Бізнес-вимоги

Machine Learning для бізнесу

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Окреслення бізнес-потреб

  1. Яка ситуація в бізнесі?
    • Компанія планує вихід на нові ринки
  2. Яка можливість і наскільки вона велика?
    • Визначити правильні ринки з найбільшим попитом
  3. Які дії ми виконаємо?
    • Пріоритезувати та більше інвестувати в ринки з вищим прогнозним попитом
Machine Learning для бізнесу

Обсяг бізнесу — приклад шахрайства

  1. Ситуація — рівень шахрайства почав зростати

  2. Можливість — знизити шахрайство на X %, зекономивши Y USD

  3. Дія — покращити систему виявлення шахрайства, зменшити драйвери шахрайства та вручну перевіряти ризикові транзакції

шахрайство

Machine Learning для бізнесу

Обсяг бізнесу — приклад відтоку

  1. Ситуація — клієнти почали частіше відтікати

  2. Можливість — знизити показник відтоку на X %, зберігши Y USD доходу

  3. Дія — визначати й усувати драйвери відтоку (помилки сайту, надто багато/мало реклами, проблеми підтримки тощо); знаходити клієнтів у ризику та запускати кампанії з утримання

відтік

Machine Learning для бізнесу

Бізнес-ситуація — ставимо правильне запитання

Завжди починайте з інференс-запитань

Чому відтік почав зростати?

Яка інформація вказує на можливе шахрайство транзакції?

Чим наші найцінніші клієнти відрізняються від інших?

На основі інференс-запитань формулюйте прогнозні запитання

Чи можемо визначити клієнтів із ризиком відтоку?

Чи можемо позначати потенційно ризикові транзакції?

Чи можемо рано передбачити, які клієнти ймовірно стануть дуже цінними?

Machine Learning для бізнесу

Бізнес-можливість

Ви витратили б 1 мільйон USD, щоб щороку заробляти додаткові 5000 USD? (~200 років окупності інвестиції)

  • Оцініть масштаб можливості
  • Коли ви знаєте драйвери результату, скільки коштуватиме їх змінити і яку це дасть цінність?
  • Нарешті, як зрозуміти, чи ви можете вплинути на прогнозований результат? (підказка — експерименти, експерименти й ще раз експерименти)
Machine Learning для бізнесу

Практичне машинне навчання

Нарешті, як зрозуміти, чи ви можете вплинути на прогнозований результат? (підказка — експерименти, експерименти й ще раз експерименти)

  • Спершу подивіться на історичні рівні (відтік, шахрайство, кількість клієнтів високої цінності)
  • Запускайте експерименти, напр., надавайте знижки клієнтам у ризику, вручну переглядайте топ 10% найбільш ризикових транзакцій. Повторюйте неодноразово й перевіряйте, чи результат стабільно бажаний
  • Якщо так — використайте це, щоб порахувати можливість і вирішити, чи варто інвестувати
  • Якщо ні — 1) зберіть більше даних, 2) проведіть якісні дослідження, 3) звузьте бізнес-запитання
Machine Learning для бізнесу

Давайте потренуємось!

Machine Learning для бізнесу

Preparing Video For Download...