20
РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ: РОЛЬ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ Константин Савенков CEO Intento [email protected] Форум Секреты детского маркетинга” 22-23 июня 2016

Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ: РОЛЬ И

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ Константин Савенков

CEO [email protected]

Форум “Секреты детского маркетинга” 22-23 июня 2016

Page 2: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Про себя

• 2014-2015 - операционный директор Bookmate, переключился с технических аспектов на цели и задачи бизнеса

• С 2016 - со-основатель & CEO Intento

• Консультирую несколько компаний по внедрению РС, иногда читаю лекции

Константин Савенков, к.ф-м.н

Занимаюсь рекомендательными системами с 2010 года, проекты Zvooq (музыкальный стриминг), Theory&Practice (образование) и Bookmate (чтение книг по подписке).

([email protected])

Page 3: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

План• Теория: поиск, рекомендательные системы, персонализация, холодный старт

• Практика: рекомендательные системы в интерфейсах и коммуникации

• Бизнес: что можно улучшить при помощи рекомендательных систем

• Кейс: РС для оптимизации конверсии

Page 4: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Рекомендательные системы

Между клиентом, который знает что ему нужно, и товаром в наличии не должно стоять ничего. Для всего остального есть рекомендательные системы.

есть в наличии

нет в наличии

ПОИСК

клиент знаетчто ему нужно

РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

клиент не уверен

Page 5: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Везде, где не хватает места показать всё что есть

Особенно актуально для мобильных интерфейсов

Рекомендательные системы на практике

Page 6: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Пример Bookmate

витрина поиск

фасетный поиск страница книги

библиотека пользователя

уведомления

социальный фид

Page 7: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Несколько важных случаев• заменители (alternative)

• сопутствующие товары (cross sell)

• аксессуары (up sell)

• пустое состояние

• коммуникация

ПОХОЖИЕ ТОВАРЫ, КОТОРЫЕ НЕ ПОКУПАЮТ ВМЕСТЕ

OPEN RATE х2-х3 ЗА СЧЕТ ТАРГЕТИРОВАНИЯ

ОБ ЭТОМ ЧАСТО ЗАБЫВАЮТ

+12-20% К ЧЕКУ

Page 8: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Рекомендательные алгоритмы

Интерфейс

Правильный пользователь

Объяснение

Алгоритм

Каталог

неперсонализированные

персонализированные

на контенте

на поведении

оффлайн

онлайн

Алгоритм - лишь часть рекомендательной системы

Page 9: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

ИНТЕРФЕЙСЫ И ПРОСТЫЕ АЛГОРИТМЫ АЛГОРИТМ

АЛГОРИТМ

ДАННЫЕ

Пример простой рекомендательной системы

История покупок в магазине

Популярныетовары

Витрина для нового клиента с максимизацией покрытия аудитории

Заменители / сопутствующие / аксессуары на странице товара (неперс.)

Заменители / сопутствующие / аксессуары в корзине (неперс.)

Таргетированная коммуникация

Персональные рекомендации (оффлайн)

Похожие товары

СЛОЖНОСТЬ

Page 10: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Сделали простую РСЧто дальше?

Прежде, чем тратить больше ресурсов на улучшение рекомендательной системы, нужно:

1. Оценить эффект от простой РС (сплит-тест).

2. Понять, насколько его можно улучшить усложнением.

Давайте с этим разберемся.

Page 11: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Бизнес показателиЮнит-экономика: маржинальные прибыли и убытки

доход с клиента (LTV)

СТОИМОСТЬТОВАРА

ЗАТРАТЫ НА ПРИВЛЕЧЕНИЕ (CAC)

время жизни

клиента

средний чек

средний чек

ПРОФИТ!

Page 12: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Продуктовые метрикитраффик

посетители

активированные

покупатели

лояльные

пассивные

реактивированные

%

%

%

%%

Связи на схеме - показатели, на которые влияет изменение продукта (сайта, сервиса, приложения)

Каталог можно представить как матрицу:

РОСТ МАРЖ

А

CAC

активация

конверсия

удержание

реактивация

Page 13: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Влияние рекомендательной системы

Затраты на привлечение

Доход с клиента

Стоимостьпроданного товара

Маркетинговыйбюджет

Новые клиенты

Средний чек

Время жизни клиента

Маржинальность корзины

Конверсия

Удержание

Реактивация

Маржинальность витрины

÷

×

Page 14: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Влияние рекомендательной системы *

*рекомендательная система

Затраты на привлечение

Доход с клиента

Стоимостьпроданного товара

Маркетинговыйбюджет

Новые клиенты

Средний чек

Время жизни клиента

Маржинальность корзины

Конверсия

Удержание

Реактивация

Маржинальность витрины

÷

×

Page 15: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Кейс: Повышение конверсии• Гипотезы для проверки:

1. Конверсия через рекомендуемые товары выше средней

2. Достаточно много пользователей воспользуется рекомендациями

• Единственный путь - сплит-тестирование:– конверсия из разных каналов трафика отличается до 20 раз

– аккуратно контролировать качество трафика сложнее, чем сделать сплит-тест

• Делайте пилоты:– Запуск с ограниченными затратами, затем оценка результатов и решение о масштабировании (масштабирование своей системы, контракт с поставщиком итп)

Page 16: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Кейс Bookmate / E-Contenta

Группа А Группа Б

3 первые книгиот редакции

3 первые книгиот РС хол. старта

Воспользовалисьрекомендациями

Конверсия в покупку

Общая конверсия

Выглядит неплохо!

Неужели стало на 40% больше клиентов?

На самом деле нет, так как лишь 7%

не знало что почитать

Page 17: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Оценим экономическую эффективность

• Для оплаты сторонней РС по модели CPO, комиссия за заказ не должна превышать $0.14 (на самом деле, должна быть еще ниже)

• В случае фиксированного платежа за лицензию в размере $1000**/мес, этот вариант имеет смысл начиная с 7143 новых клиентов/мес, или размера маркетингового бюджета от $35K.

* Величины CAC и маркетингового бюджета - модельные** величина взята с потолка

Общая конверсия С%Цена привлечения = $5

Группа А Группа Б

Общая конверсия 1.028*С%Цена привлечения = $4.86

Конверсия выше в 1.4 разадля 7% пользователей

Общая конверсия по всем каналам - С%

Page 18: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Другие кейсы• Повышение времени жизни клиента

• сложность с проведением сплит-тестов (требуется много времени)

• решение проблемы через когортный анализ

• Повышение маржинальности

• маржинальность корзины зависит от маржинальности витрины

Page 19: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

С чего начать?• Анализ: посмотрите на поисковое поведение пользователей, чтобы понять, скольким из них понадобится рекомендательная система (и какая).

• Простая неперсонализированная РС: Сделайте простую неперсонализированную систему, которая будет работать на всех (и новых, и повторных) и даст заменители, сопутствующие и аксессуары

• Простая персонализированная РС: Обязательно сделайте сплит-тест и оцените эффект!

• Стороннее решение холодного старта: Попробуйте какое-то стороннее решение на основе DMP для решения проблемы холодного старта. Обязательно пилот! Платите за улучшение относительно простого решения.

• Стороннее решение на коллаборативной фильтрации, чтобы посмотреть на улучшение относительно простого алгоритма. Обязательно пилот! Платите за улучшение относительно простого решения.

• Экономическая оптимизация. Как только объемы выросли, замените на свою систему или переговоритесь с поставщиком (например, с CPO на фиксированную цену)

Page 20: Рекомендательные системы: роль и оценка эффективности

Вопросы и ответы

Константин Савенков [email protected]