Лекция
Предсказываем отток мобильных пользователей
Дмитрий Ильин
AK БАРС Банк
В своём докладе я расскажу о том, как мы применили на практике «сырые» данные из AppMetrica
для прогноза оттока в приложении АК БАРС. По шагам разберём, как правильно собрать данные,
выгрузить их в сыром (неагрегированном) виде и «разложить» для последующего
использования в ML. Затем рассмотрим применение различных ML-моделей
и качество полученных результатов.


Использование методов машинного обучения на данных, доступных в сервисах веб- и мобайл-аналитики, сегодня является неотъемлемой частью работы аналитика. Появление таких сервисов как, например, BigQuery ML и GA Product Revenue Prediction подтверждает это. Эффективная работа с такими данными может помочь бизнесу сразу в нескольких задачах. Например, эффективный расход маркетингового бюджета на аудитории, наиболее склонные к приобретению товаров или услуг бизнеса. Или увеличение базы активных клиентов не только за счет притока новой аудитории, но и благодаря превентивному удержанию «старых» покупателей, склонных к оттоку.
Дмитрий Ильин
Москва, event-холл «Инфопространство»
8 ноября 2018
О спикере:

Дмитрий Ильин

Более 4-х лет опыта в веб-аналитике. Собственный блог по digital analytics - dmitriilin.com (ENG).
Принимал участие в качестве спикера на конференциях Яндекса (Технологии для бизнеса, Yandex Metrica experts meet-up), а также на других событиях, посвященных веб-аналитике и интернет-маркетингу.


Оставьте свой e-mail
Все зарегистрировавшиеся участники получат free-доступ к специальным онлайн-потокам
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.