Машинное обучение для бизнеса
Karolis Urbonas
Head of Machine Learning & Science, Amazon
Ситуация — уровень мошенничества начал расти
Возможность — снизить уровень мошенничества на X%, сэкономив Y USD
Действие — улучшить систему выявления мошенничества, устранить его причины и вручную проверять подозрительные транзакции

Ситуация — клиенты стали уходить чаще
Возможность — снизить отток на X%, сохранив Y USD выручки
Действие — выявить и устранить причины оттока (ошибки сайта, избыточная или недостаточная реклама, проблемы с поддержкой и др.); определить клиентов в группе риска и запустить кампании по удержанию

Всегда начинайте с аналитических вопросов
Почему отток начал расти?
Какие признаки указывают на возможное мошенничество?
Чем наши самые ценные клиенты отличаются от остальных?
Опираясь на аналитические вопросы, формулируйте прогностические вопросы
Можно ли выявить клиентов, склонных к оттоку?
Можно ли помечать потенциально рискованные транзакции?
Можно ли заблаговременно предсказать, кто из клиентов станет высокоценным?
Вложили бы вы 1 миллион USD ради дополнительных 5 000 USD в год? (~200 лет окупаемости)
Как убедиться, что вы способны повлиять на прогнозируемый результат? (подсказка — эксперименты, эксперименты и ещё раз эксперименты)
Машинное обучение для бизнеса