ADPASS рекомендует материал к прочтению
MediaNation
06.10.2023, 14:01

Купит/не купит: почему нельзя так просто предсказать поведение пользователя?

Как показать рекламу только тем пользователям, которые после ее просмотра купят ваш товар? Разбираемся с экспертами в материале.

Предиктивная аналитика позволяет показывать рекламу пользователям, которые с большей долей вероятности купят ваш товар. Так вы не сольете бюджет на показы рекламы нерелевантной аудитории и охватите больше целевых пользователей. Звучит просто на словах, но на деле это долгий и трудозатратный процесс. Наши клиенты часто удивляются, когда узнают, что на разработку предиктивной аналитики для «Литрес», которая позволила увеличить продажи на 33% и снизить стоимость конверсии на 15%, мы потратили 3 года.

Поэтому мы попросили аналитиков MediaNation и авторов этого кейса, рассказать в новом выпуске шоу «Почему нельзя так просто?», как предсказать поведение клиента.

Специалисты предсказывают поведение покупателя

Многие клиенты могут сказать, да вы же просто используете и модели. Чего там сложного? Мы, в свою очередь, потратили большое количество времени на подбор архитектуры, работу с данными, анализ этих данных и построение модели. И конечно же, выбор модели.

Святов Роман
Аналитик больших данных в MediaNation

Специалисты говорят:

Для глубокого погружения в тему все еще нужны знания высшей математики, статистики, программирования, но это вполне реально.

Александр Вахтин
Руководитель отдела аналитики в MediaNation

Далее в выпуске раскрывают детали предиктивной аналитики:

Если мы говорим конкретно про прогнозирование поведения пользователя на сайте, мы используем технические показатели, например, с какого браузера, источника, канала зашел пользователь, сколько конверсий он завершил на определенном промежутке времени, сколько времени он провел и сколько в среднем проводил на сайте, какие действия совершал. Можно использовать не только обычные события, которые идут по дефолту при настройке аналитики, но еще какие-то дополнительные кастомные вещи, которые можем внедрить на сайт. Например, поиск по автору, поиск по картинке, если человек кликает на картинку, смотрит все три варианта.

Святов Роман
Аналитик больших данных в MediaNation

А также рассказали, зачем компаниям предсказывать поведение пользователя:

Возьмём YouTube и его рекомендательную систему. С одной стороны, вы получаете бесконечный поток видео, которое вам, вероятно, понравится, и вы будете их смотреть. С другой стороны, это неприкрытая манипуляция, потому что YouTube хочет, чтобы вы смотрели его видео, и он получал деньги с рекламы. На стыке приемлемой для вас манипуляции и того комфорта, который дарит вам система, и рождается прибыль для подобных компаний. В случае с рекламой эта ситуация вин-вин, в которой вы получаете только интересующую вас рекламу, а мы не потратим на нее лишних денег.

Александр Вахтин
Руководитель отдела аналитики в MediaNation

Также в выпуске:

  • Сколько нужно данных, чтобы начать предсказывать?

  • Подходы к аналитике: чем отличается ансамбль моделей, мета-модель, Data-Centric и Model-Centric подход. Какие у них есть преимущества и недостатки?

  • Сколько денег потратила OnenAI на обучение ChatGPT?

  • Почему для каждой компании нужно разрабатывать свою систему предсказаний и нельзя так просто взять уже готовые ИИ-модели?

  • Как бизнесу начать пользоваться предиктом уже сейчас?

Вам понравится

Rush Agency
21.11.2025
Brandmatica
13.11.2025