ML-модель для FORMEL Skin

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Проблема

Основная проблема для сервиса по подписке — на рекламу тратится много денег, и эти затраты окупаются долго.

Задача маркетолога

Оценить, эффективна ли запущенная кампания как можно быстрее, а не через несколько месяцев.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Решение

Создаем рабочий отчет для маркетолога

Шаг 1

Строим сквозную аналитику по рекламным кампаниям. Собираем данные о затратах и кликах из всех рекламных кабинетов и связываем эти данные с покупками пользователя на сайте.

Шаг 2

Создаем основной маркетинговый отчет.

В этом отчете по каждой кампании видим:

• сколько денег потратили на эту кампанию;
• сколько платящих пользователей эта кампания привлекла;
• сколько стоил каждый привлечённый пользователь (Cost Per User);
• отклик на вакансию;
• просмотр телефона работодателя.

Шаг 3

Рассчитываем эффективность рекламных кампаний

Мы считаем рекламную кампанию эффективной, если пользователь нам заплатил больше денег, чем мы потратили на его привлечение. Если пользователь заплатил в 2 раза больше денег, чем мы потратили, то это кампания прибыльная.

Если пользователь заплатил меньше, чем мы потратили, то кампания убыточная. Проблема в том, что финальный LTV пользователя мы узнаем только через полтора-два года, потому что пользователи платят каждый месяц длительное время.

А маркетологу нужно понимать эффективность кампании существенно быстрее, в идеале с первой покупки пользователя.

В этом месте приходит на помощь ML.

Шаг 4

Для каждого пользователя мы знаем его фактический LTV и время жизни на проекте.

На основании этих данных обучаем ML-модель, которая предсказывает LTV, исходя из параметров нового пользователя, который совершил первую покупку.

Добавляем информацию о прогнозе LTV в основной маркетинговый отчет.

Как только первый пользователь, пришедший по рекламной кампании, совершил хотя бы одну покупку, мы предсказываем его LTV и, соответственно, узнаем, окупятся ли затраты на его привлечение.

Со 2-й и последующих покупок предсказание уточняется.

3. Результаты сотрудничества

Результат

• Понимаем прибыльность конкретной рекламной кампании.
• Предсказываем LTV клиента.
• Оцениваем эффективность каждого канала рекламы с первого клика пользователя.