Оптимизация поездок на основе данных
•Традиционные модели атрибуции не учитывают контекст и статические значения каналов. •Эффективность каналов зависит от контекста и должна быть выражена в виде числа с учетом контекста. •Поездки клиентов можно моделировать как задачу классификации временных рядов. •LSTM могут фиксировать сложные закономерности в последовательных данных. •Обучение модели на исторических данных о путешествиях клиентов. •Генерация синтетических данных для обучения модели. •Настройка модели LSTM для обработки последовательностей точек соприкосновения. •Использование обученной модели для разработки оптимальных маршрутов. •Учет ограничений, таких как частота отправки электронной почты и бюджетные ограничения. •Применение поиска по лучу для оптимизации последовательности точек соприкосновения. •Переход от прогнозирования к оптимизации позволяет повысить конверсию. •Необходимость точной калибровки вероятности конверсии и использования подхода обучения с подкреплением.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
