Cerințe de afaceri

Machine Learning pentru afaceri

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Definirea nevoilor de afaceri

  1. Care este situația de afaceri?
    • Compania intenționează să se extindă pe noi piețe
  2. Care este oportunitatea de afaceri și cât de mare este?
    • Identificarea piețelor potrivite cu cea mai mare cerere
  3. Ce acțiuni de afaceri vom întreprinde?
    • Prioritizarea și investirea mai mult în piețele cu cerere prezisă mai ridicată
Machine Learning pentru afaceri

Perimetrul de afaceri - exemplu fraudă

  1. Situație - Rata de fraudă a început să crească

  2. Oportunitate - Reducerea ratei de fraudă cu X%, rezultând economii de Y USD

  3. Acțiune - Îmbunătățirea sistemului de detectare a fraudei, reducerea factorilor ce contribuie la fraudă și revizuirea manuală a tranzacțiilor la risc

fraudă

Machine Learning pentru afaceri

Perimetrul de afaceri - exemplu churn

  1. Situație - Clienții au început să renunțe mai mult la servicii

  2. Oportunitate - Reducerea ratei de churn cu X%, rezultând venituri salvate de Y USD

  3. Acțiune - Identificarea și îmbunătățirea factorilor ce determină churn-ul (erori pe site, prea multă/puțină publicitate, probleme de servicii clienți etc.); identificarea clienților la risc și introducerea campaniilor de retenție

churn

Machine Learning pentru afaceri

Situația de afaceri - formularea întrebărilor corecte

Începeți întotdeauna cu întrebări de inferență

De ce a început churn-ul să crească?

Ce informații indică o potențială fraudă în tranzacții?

Cum diferă cei mai valoroși clienți ai noștri față de ceilalți?

Porniți de la întrebările de inferență pentru a defini întrebările de predicție

Putem identifica clienții cu risc de churn?

Putem marca tranzacțiile potențial riscante?

Putem anticipa timpuriu care clienți vor deveni extrem de valoroși?

Machine Learning pentru afaceri

Oportunitatea de afaceri

Ați cheltui 1 milion USD pentru a câștiga în plus 5000 USD pe an? (~200 ani pentru recuperarea investiției)

  • Estimați dimensiunea oportunității
  • Odată ce cunoașteți factorii ce influențează rezultatul, cât va costa modificarea lor și care va fi valoarea generată?
  • În final, cum știți dacă puteți influența rezultatul prezis? (indiciu - experimente, experimente și iar experimente)
Machine Learning pentru afaceri

Machine learning acționabil

În final, cum știți dacă puteți influența rezultatul prezis? (indiciu - experimente, experimente și iar experimente)

  • Mai întâi, analizați nivelurile istorice (rata de churn, fraudă, număr de clienți valoroși)
  • Desfășurați experimente, de ex. oferiți reduceri clienților la risc, revizuiți manual primele 10% tranzacții riscante. Repetați experimentele de mai multe ori și observați dacă obțineți un tipar repetabil de rezultate dorite
  • Dacă da, utilizați aceasta pentru a calcula oportunitatea și a decide dacă investiția merită
  • Dacă nu - 1) colectați mai multe date, 2) cercetare calitativă, 3) restrângeți întrebarea de afaceri
Machine Learning pentru afaceri

Să exersăm!

Machine Learning pentru afaceri

Preparing Video For Download...