Машинное обучение в маркетинге приложения для заказа такси

Как анализ данных помог увеличить аудиторию пользователей и выручку.

 Консультанты Tez Data настроили более сложную платформу для сбора всех точек контакта с потенциальными клиентами от первого впечатления до установки и размещения заказа. Это позволило нам проанализировать воронку и оценить влияние ряда небольших ошибок, которые были известны, но не привлекли достаточного внимания со стороны руководства. Это привело к увеличению соотношения установок к регистрации на 5%. Мы поняли, что заказ поездок - это новый тип бизнес-модели для большей части населения, поэтому мы попытались найти особые случаи, когда можно было бы предложить его, чтобы выработать привычку у пользователей. Мы выяснили, что дни рождения и национальные праздники - это два из наиболее популярных мотиватора для использования приложения для заказа поездок. Основываясь на этом, мы построили систему персонализированных предложений на основе искусственного интеллекта, которая максимизировала долгосрочную стоимость клиента. Затем мы разработали надежную настройку AB-тестирования для данного случая, которая учитывает эффект перетекания и выявили увеличение конверсии в первый заказ на 14% при том же бюджете на промоакции. Учитывая убедительные доказательства, руководство компании одобрило проект для внедрения в системы производства. На этом этапе консультанты Tez Data проанализировали IT-архитектуру клиента и предложили оптимальное решение для развертывания системы. Оказалось, что это контейнеризованная модель машинного обучения, которая работает ежедневно. Мы также внедрили систему мониторинга за моделью, чтобы она не превышала бюджет, и обучили сотрудников компании предоставлять входные данные модели.

Этот полугодовой проект помог нашему клиенту превзойти конкурентов и повысить уровень обслуживания благодаря эффекту экономии масштаба.