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AI如何預測線索轉換
線索轉換預測回答了兩個問題：誰最有可能被轉換以及如何處理此預測（投註，優先級，處理路線）。關鍵不是「算法的算法」，而是純粹的事件，正確的歸屬和操作規則：您如何使用scor-在媒體打造，反沖擊，應用程序評分或CRM中。
1）數據庫和事件（最低限度）
目標（標簽）：二進制'y ∈ {0.1}'-目標轉換是否發生在T地平線上（例如「14天的FTD」，「7天的購買」，「demo→platnyy 30天」）。
原始來源：- 營銷：UTM/頻道/創意/場地，點擊時間/放映時間。
- 行為：頁面/屏幕瀏覽、深度、速度、漏鬥事件。
- Reg/問卷：表格字段，CUS/Veration（如果適用），步驟之間的滯後。
- 付款/產品：狀態,金額,支付方法（沒有PII在URL）。
- 技術：設備/OS/瀏覽器，網絡/IP/ASN，延遲，錯誤。
時間規則：所有標簽均為UTC；為了學習，我們只從過去關於事件標記（沒有likija）。
2）Fichi（真正幫助的）
轉換前的RFM代理人：- Recency（從點擊/reg到「現在」的時間），Frequency（事件/會議），Monetary proxy（微觀事件的深度或價值）。
- 頻道/創意：「source/medium/campaign/content/term」，「placement」，「creative_id」。
- GEO和地方：國家/貨幣/語言（具有目標編碼的分類）。
- Devyce/Technology： 「device/os/browser」,速度,加載錯誤,形狀可見性。
- 漏鬥瀉湖：「time_to_reg」，「time_to_verify」，「time_to_payment_init」。
- Lead質量：問卷完整性，geo↔platyozh匹配，行為異常。
- 反性別信號：IP/ASN得分，velocity，玩偶/服務器側標記。
- 季節/時間：周日，小時，競選/促銷期間。
3）算法以及何時選擇
物流回歸-快速，可解釋，完美地表現為beasline和prod規則（montonic限制）。
漸層增強（XGBoost/LightGBM/CatBoost）是事實上的標準：適用於表數據，分類和不平衡。
神經網絡/TabNet-對於非常龐大和多樣化的數據（板+文本/圖像的組合）是合理的。
升級模型-如果我們希望預測從曝光（活動/獎金）而不是轉換本身的轉換收益。
類不平衡：使用「class_weight」，「focal loss」或「AUC-PR」作為主要指標；不要不必要地「誇大」小班。
4）驗證： 僅按時間
按時間劃分train/valid/test（滾動/前向分割）,否則將「預覽未來」。對於網上-A/B或geo-holdout：部分流量根據模型規則運行,部分流量通過快線運行。
5）質量指標（以及為什麼）
AUC-ROC是總體排名潛力。
AUC-PR-在失衡中至關重要。
LogLoss/Brier-因概率校準不良而被罰款。
Calibration （Reliability curve, ECE）-概率0。3應該意味著「轉換為~ 30%的案例」。
Lift/KS/Top-bucket命中率是排名前N%的領先優勢（顯示業務價值）。
Decision-metrics: Precision@k, Recall@k, Cost-aware gain (см. ниже).
6）概率校準
大多數助推器「誇大/低估」概率。使用Platt scaling（logits上的邏輯回歸）或Isotonic regression進行驗證。檢查分段（通道/geo/devais）中的校準-經常發生移位。
7）如何將scor變成金錢（decisioning）
7.1.價值功能
令「p （x）」為轉換概率，「V」為轉換的預期價值（NGR/LTV），「C」為接觸/投註/處理成本。
預期利潤率：「EM （x）=p （x）· V − C」。
僅在「EM （x）> 0」時才顯示廣告/提高出價/將鉛送入優先級。閾值'p=C/V'。
7.2.三級應用
媒體編碼：指定目標Payback/ROAS下的「bid ∝ p （x） × E ［V］」。
評分（呼叫中心/CRM）：優先排列「p（x）」和「EM（x）」；「廉價」線索高「p」 →自動處理，「昂貴」，低「p」 →延遲/排除。
個性化：觸發器/獎金僅在預期收益為正時（電梯而不是「激勵那些會這樣購買的人」）。
8）模型的經濟評估
建模利潤曲線：按自上而下的閾值對「p （x）」的線索進行排序，並計算「利潤=Σ （p·V − C）」到樣本的k%。閾值取在曲線的最大值上。增加聯系成本（經理/呼叫）、頻率上限和合規性限制（年齡/GEO/同意）。
9）打擊利基奇和偏差
Likij：排除目標點之後發生的fici或「提示」結果（例如，如果目標是通過KYC，則KYC的事實）。
通道偏移：不同的GEO/源 →不同的基本轉換。使用分層/跨段驗證+校準。
數據漂移：監視PSI/類別份額,每周AUC/LogLoss,「超出範圍」的比例。
10）解釋和信任
SHAP/feature importance-顯示dataset和特定底座級別的頂級因素。
Montonity-對於「健全」的眼鏡（例如，參與越多，概率越高），可以固定單調約束。
Decision日誌是「為什麼要優先考慮/排除」的雜誌。
11） MLOps和操作
管道：sbor→ochistka→fichi→obucheniye→kalibrovka→deploy （API/script） →monitoring。
在線度量標準：p95 latency評分,aptyme,%錯誤,未處理的線索百分比。
質量監測：AUC/PR,校準,漂移,商業指標（ROI/Payback by score-cacks）。
模型輪換：降解時的時間表（例如月度）+alert。
12）規則示例（偽）
呼叫中心優先級：- `p ≥ 0.6英→通話5分鐘，經驗豐富的經紀人。
- `0.3 ≤ p < 0.6 '→自動通信+2小時後重播。
- `p < 0.3'和'C_contact'高→ DJ加熱，沒有通話。
- 「bid=base_bid ×」（p/ p_target），帶有「min/max bid」，dayparting和caps的限制。
13）實驗和效益證明
A/B按線索：不僅測量轉換,還測量利潤/線索,處理時間,線索成本。
Geo-split：如果呼叫中心有限，則在地理群集上進行實驗。
滑動窗口：固定度量標準（例如,D14）的視野並等待填充,而無需提前偷看。
14）合規、隱私和道德
Consent/Privacy：UTM/URL中沒有PII，用戶同意被計入目標。
Fairness：不要使用敏感特征；對段進行「傾斜」審核。
響應性營銷：正確的折扣器，年齡/地理規則，通信頻率限制。
15）經常出錯
1.點擊優化/ES而不是轉換和利潤。
2.不正確的拆分（隨機而不是臨時拆分）→過高的離線漏洞。
3.沒有校準，→錯誤的閾值和錯誤的解決方案。
4.釣魚中的Likij →「神奇」高的AUC，零在線效果。
5.沒有成本控制（C_contact，cap）-保證金離開。
6.缺少A/B是「貨架上」的模式，企業不相信。
7.不負責任的漂移-老化了，利潤下降了。
16）實施支票
- 定義了標簽和視野T，商定了業務規則。
- 時間分割和基本重擊（日誌）。
- Fichi無利基奇：RFM，瀉湖，頻道/創意，魔法/地球，技術。
- 加固+校準（Platt/Isotonic），AUC-PR/LogLoss/Calibration度量。
- Profit曲線和閾值'p=C/V'。
- 集成：呼叫中心/CRM/雙規則, guardrails和decision logs。
- A/B或geo-holdout，在線盈利指標。
- 漂移監控，旋轉規則。
17）30-60-90計劃
0-30天-骨架和輕軌
描述目的和地平線，在沒有利基奇的情況下組裝菲奇，進行輕描淡寫。
配置時間驗證、校準、曲線配置和起始閾值。
準備集成（API/腳本）和故事上的「幹運行」。
31-60天-銷售模型
啟用助推器（LightGBM/CatBoost）、校準、SHAP報告。
以20-30%的流量運行A/B（或geo-holdout）。
包括優先級規則/biding, guardrails, decision logs。
61-90天-規模和可持續性
擴大細分市場和渠道，在有獎勵/獎金的地方引入提升。
MLOps：漂移監測、SLA評分、輪換計劃。
每周復古：調整閾值，更新幻想和詞典。
轉換的AI預測在您正確制定目標，構建臨時驗證，校準概率並將漏洞轉換為貨幣解決方案時起作用：利率，優先級，路線。添加MLOps、A/B確認和合規性guardrails--模型將不再是「風景」，而是成為加速漏鬥、降低銷售成本和增加利潤的操作工具。