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 Канал аналитиков: https://t.me/+ZUWAJc1OHkVkMjEy
Узнать о команде аналитиков Авито: https://career.avito.com/directions/a...
AvitoTech — это команда инженеров Авито. Подпишитесь на наш канал, соцсети и блоги, чтобы узнавать больше о технологиях Авито 👇🏻 ВК: https://vk.com/avitotech
Телеграм: https://clc.to/-YHGlg
Хабр: https://habr.com/ru/company/avito
Гитхаб: https://github.com/avito-tech
RuTube: https://rutube.ru/channel/30462632/
Дзен: https://dzen.ru/avitotech
Сайт: https://clc.to/l5ZqRA
