Success Story - rus

Профилирование на основе cookie-файлов

Описание: успешно проведенная маркетинговая кампания по рекламе различного рода продукции предполагает предоставление релевантной рекламы пользователю интернет-ресурса, на котором тот находится, что в свою очередь связано с точным определением категории клиента и его предпочтений. Строится тематическая модель профилей поведения пользователей в рамках интернет-ресурса на основе транзакционных данных взаимодействия с сайтом из cookies-файлов.

Контекст: пользователей web-сервиса необходимо сегментировать для персонализации предложений сервиса. Это возможно сделать на основе cookie-файлов, так как история посещения страниц говорит об интересах пользователя. 

Решение: построение модели сегментации при помощи тематического моделирования на основе cookie-файлов в виде текстового описания посещаемых страниц. 

Итоги:
Проведен пилотный проект, интегрирован в бизнес- процесс заказчика:
  • Выявлены тематики 80% посещенных пользователем страниц;
  • 70% являются интерпретируемыми;
  • Предсказание социально-демографических параметров аудитории;
  • Выделены интересы 90% посетителей по тематикам посещенных страниц;
  • 80% интересов являются интерпретируемыми;
  • Увеличена конверсия рекламной кампании на 10% при А/Б тестировании;
  • Внесены изменения в 15% готовых рекламных кампаний.

Для построения модели были использованы:
  • Список URL-страниц, которые посетил пользователь;
  • Описание URL-страниц;
  • Сопроводительная информация о пользователе;
  • Результаты показа рекламы пользователю.

Результаты моделирования:
  • Модель поведения пользователей интернет-ресурса;
  • Модель прогнозирования вероятности отклика на рекламную кампанию;
  • Интерпретация клиентской базы.

Заказчик: Маркетинговое агентство

Технологический стек: TopicNet, BigARTM, Python, gensim.
Natural Language Processing Engineering Division