs daxil edin.

61-90 gün - Miqyas və sabitlik

Seqmentləri və kanalları genişləndirin, stimullar/bonuslar olan yerlərdə uplift tətbiq edin.

MLOps: drift monitorinqi, SLA skorinq, rotasiya planı.

Həftəlik retro: eşik düzəlişləri, fich və lüğətlərin yenilənməsi.

AI dönüşüm proqnozu hədəfi düzgün formalaşdırdığınızda, müvəqqəti validasiya qurduğunuzda, ehtimalı kalibre etdikdə və pul həllinə çevirdikdə işləyir: bahis, prioritet, marşrut. MLOps, A/B təsdiqi və guardrails komplayens əlavə edin - və model «dekorasiya» olmağı dayandıracaq və huni sürətləndirən, satış xərclərini azaldan və mənfəəti artıran əməliyyat alətinə çevriləcəkdir.