Obchodní požadavky

Machine Learning pro byznys

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Vymezení obchodních potřeb

  1. Jaká je obchodní situace?
    • Společnost plánuje expanzi na nové trhy
  2. Jaká je obchodní příležitost a jak velká je?
    • Identifikovat správné trhy s největší poptávkou
  3. Jaké obchodní kroky podnikneme?
    • Upřednostnit trhy s vyšší předpovídanou poptávkou a více do nich investovat
Machine Learning pro byznys

Obchodní vymezení – příklad podvodů

  1. Situace – Míra podvodů začala růst

  2. Příležitost – Snížit míru podvodů o X %, čímž ušetříme Y USD

  3. Akce – Zlepšit systém detekce podvodů, omezit faktory podvodů a ručně kontrolovat rizikové transakce

podvod

Machine Learning pro byznys

Obchodní vymezení – příklad churnu

  1. Situace – Zákazníci začali více odcházet

  2. Příležitost – Snížit míru churnu o X %, čímž zachráníme příjmy ve výši Y USD

  3. Akce – Identifikovat a zlepšit faktory churnu (chyby na webu, nadměrná/nedostatečná reklama, problémy se zákaznickým servisem atd.); identifikovat ohrožené zákazníky a spustit retenční kampaně

churn

Machine Learning pro byznys

Obchodní situace – správné kladení otázek

Vždy začněte inferenčními otázkami

Proč začal churn růst?

Které informace naznačují potenciální transakční podvod?

Čím se naši nejcennější zákazníci liší od ostatních?

Na základě inferenčních otázek definujte predikční otázky

Dokážeme identifikovat zákazníky ohrožené churnem?

Dokážeme označit potenciálně rizikové transakce?

Dokážeme včas předpovědět, kteří zákazníci se pravděpodobně stanou vysoce hodnotnými?

Machine Learning pro byznys

Obchodní příležitost

Investovali byste 1 milion USD, abyste každý rok vydělali 5 000 USD? (~200letá návratnost investice)

  • Odhadněte příležitost
  • Jakmile znáte faktory ovlivňující výsledek, kolik bude stát jejich změna a jakou hodnotu přinese?
  • Jak zjistíte, zda můžete předpovídaný výsledek ovlivnit? (nápověda – experimenty, experimenty a další experimenty)
Machine Learning pro byznys

Akceschopné strojové učení

Jak zjistíte, zda můžete předpovídaný výsledek ovlivnit? (nápověda – experimenty, experimenty a další experimenty)

  • Nejprve zkontrolujte historické hodnoty (churn, podvody, počet vysoce hodnotných zákazníků)
  • Proveďte experimenty, např. nabídněte ohroženým zákazníkům slevu nebo ručně zkontrolujte 10 % nejrizikovějších transakcí. Opakujte experimenty vícekrát a hledejte opakující se vzorec žádoucích výsledků
  • Pokud ano, vypočítejte příležitost a rozhodněte, zda je investice smysluplná
  • Pokud ne – 1) shromážděte více dat, 2) proveďte kvalitativní výzkum, 3) zužte obchodní otázku
Machine Learning pro byznys

Pojďme si to procvičit!

Machine Learning pro byznys

Preparing Video For Download...