AI kurşun dönüşümünü nasıl tahmin ediyor

Kurşun dönüşüm tahmini iki soruyu yanıtlar: kimin dönüşüm olasılığı en yüksektir ve bu tahminle ne yapmalı (oran, öncelik, işlem rotası). Anahtar "algoritma uğruna algoritma'değil, saf olaylar, doğru ilişkilendirme ve operasyonel kurallar: hızı nasıl kullandığınız - medya rezervasyonunda, sahtekarlıkla mücadele, uygulamaların puanlanması veya CRM.

1) Veritabanı ve olaylar (minimum)

Targets (label): binary'y ∈ {0,1} '- hedef dönüşümün horizon T'de gerçekleşip gerçekleşmediği (örneğin,' 14 günde FTD ',' 7 günde satın alma ',' demo '30 günde platnyy').

Ham kaynaklar:

Pazarlama: UTM/kanal/yaratıcı/site, tıklama/gösterme süresi.
Davranış: sayfa/ekran görünümleri, derinlik, hız, huni olayları.
Reg/anket: form alanları, CUS/verafication (varsa), adımlar arasında gecikmeler.
Ödemeler/ürün: durumlar, tutarlar, ödeme yöntemleri (URL'de PII olmadan).
Teknik: cihaz/OS/tarayıcı, ağ/IP/ASN, gecikmeler, hatalar.

Zaman kuralları: tüm etiketler - UTC; Eğitim için, yalnızca etkinlik etiketine göre geçmişten gelen özellikleri göz önünde bulunduruyoruz (lycage yok).

2) Fici (gerçekten yardımcı olur)

Dönüşüm öncesi RFM suretleri:

Sonluk (şimdiye kadar olan zamanı tıkla/tekrarla), Sıklık (olaylar/oturumlar), Parasal vekil (mikro olayların derinliği veya değeri).
Kanal/creative: 'Source/medium/campaign/content/term', 'placement', 'creative _ id'.
GEO ve yerel: ülke/para birimi/dil (hedef kodlama ile kategorik).
Cihaz/teknik: 'cihaz/os/tarayıcı', hız, yükleme hataları, form görünürlüğü.
Huni gecikmeleri: 'time _ to _ reg', 'time _ to _ verify', 'time _ to _ payment _ init'.
Kurşun kalitesi: Anketin bütünlüğü, geo↔platyozh eşleşmeleri, davranışsal anomaliler.
Anti-dolandırıcılık sinyalleri: IP/ASN puanlama, hız, kıkırdaklar/sunucu tarafı belirteçleri.
Sezon/saat: Haftanın günü, saat, kampanya/promosyon dönemleri.

💡 Modelin görmemesi gereken alanlar: Hedef işaretinden sonra görünen özellikler (örneğin, ödeme gerçeğini tahmin ederken ödeme tutarı).

3) Algoritmalar ve ne zaman seçileceği

Lojistik regresyon hızlı, yorumlanabilir, temel olarak ve üretim kuralları için mükemmeldir (montonik kısıtlamalar).

Degrade artırma (XGBoost/LightGBM/CatBoost) fiili standarttır: tablo verileriyle, kategorik ve dengesizlikle çalışır.

Sinir ağları/TabNet - çok büyük ve çeşitli verilerle (isim plakası + metin/görüntülerin birleşimi) doğrulanır.

Yükseltme modelleri - dönüşümün kendisinden değil, etkiden (kampanya/bonus) dönüşümdeki artışı tahmin etmek istiyorsak.

Sınıf dengesizliği: Birincil metrik olarak 'class _ weight', 'focal loss' veya 'AUC-PR' kullanın; Küçük sınıfı gereksiz yere "şişirmeyin".

4) Doğrulama: yalnızca zaman

Tren/geçerli/testi zamana bölün (yuvarlanma/ileri bölme), aksi takdirde "geleceğe casusluk yapın. "Çevrimiçi için - A/B veya geo-holdout: trafiğin bir kısmı modelin kurallarına göre, bir kısmı - taban çizgisine göre çalışır.

5) Kalite metrikleri (ve neden oldukları)

AUC-ROC - genel sıralama potansiyeli.

AUC-PR - dengesizlik için kritik.

LogLoss/Brier - zayıf olasılık kalibrasyonu için para cezaları.

Kalibrasyon (Güvenilirlik eğrisi, ECE) - olasılık 0. 3, "vakaların ~ %30'unda dönüşüm" anlamına gelmelidir.

Lift/KS/Top-bucket isabet oranı - sıralanan potansiyel müşterilerin ilk % N'sinde bir artış (iş değerini gösterir).

Karar-metrikler: Precision @ k, Recall @ k, Maliyet bilincine sahip kazanç (см. ниже).

6) Olasılık kalibrasyonu

Çoğu "aşırı/düşük" olasılıkları artırır. Doğrulama için Platt ölçekleme veya İzotonik regresyon kullanın. Segmentlerde kalibrasyonu kontrol edin (kanal/geo/cihaz) - vardiyalar yaygındır.

7) Hız paraya nasıl dönüştürülür (karar verme)

7. 1. Değer fonksiyonu

'P (x)' dönüşüm olasılığı olsun, 'V' dönüşümün beklenen değeri (NGR/LTV) olsun, 'C' temas/teklif/elleçleme maliyeti olsun.

Beklenen marj 'EM (x) = p (x)· V − C'dir.

Reklamları göster/teklifi yükselt/kurşunu önceliğe gönder yalnızca 'EM (x)> 0'ise. Eşik 'p = C/V'.

7. 2. Üç uygulama seviyesi

Medya yayıncılığı: Belirtilen hedef Payback/ROAS'ta 'bid ∝ p (x) × E [V]'.

Puanlama uygulamaları (çağrı merkezi/CRM): 'p (x)'ve' EM (x) 'sıralarına göre sıralara öncelik veriyoruz; Yüksek 'p'ile "ucuz" potansiyel müşteriler - otomatik işleme, düşük' p'ile "pahalı" potansiyel müşteriler - erteleme/hariç tutma.

Kişiselleştirme: Yalnızca beklenen artışın olumlu olduğu yerlerde tetikleyiciler/bonuslar (yükseltme ve "Yine de satın alacak olanları teşvik etme").

8) Modelin ekonomik değerlendirmesi

Kâr eğrisini simüle edin: potansiyel müşterileri 'p (x)'e göre sıralayın, eşiği yukarıdan aşağıya doğru geçirin ve' kâr = Σ (p· V − C)'yi numunenin k-th yüzdesine sayın. Eşiği eğrinin maksimumunda alıyoruz. İletişim maliyetleri (yönetici/çağrı), frekans tavanları ve uyumluluk kısıtlamaları (yaş/GEO/onay) ekleyin.

9) Likör ve deplasman ile uğraşmak

Liquidge: Hedeflenen noktadan sonra ortaya çıkan veya sonucu "isteyen" özellikleri hariç tutun (örneğin, amaç KYC'yi geçmekse, KYC gerçeği).

Kanal uzaklıkları: farklı GEO/kaynaklar - farklı temel dönüşümler. Segment + kalibrasyona göre tabakalaşma/çapraz doğrulama kullanın.

Veri sürüklenmesi: monitör PSI/kategori paylaşımı, haftalık AUC/LogLoss, menzil dışı özellik.

10) Yorumlama ve güven

SHAP/özellik önemi - veri kümesi ve belirli kurşun düzeyinde en iyi faktörleri gösterin.

Montoniklik - "ortak" özellikler için (örneğin, daha fazla etkileşim, daha yüksek olasılık), monotonik kısıtlamalar düzeltilebilir.

Karar günlüğü - "liderin neden önceliklendirildiği/hariç tutulduğu" günlüğü.

11) MLOps ve çalışma

Pipeline: sbor ^ ochistka ^ fichi ^ obucheniye ^ kalibrovka ^ deploy (API/script) ^ monitoring.

Çevrimiçi metrikler: p95 gecikme puanlaması, çalışma süresi, % hatalar, işlenmemiş potansiyel müşterilerin payı.

Kalite izleme: AUC/PR, kalibrasyon, sürüklenme, iş metrikleri (ROI/Payback by speed buckets).

Model rotasyonu: zamanlama (örn. Aylık) + bozulma konusunda uyarı.

12) Kural örnekleri (pseudo)

Çağrı merkezi önceliklendirmesi:

'p ≥ 0. 6 '- 5 dakika çağrı, deneyimli ajan.
`0. 3 ≤ p <0. 6 '- otomatik iletişim + 2 saat içinde tekrar arayın.
'p <0. 3've 'C _ contact' yüksek - dijital ısınma, çağrı yok.

Medya paylaşımı:

'bid = base_bid × (p/ p_target)' 'min/max bid', dayparting ve mouthguards kısıtlamaları ile.

13) Deneyler ve fayda kanıtı

A/B kurşun ile: sadece dönüşümü değil, aynı zamanda kâr/kurşun, işlem süresi, kurşun değerini de ölçün.

Geo-split: Çağrı merkezi sınırlıysa, coğrafi kümeler üzerinde deney yapın.

Sürgülü pencere: Metriğin ufkunu sabitleyin (örneğin, D14) ve önceden gözetlemeden doldurmayı bekleyin.

14) Uyum, gizlilik ve etik

Onay/Gizlilik: UTM/URL'de PII yok, özel onaylar hedeflemeye dahil edilir.

Adalet: Hassas işaretler kullanmayın; "eğriltme" için denetim bölümleri.

Sorumlu Pazarlama: doğru feragatnameler, yaş/coğrafi kurallar, iletişim sıklığı sınırları.

15) Sık yapılan hatalar

1. Dönüşüm ve kâr yerine/EPC optimizasyonunu tıklayın.

2. Yanlış bölünme (geçici yerine rastgele) - aşırı tahmin edilen çevrimdışı hız.

3. Yanlış eşikler ve kötü kararlar kalibrasyonsuzdur.

4. Likij fiches - "sihirli'bir yüksek AUC, sıfır çevrimiçi etki.

5. Maliyet kontrolü yok (C_contact, cap) - marj gider.

6. A/B eksikliği "rafta'bir modeldir, iş inanmıyor.

7. Hesapsız sürüklenme - hız yaşlanır, kârlar düşer.

16) Uygulama kontrol listesi

Etiket ve ufuk T tanımlanmış, iş kuralları kabul edilmiştir.
Zaman bölmeli ve temel taban çizgisi (logreg).
Akışkan içermeyen özellikler: RFM, gecikmeler, kanal/yaratıcı, cihaz/coğrafi, teknoloji.
Artırma + kalibrasyon (Platt/İzotonik), AUC-PR/LogLoss/Kalibrasyon ölçümleri.
Kar eğrisi ve eşik 'p = C/V'.
Entegrasyon: çağrı merkezi/CRM/teklif kuralları, korkuluklar ve karar kayıtları.
A/B veya geo-holdout, çevrimiçi kar ölçümleri.
Drift izleme, rotasyon düzenlemeleri.

17) 30-60-90 planı

0-30 gün - Çerçeve ve taban çizgisi

Hedefi ve ufku tanımlayın, sıvı olmadan özellikleri toplayın, bir taban çizgisi yapın (logreg).

Zaman doğrulama, kalibrasyon, kar eğrisi ve başlangıç eşiğini ayarlayın.

Entegrasyon (API/script) ve geçmiş üzerinde kuru çalışma hazırlayın.

31-60 gün - Satışta model

Artırmayı (LightGBM/CatBoost), kalibrasyonu, SHAP raporlarını etkinleştirin.

Trafiğin %20-30'unda A/B (veya geo-holdout) çalıştırın.

Önceliklendirme/teklif verme kurallarını, korkulukları, karar günlüklerini içerir.

61-90 gün - Ölçek ve sürdürülebilirlik

Segmentleri ve kanalları genişletin, teşviklerin/bonusların mevcut olduğu yerlerde yükseltme uygulayın.

MLOps: sürüklenme izleme, SLA puanlama, rotasyon planı.

Retro haftalık: eşikleri ayarlama, özellikleri ve sözlükleri güncelleme.

AI dönüşüm tahmini, hedefi doğru bir şekilde formüle ettiğinizde, geçici bir doğrulama oluşturduğunuzda, olasılığı kalibre ettiğinizde ve hızı parasal bir çözüme dönüştürdüğünüzde çalışır: oran, öncelik, rota. Uyum konusunda MLOps, A/B onayı ve korkuluklar ekleyin - ve model bir "dekorasyon" olmaktan çıkacak, ancak huniyi hızlandıran, satış maliyetini azaltan ve karı artıran operasyonel bir araç haline gelecektir.