Как повысить эффективность рассылок с помощью ML? Диванная аналитика #7

Диванная аналитика — это место, где аналитики Авито делятся своим опытом. От написания стратегии до технических подробностей создания продукта. В седьмом выпуске Диванной аналитики Армен Есаян, старший аналитик в CRM Авито, подробно разбирает, как машинное обучение помогает добиться максимальной релевантности для сообщений. Вы узнаете: - Как работает CRM в Авито — какие рассылки мы отправляем и зачем. - Как мы управляем рассылками, чтобы пользователи получали только подходящие коммуникации. - Как готовятся рекомендации для CRM-рассылок с помощью ML. Таймкоды: 00:00 Начало 00:13 Тема доклада 00:24 Об Армене 00:48 О чем доклад 01:14 Что такое CRM в Авито 02:16 CRM Авито в цифрах 02:30 Как управлять заспамленностью пользователя 02:50 Политика коммуникаций 03:54 В чем проблема политики коммуникаций 05:40 Как удовлетворить потребности бизнеса и пользователей 06:03 Идем в ML! 07:30 Модель баерской атрибуции 09:47 Какие фичи брать 13:00 Проблемы в построении ML-модели 18:20 Какие модели и датасеты мы собираем 24:27 Выводы AvitoTech — это команда инженеров Авито. Подпишитесь на наш канал, соцсети и блоги, чтобы узнавать больше о технологиях Авито 👇🏻