Машинное обучение в управлении продуктом

Машинное обучение может использоваться в управлении продуктом для анализа данных о поведении пользователей, чтобы понять, какие функции продукта наиболее популярны и полезны. Это может помочь улучшить продукт и сделать его более привлекательным для пользователей.

Кроме того, машинное обучение может использоваться для прогнозирования спроса на продукты или услуги. Например, если компания продает товары через интернет-магазин, она может использовать данные о прошлых продажах и других факторах (например, сезонность) для предсказания будущих продаж.

Также машинное обучение может помочь в оптимизации процессов управления продуктом. Например, оно может использоваться для автоматического тестирования новых функций продукта перед их выпуском на рынок.

В целом, машинное обучение является мощным инструментом для улучшения качества продуктов и услуг, а также для повышения эффективности работы компании.

Машинное обучение в управлении продуктовыми метриками Удержание и Отток

Using ML for managing product metrics Retention and Churn

Сегодня поговорим о применении машинного обучения в индустрии и бизнесе, т.е. о реальных коммерческих задачах, с которыми вы столкнетесь, как ML-инженеры, дата-сайентисты и аналитики данных. Продуктовое управление (product management) — это процесс управления созданием и развитием программного продукта или сервиса. Оно включает в себя определение требований к продукту, планирование его разработки, контроль качества и продуктовых метрик, маркетинг и поддержку пользователей.

Управление продуктом также включает в себя работу с командой разработчиков, тестировщиков, дизайнеров и других специалистов для создания качественного продукта. Кроме того, оно требует умения принимать решения на основе данных и анализировать результаты работы продукта. Продуктовое управление осуществляет менеджер продукта (product manager) или владелец продукта (product owner).

Владелец продукта (Product Owner) в командах разработки - это лицо, которое определяет требования к продукту и представляет интересы конечных пользователей и других заинтересованных сторон. Он обеспечивает понимание того, что должно быть сделано, и работает вместе с командой разработчиков для достижения целей итерации (спринта, квартала). Владелец продукта является важным связующим звеном между командой разработчиков и внешними заинтересованными сторонами, такими как клиенты или внутренние/внешние заказчики.

Удержание (retention) - это продуктовая метрика, которая отражает процент пользователей, продолжающих использовать продукт или услугу после определенного периода времени. Этот показатель используется для оценки успешности продукта или услуги и их способности удерживать пользователей.

Относительно удержания, отток (churn rate) - это продуктовая метрика, которая показывает процент пользователей, перестающих использовать продукт или услугу в течение определенного периода времени. Отток может быть вызван различными причинами, включая низкое качество продукта, высокую стоимость, отсутствие необходимой функциональности и т.д.

Удержание и отток являются важными показателями для компаний, так как они помогают определить, насколько успешно компания привлекает новых пользователей и удерживает уже существующих.

Удержание клиентов в индустрии [редактировать]
- Анатолий Карпов, генеральный директор и основатель Карпов курса, рассказывает о работе с оттоком в индустрии.
- Он обсуждает, что такое удержание клиентов и почему это важно, а также как выстраивается оптимальный подход к работе с этой метрикой.
График удержания клиентов [редактировать]
- Карпов представляет график, показывающий паттерны использования клиентами различных продуктов.
- Он объясняет, что значительное количество пользователей перестает пользоваться продуктом на старте, и это является основной проблемой для индустрии.
Важность аналитики и машинного обучения [редактировать]
- Карпов подчеркивает важность прикладного анализа данных и машинного обучения для удержания клиентов.
- Он утверждает, что удержание клиентов является ключевой метрикой для любого продукта, и что перевод удержания на другие экономические величины, такие как аудитория или платежеспособные пользователи, может быть легко выполнен.
Удержание клиентов [редактировать]
- В контексте работы с удержанием клиентов, важно правильно хранить и структурировать данные, чтобы избежать проблем.
- Первый опыт использования продукта может быть критичным для дальнейшего использования.
- Аналитика должна быть доступна в режиме реального времени, чтобы отслеживать изменения и принимать решения.
Предсказание оттока клиентов [редактировать]
- На первом этапе, дата-сайентисты строят модель, которая предсказывает, с какой вероятностью клиент покинет продукт.
- Это инженерная задача, которая может быть решена с помощью машинного обучения.
Работа с данными и гипотезы [редактировать]
- После предсказания оттока клиентов, возникает множество гипотез о том, что делать с этими клиентами.
- Важно учитывать стоимость каждого мероприятия и выбирать наиболее эффективное решение.
Удержание клиентов
- На первом этапе аналитики, мы просто научились понимать, кто нас покинул и кто с нами остался.
- На втором этапе, мы научились предсказывать, кто останется с нами, а кто нет.
- На третьем этапе, мы можем заранее менять наш продукт, чтобы аудитория в зоне риска становилась меньше.
Эксперименты и проксиметрики [редактировать]
- Мы запускаем эксперименты, чтобы снизить отток клиентов на 3% в рамках первых 4 месяцев.
- Используем проксиметрики, чтобы предсказать, какой из бордингов будет работать лучше на горизонте года или двух.
Пример из опыта [редактировать]
- В онлайн-образовании, удержание клиентов является важной метрикой.
- В образовательных курсах, большинство пользователей перестают учиться на старте.
- Внедрение адаптивной системы подсказок на старте увеличило доходимость пользователей.
- Использование моделей для прогнозирования, что студент не закончит курс, помогает сохранить мотивацию и вовлеченность.
Анализ данных и машинное обучение [редактировать]
- В видео обсуждается, как анализ данных и машинное обучение могут быть использованы для увеличения удержания клиентов и улучшения ключевых метрик.
- Упоминается, что комбинация этих методов позволяет выстроить модель работы с оттоками и удержанием клиентов, которая объединяет аналитику, дата сайнс, эксперимент, продуктовый подход и значительно увеличивает удержание.
Сложность внедрения машинного обучения [редактировать]
- В видео подчеркивается, что разработка машинного обучения - это сложная инженерная задача, требующая кооперативной работы различных специалистов, включая аналитиков, маркетологов, дата-сентистов, продуктов и руководителей департаментов.
- Успешное внедрение машинного обучения в сервисы требует решения сложных задач, связанных с анализом данных, прогнозированием и внедрением решений в работающие продукты.