Гипотезы для проверки
- Низкая сегментация / нерелевантные офферы: разные сегменты реагируют по‑разному. Проверка: разбить клиентов по RFM / CLTV / демографике и сравнить метрики (CR, AOV, retention). Метрика: конверсия $CR=\frac{orders}{visitors}$, средний чек $AOV=\frac{revenue}{orders}$.
- Плохая атрибуция и источник роста: рост трафика не конвертируется из‑за неэффективных каналов. Проверка: атрибуция по каналам, сравнить LTV и CAC. Формула CAC и LTV: $CAC=\frac{marketingcost}{newcustomers}$, $LTV={\sum }_t\frac{profi{t}_t}{(1+i{)}^t}$.
- Низкая точность персонализации/рекомендаций: рекомендатель показывает низкий uplift. Проверка: A/B тест с рекомендательной системой vs контроль; метрика uplift $Lift=\frac{C{R}_T-C{R}_C}{C{R}_C}$.
- Низкое качество данных (шум, дубликаты, пропуски): модели не обучаются на корректных признаках. Проверка: доля пропусков/дублей, доля событий без user_id. KPI качества: %missing=\frac{missing\ values}{total}.
- Неправильная или редкая инкрементальная оценка (отсутствие каузальности): маркетинговые кампании не измеряются как причинные. Проверка: провести рандомизированные эксперименты или использовать каузальные модели (difference‑in‑differences, IV, synthetic control).
- Неверная частота/тайминг коммуникаций: спам или редкие контакты убивают вовлечение. Проверка: тесты с разной частотой и временем отправки, метрики отписок и CTR.
- Модель переобучена/устарела: деградация качества. Проверка: мониторинг метрик модели (AUC/precision/recall/MAE) по когорте времени.
- Плохая интеграция оффлайна и онлайна: данные из касс не связываются с digital‑профилем. Проверка: доля транзакций, не имеющих customer_id.
- Неправильная целевая метрика: оптимизация неправильного KPI (напр., кликов вместо прибыли). Проверка: сопоставить KPI и бизнес‑цель; эксперимент оптимизировать на целевую метрику (например, incremental profit).
- Отсутствие контроля каналов (каннибализация): новые кампании съедают продажи других каналов. Проверка: кросс‑канальные эксперименты и анализ смешения.
Изменения в процессах данных (технические и организационные)
- Инструментирование и событие‑трек: стандартизовать schema events (имена, обязательные поля: user_id, session_id, timestamp, event_type, product_id, price). Ввести обязательные валидации в ETL.
- Identity resolution / Customer 360: объединить omni‑channel идентичности через deterministic + probabilistic matching; хранить единый customer_id с флагом confidence.
- Data quality framework: метрики качества (completeness, uniqueness, freshness). Автоправила и алерты при нарушении; метрики в KaTeX: %unique=\frac{unique\ ids}{total}.
- Хранилище и latency: обеспечить слой near‑real‑time для триггерных кампаний (стриминг ETL) и исторический Data Warehouse для ML/BI.
- Feature store и версионирование: централизованный репозиторий признаков, запись версия/временных метаданных, воспроизводимость тренировки моделей.
- Экспериментальная платформа и правила A/B: стандартизировать дизайн тестов, требуемая мощность $1-\beta$ (рекомендуется $80\%$), уровень значимости $\alpha$ (обычно $0.05$). Пример расчета размера выборки для двух пропорций: $$n=\frac{(z_{1-\alpha /2}\sqrt{2\bar{p}(1-\bar{p})}+z_{1-\beta }\sqrt{p_1(1-p_1)+p_2(1-p_2)}{)}^2}{(p_1-p_2{)}^2}$$ - Каузальный анализ вместо только корреляций: внедрять holdout‑тесты и uplift‑модели, использовать инструменты causal ML для оценки инкремента.
- Мониторинг моделей в проде: drift detection (feature drift, label drift), SLA по retrain (например, retrain при падении метрики >$\Delta$ или ежемесячно).
- Автоматизация отчетности и feedback loop: замыкать цикл — результаты кампаний → обновление моделей → улучшенные офферы. KPI отчетность с автоматическими инсайтами и триггерами действий.
- Управление согласиями и privacy: хранить consent flags, псевдонимизация, соблюдение регуляций (GDPR/FZ‑152), аудит доступов.
- Организационные изменения: кросс‑функциональные спринты (маркетинг + data + BI), матрица ответственности (RACI), обучение бизнес‑команд по интерпретации аналитики и A/B результатов.
- Attribution и экономическая оценка: считать incremental ROI$:$ $$ROI=\frac{incrementalprofit}{campaigncost}$$ и включать маржинальность в оптимизацию офферов.
Краткий план внедрения (порядок)
1) Быстрый аудит данных и качества (1–2 недели).
2) Настройка ключевых event/ETL правил и identity resolution (4–8 недель).
3) Запуск базовой экспериментальной платформы и 3‑5 приоритетных A/B тестов (8–12 недель).
4) Внедрение feature store, мониторинга моделей и каузального анализа (3–6 месяцев).
Приоритет — начать с измеримого эксперимента (рандомизация/holdout) и улучшения качества данных: без корректных данных и корректной метрики все усилия на модели и сегментацию будут слабозрелыми.