Предиктивная аналитика, основанная на машинном обучении, стала мощным инструментом для оптимизации конверсии сайтов. Анализируя огромные объемы данных и делая точные прогнозы, алгоритмы машинного обучения позволяют компаниям лучше понимать поведение пользователей, персонализировать опыт и принимать решения, основанные на данных. В этой статье мы рассмотрим, какие методы машинного обучения и предиктивной аналитики сегодня чаще всего используются в этой области.
Предиктивное моделирование целевых действий
Предиктивное моделирование с помощью методов машинного обучения позволяет компаниям прогнозировать будущие результаты на основе исторических данных. ML-алгоритмы могут выявлять закономерности и корреляции в пользовательских данных, чтобы предсказать действия пользователей, такие как конверсия, возвратность (retention) или отток (churn). Такие действия могут включать совершение покупки, регистрацию, просмотр страницы или отказ от взаимодействия. Используя предиктивное моделирование, компании могут оптимизировать дизайн и структуру своих веб-сайтов, чтобы максимизировать конверсию и доход.
Предиктивное моделирование — это процесс использования исторических данных для предсказания будущих событий. В контексте веб-сайтов, это означает анализ поведения посетителей (например, сколько страниц они просмотрели, сколько времени провели на сайте, какие продукты добавили в корзину), чтобы спрогнозировать, совершат ли они целевое действие, такое как покупка или регистрация.
Основная идея заключается в том, что алгоритмы машинного обучения обучаются на исторических данных, где уже известны результаты действий пользователей. Затем, с помощью созданной модели, можно делать прогнозы о новых посетителях на основе их поведения. Это позволяет маркетологам и владельцам бизнеса предлагать персонализированные предложения и улучшать пользовательский опыт.
Алгоритмы машинного обучения для предиктивного моделирования
В предиктивном моделировании конверсий сайтов чаще всего используются следующие алгоритмы машинного обучения:
Логистическая регрессия
Логистическая регрессия — один из простейших и наиболее популярных алгоритмов для бинарной классификации. Он используется для предсказания вероятности выполнения или невыполнения какого-либо действия (например, покупка/не покупка).
Модель логрегрессии – одна из самых быстрых и легкоинтерпретируемых. Да и написание такой модели, как правило, не вызывает никаких проблем – всего несколько строчек кода. Вот пример реализации:
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Пример данных
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')
X = data[['page_views', 'time_on_site', 'items_in_cart']]
y = data['purchase']
# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# Обучение модели логистической регрессии
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Прогнозирование и оценка модели
y_pred = model.predict(X_test)
print("Точность модели:", accuracy_score(y_test, y_pred))
Деревья решений
Деревья решений (decision trees) представляют собой модель, которая разбивает данные на несколько ветвей, классифицируя пользователей сайта на основе значений их метрик поведения. Этот метод легко интерпретируется и часто используется для более сложных решений.
Вот пример кода прогнозирования конверсий веб-сайта с помощью деревьев решений. В этом примере мы создадим модель на основе данных о поведении пользователей и предскажем, совершат ли они конверсионное действие (например, покупка).
# Импорт библиотек
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# 1. Подготовка данных
# Пример данных
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')
X = data[['page_views', 'time_on_site', 'items_in_cart']]
y = data['purchase']
# Разделим данные на обучающую и тестовую выборки (70% для обучения, 30% для тестирования)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
Первый шаг – это импорт библиотек и подготовка данных. Мы создаем набор данных, содержащий признаки поведения пользователей: количество просмотренных страниц, время на сайте, товары в корзине. Целевым признаком (конверсией) является факт покупки (1 — покупка, 0 — отказ).
Следующий шаг – обучение модели. Мы обучаем модель дерева решений с помощью обучающей выборки, используя DecisionTreeClassifier
из библиотеки scikit-learn
. После обучения модели мы применяем ее для предсказания конверсий на тестовых данных и оцениваем точность предсказаний с помощью метрик точности и отчета по классификации.
# Создадим модель дерева решений и обучим её на данных
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 3. Прогнозирование и оценка точности модели
# Прогнозируем целевые действия на тестовых данных
y_pred = model.predict(X_test)
# Оценим точность модели
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Точность модели: {accuracy:.2f}')
# Подробный отчет по классификации
print(classification_report(y_test, y_pred))
# Визуализация дерева решений (опционально)
from sklearn.tree import plot_tree
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(12, 8))
plot_tree(model, feature_names=['page_views', 'time_on_site', 'items_in_cart'], class_names=['No Purchase', 'Purchase'], filled=True)
plt.show()
В конце кода мы визуализирем обученное дерево решений с помощью plot_tree
, чтобы понять, как модель принимает решения на основе данных.
Случайный лес
Случайный лес (random forest) — это ансамблевый метод, который обучает множество деревьев решений и объединяет их предсказания. Он часто показывает высокую точность в задачах интернет-маркетинга, поскольку может улавливать закономерности даже в данных с нелинейными зависимостями.
Ниже пример кода алгоритма random forest для прогнозирования конверсий сайтов. Первый шаг – подготовка данных.
# Импорт необходимых библиотек
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# 1. Подготовка данных
# Пример данных
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')
X = data[['page_views', 'time_on_site', 'items_in_cart']]
y = data['purchase']
# Разделим данные на обучающую и тестовую выборки (70% для обучения, 30% для тестирования)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
После подготовки данных и разделения на выборки можно приступать к обучению модели. Мы обучаем random forest с использованием 100 деревьев решений (n_estimators=100
). То есть случайный лес позволяет объединить предсказания нескольких деревьев решений в одно – наиболее точное.
# 2. Обучение модели случайного леса
# Инициализация и обучение модели случайного леса
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 3. Прогнозирование и оценка точности модели
# Прогнозирование целевых действий на тестовых данных
y_pred = model.predict(X_test)
# Оценка точности модели
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Точность модели: {accuracy:.2f}')
# Подробный отчет по классификации
print(classification_report(y_test, y_pred))
# Важность признаков (опционально)
feature_importances = model.feature_importances_
print("Важность признаков:", feature_importances)
# Визуализация важности признаков (опционально)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.barh(['page_views', 'time_on_site', 'items_in_cart'], feature_importances)
plt.xlabel('Важность признаков')
plt.ylabel('Признаки')
plt.title('Важность признаков для прогнозирования конверсии')
plt.show()
После обучения модели мы прогнозируем конверсии на тестовых данных и оцениваем точность предсказаний с помощью метрик accuracy
и отчета по классификации. Также мы строим визуализации, которые позволяют определить, какие признаки (например, количество просмотров страниц или время на сайте) оказали наибольшее влияние на предсказание конверсий, используя атрибут feature_importances_
.
Как правило, модели random forest показывают уже достаточно высокую точность для выведения в прод. При желании, эта модель можеть быть еще лучше настроена с помощью подбора оптимальных гиперпараметров (например, количество деревьев, глубина деревьев). Для повышения надежности оценки модели можно использовать кросс-валидацию с библиотекой cross_val_score
.
Catboost
CatBoost — это алгоритм градиентного бустинга, который особенно хорошо работает с категориальными данными и показывает высокую точность даже с минимальными настройками.
Вот пример как можно реализовать такую модель машинного обучения для оптимизации конверсии веб-сайта.
# Установка библиотеки CatBoost (если еще не установлена)
# !pip install catboost
# Импорт библиотек
import pandas as pd
from catboost import CatBoostClassifier, Pool
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report
# 1. Подготовка данных
# Пример данных
data = pd.read_csv('user_behavior.csv')
X = data[['page_views', 'time_on_site', 'items_in_cart']]
y = data['purchase']
# Разделим данные на обучающую и тестовую выборки (70% для обучения, 30% для тестирования)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
Обратите внимание что модель Catboost, как правило, не входит в пакеты стандартной установки Anaconda, Google Collab и других популярных IDE. Если так, то нужно раскоментировать первую строку и установить библиотеку, прежде чем импортировать ее и загружать данные.
После успешной загрузки и предобработки данных мы создаем модель CatBoostClassifier
, указывая количество итераций, скорость обучения и глубину деревьев. Параметр verbose=0
отключает вывод промежуточных результатов обучения в консоль.
# 2. Обучение модели CatBoost
# Создание и обучение модели CatBoost
model = CatBoostClassifier(iterations=100, learning_rate=0.1, depth=6, verbose=0) # verbose=0 отключает вывод в консоль
model.fit(X_train, y_train)
# 3. Прогнозирование и оценка точности модели
# Прогнозируем целевые действия на тестовых данных
y_pred = model.predict(X_test)
# Оценка точности модели
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Точность модели: {accuracy:.2f}')
# Подробный отчет по классификации
print(classification_report(y_test, y_pred))
# Важность признаков (опционально)
feature_importances = model.get_feature_importance()
print("Важность признаков:", feature_importances)
# Визуализация важности признаков (опционально)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.barh(['page_views', 'time_on_site', 'items_in_cart'], feature_importances)
plt.xlabel('Важность признаков')
plt.ylabel('Признаки')
plt.title('Важность признаков для прогнозирования конверсии')
plt.show()
Как и в предыдущих алгоритмах, после обучения модели Catboost мы прогнозируем конверсии на тестовых данных и оцениваем точность предсказаний с помощью метрик точности и классификации. Отмечу, что модель CatBoost автоматически рассчитывает важность признаков, что позволяет понять, какие факторы оказывают наибольшее влияние на предсказание конверсий.
Выводы
Как мы видим, в реализации данных моделей нет ничего сложного. И, пожалуй, самый сложный этап – это агрегация данных и их подготовка для машинного обучения. Как правило, данные веб-аналитики – это “сырые” данные, логи с множеством уровней подвложенности, строковых типов и проблемами со структурированностью. И именно этап выгрузки и подготовки данных для предиктивной аналитики чаще всего вызывает затруднения.
Стоит ли оно того? Ответ лежит в плоскостях объема трафика и конверсий. Если у вас небольшой сайт, с посещаемостью в несколько тысяч пользователей, то алгоритмы машинного обучения навряд-ли вам помогут – им просто не на чем обучиться. Другое дело – если данных много – миллионы строк. Тут ML-алгоритмы предстают во всей красе!
Так, например, Amazon практически во всех своих продуктах, приложениях и сайтах использует алгоритмы машинного обучения для оптимизации конверсий. Он использует модели для предсказания покупок пользователей на основе их предыдущих действий на сайте. Netflix также активно применяет рекомендательные системы для прогнозирования того, какой контент понравится пользователю. Подобные алгоритмы применяют и Озон, и Яндекс, и Сбер – вообщем все крупные бизнесы, представленные в Интернете.
Интересно отметить, что с ростом объемов данных предсказательные модели становятся более точными и сложными. Конкуренция в Интернете растет с каждым днем и корпорации вынуждены стремиться к индивидуальному подходу к каждому пользователю, а предиктивное моделирование помогает добиться этого.
Персонализация и блоки с рекомендациями
Персонализация пользовательского опыта играет решающую роль в повышении конверсии веб-сайтов. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о пользователях и генерировать персонализированные рекомендации, предложения и контент в режиме реального времени. Предоставляя пользователям высокорелевантные ссылки, компании могут значительно повысить конверсию и удовлетворенность клиентов.
Что такое персонализация и зачем она нужна?
Персонализация – это процесс адаптации контента веб-сайта под потребности и интересы конкретных пользователей. Веб-сайты могут изменять контент, предлагая продукты, статьи или услуги на основе предыдущих действий посетителя. Это позволяет увеличить взаимодействие, удержание пользователей и в конечном итоге приводит к повышению конверсии.
Машинное обучение (ML) лежит в основе большинства современных рекомендательных систем. Алгоритмы обрабатывают огромное количество данных о пользователях — их действия, предпочтения, историю покупок и взаимодействий с сайтом. На основе этого машинное обучение позволяет построить модели, которые предсказывают, что пользователю может быть интересно.
Алгоритмы машинного обучения для персонализации
Наиболее распространенные алгоритмы, используемые для персонализации:
- Коллаборативная фильтрация: этот метод анализирует поведение пользователей с похожими интересами и предлагает персонализированные рекомендации;
- Content-based рекомендации: здесь алгоритмы анализируют характеристики контента (например, ключевые слова в статьях) и предлагают пользователям материалы, которые похожи на те, что им уже нравились;
- Гибридные модели: эти модели сочетают подходы коллаборативной фильтрации и контентного анализа, чтобы повысить точность рекомендаций.
Пример: Рекомендательные блоки для интернет-магазинов
Рассмотрим пример интернет-магазина, где пользователю на основе его поведения (например, просмотренных товаров или покупок) предлагаются персонализированные рекомендации. Давайте взглянем на пример кода на Python, который можно использовать для построения рекомендательной системы с помощью библиотеки scikit-learn
.
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
# Пример данных: просмотренные товары и покупки пользователей
data = {
'user_id': [1, 2, 3, 4, 5],
'item_id': [101, 102, 103, 104, 105],
'viewed': [5, 3, 7, 2, 6],
'purchased': [1, 0, 1, 0, 1]
}
# Создаем DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# Разделяем данные на обучающую и тестовую выборки
X = df[['viewed']]
y = df['purchased']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# Используем алгоритм ближайших соседей для рекомендаций
model = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='auto').fit(X_train)
# Пример: предсказать рекомендации для нового пользователя
distances, indices = model.kneighbors([[4]])
print("Рекомендованные товары:", df.iloc[indices[0]]['item_id'].values)
В этом примере мы используем простую модель ближайших соседей (k-nearest neighbors) для нахождения схожих пользователей и предложения им товаров на основе их поведения.
Как внедрить персонализацию на сайте
Внедрение персонализации на сайте через систему рекомендаций с использованием машинного обучения — это многошаговый процесс, который включает в себя сбор данных, их обработку и применение моделей для построения рекомендаций. Вот пошаговая инструкция, как это сделать:
Шаг 1: Сбор данных
Внедрение рекомендательных систем всегда начинается со сбора данных. Вам нужно собрать информацию о поведении пользователей на сайте, которая будет использоваться для построения рекомендаций. Вот основные типы данных, которые могут быть полезны:
- История просмотров: какие страницы пользователь посещал;
- История покупок: что покупал или добавлял в корзину;
- Демографические данные: возраст, пол, местоположение;
- Поведение в реальном времени: какие товары или контент пользователь просматривает в данный момент.
Для этого можно использовать системы аналитики (например, Яндекс.Метрика, Google Analytics) или более специализированные решения, которые отслеживают активность пользователя на сайте.
Шаг 2: Анализ и предварительная обработка данных
Собранные данные необходимо подготовить для машинного обучения. Этап препроцессинга обычно включает в себя:
- Очистка данных: Убедитесь, что данные чистые, без пропущенных значений. Если данные неполные, можно применить методы заполнения пропусков;
- Преобразование категориальных данных: Машинное обучение лучше работает с числовыми данными. Поэтому все категориальные данные, такие как “страна” или “тип продукта” лучше преобразовать в числовые значения с помощью методов, таких как One-Hot-Encoding;
- Нормализация данных: Это важно, если ваши данные имеют разные масштабы. Например, количество просмотров может быть измерено в тысячах, а время на сайте в секундах. Нормализация помогает сбалансировать данные.
Шаг 3: Выбор алгоритма рекомендации
Правильно построенная рексистема может значительно улучшить пользовательский опыт, повысить конверсии и увеличить удержание пользователей. Есть несколько типов моделей, которые можно использовать для персонализации рекомендаций:
1. Коллаборативная фильтрация
Эта модель использует поведение других пользователей для рекомендаций. Если два пользователя взаимодействовали с одинаковыми элементами (например, просмотрели или купили похожие товары), система предполагает, что эти пользователи имеют схожие предпочтения и рекомендует им похожие товары.
Пример реализации:
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
# Пример данных о пользователях и продуктах
users_items_matrix = np.array([
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 0],
[1, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 1],
])
# Обучаем модель коллаборативной фильтрации на основе ближайших соседей
model = NearestNeighbors(metric='cosine', algorithm='brute')
model.fit(users_items_matrix)
# Пример рекомендаций для нового пользователя
distances, indices = model.kneighbors([[1, 0, 0, 1]], n_neighbors=2)
print(f"Рекомендованные элементы: {indices}")
2. Content-based рекомендации
Алгоритм анализирует характеристики товаров или контента и предлагает пользователю похожие элементы на основе того, что он уже просмотрел или купил. Например, если пользователь покупает много книг по программированию, алгоритм предложит ему другие книги из той же категории.
3. Гибридные рекомендации
Многие системы используют гибридный подход, комбинируя коллаборативную фильтрацию с контентными рекомендациями. Это позволяет улучшить точность системы.
Шаг 4: Обучение и тестирование модели
После выбора алгоритма нужно обучить модель на данных, а затем протестировать её на новой выборке данных. Это необходимо, чтобы убедиться, что система делает точные и полезные рекомендации.
Пример с использованием библиотеки surprise
для коллаборативной фильтрации:
from surprise import Dataset, Reader
from surprise import KNNBasic
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise.accuracy import rmse
# Загрузка данных
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)
# Обучение модели на основе KNN
algo = KNNBasic()
algo.fit(trainset)
# Прогнозирование на тестовых данных
predictions = algo.test(testset)
# Оценка точности
rmse(predictions)
Шаг 5: Внедрение на сайте
После того, как модель готова, ее нужно интегрировать на сайт. Модель может быть развернута на сервере и предоставлять API, которое будет принимать данные о текущем пользователе и возвращать список рекомендованных товаров или контента. Например, модель можно развернуть с помощью таких фреймворков, как Flask или FastAPI:
from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
app = Flask(__name__)
@app.route('/recommend', methods=['POST'])
def recommend():
user_data = request.json['user_data']
# Вызов модели для предсказаний
recommended_items = model.predict(user_data)
return jsonify(recommendations=recommended_items)
if __name__ == "__main__":
app.run()
Еще один подход заключается в том, что когда пользователь заходит на сайт, его данные (например, история просмотров) отправляются в API, которое возвращает персонализированные рекомендации. Эти рекомендации отображаются на сайте в виде блоков с предложениями, похожими на товары или статьи, которые интересовали пользователя.
Шаг 6: Оценка и оптимизация
После развертывания системы нужно оценить ее эффективность. Используйте метрики, такие как:
- CTR (Click-through rate): показывает, как часто пользователи нажимают на предложенные рекомендации.
- Конверсия: отслеживание того как персонализация влияет на покупки, подписки и другие целевые действия.
На основе этих данных можно корректировать алгоритмы, улучшать модели и тестировать различные подходы, чтобы повысить точность рекомендаций и удержание пользователей.
Шаг 7: Постоянное обновление системы
Машинное обучение требует регулярного обновления. Данные о поведении пользователей постоянно изменяются, поэтому нужно регулярно переобучать модель, добавляя новые данные. Также можно тестировать и внедрять более продвинутые алгоритмы для улучшения точности персонализации.
Оптимизация воронки конверсии с помощью машинного обучения
Алгоритмы машинного обучения позволяют оптимизировать каждый этап воронки конверсии, выявляя «узкие места» и области, требующие улучшения. Анализируя поведение пользователей, машинное обучение может дать представление о наиболее эффективных стратегиях привлечения и удержания клиентов на каждом этапе, что в конечном итоге приведет к повышению коэффициента конверсии.
Прежде чем углубиться в машинное обучение, давайте разберемся с понятием воронки конверсии. Это модель, которая описывает путь пользователя от первого взаимодействия с сайтом до выполнения целевого действия — это может быть покупка, подписка или регистрация.
Воронка делится на несколько этапов:
- Привлечение (Awareness): пользователь узнает о вашем сайте через рекламу, социальные сети или поисковики;
- Заинтересованность (Interest): пользователь изучает контент или товары на сайте;
- Рассмотрение (Consideration): пользователь сравнивает ваши товары или услуги с конкурентами;
- Конверсия (Conversion): пользователь совершает покупку или другое целевое действие.
Проблемы с воронкой конверсии
Каждый этап воронки может терять потенциальных клиентов, и задача бизнеса — минимизировать эти потери. Наиболее частыми проблемами, с которым сталкивается онлайн-бизнес являются высокий процент отказов на первом этапе, малая вовлеченность пользователей в процессе выбора, покупатели выбирают товар, но уходят с сайта перед завершением заказа.
Теперь давайте рассмотрим, как машинное обучение помогает решать эти задачи.
Для оптимизации воронки важно понимать, как ведут себя пользователи на каждом этапе. Сбор и анализ данных о кликах, времени, проведенном на странице, глубине просмотра — это те параметры, которые помогают построить поведенческую модель.
К примеру, с помощью модели кластеризации можно разделить пользователей на несколько сегментов в зависимости от их поведения на сайте.
from sklearn.cluster import KMeans
import pandas as pd
# Пример данных о поведении пользователей (количество посещённых страниц, время на сайте)
data = pd.DataFrame({
'pages_visited': [10, 15, 12, 5, 8],
'time_spent': [120, 180, 150, 60, 90]
})
# Инициализация модели KMeans для разделения пользователей на кластеры
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
data['cluster'] = kmeans.fit_predict(data)
print(data)
Зная, как ведут себя различные кластеры пользователей, можно настроить персонализированные предложения и контент, чтобы мотивировать их двигаться дальше по воронке.
После выявления “узких горлышек” далее есть 2 пути: либо модернизировать сайт для всех пользователей, повышая общую конверсию, либо внедрять блоки с рекомендациями, которые будут подстраиваться под каждого пользователя индивидуально. Выше в статье я уже описывал примеры таких рексистем.
Что касаемо выявления пользователей, которые могут покинуть сайт, не завершив покупку, то тут несколько сложнее. Модели машинного обучения могут предсказывать только вероятность оттока (churn) клиентов с сайта, но, разумеется, гарантированной точности здесь нет – никто не может залезть клиентам в голову и точно понять причину почему они решили искать товары или услуги или потреблять контент в другом месте.
Пример модели на основе случайного леса:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Пример данных: 1 - завершил покупку, 0 - ушел
data = pd.DataFrame({
'pages_visited': [10, 5, 12, 3, 8],
'time_spent': [120, 60, 150, 30, 90],
'completed_purchase': [1, 0, 1, 0, 1]
})
X = data[['pages_visited', 'time_spent']]
y = data['completed_purchase']
# Разделение на тренировочные и тестовые данные
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# Обучение модели
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)
# Предсказание на тестовых данных
predictions = clf.predict(X_test)
Модель предсказывает, кто из пользователей с большой вероятностью покинет сайт. Это позволяет вовремя предложить таким пользователям специальные акции или бонусы, чтобы мотивировать их остаться и завершить покупку.
Таким образом, оптимизация воронки конверсии с помощью машинного обучения — это мощный инструмент, который позволяет не только глубже понимать поведение пользователей, но и предлагать им именно то, что они ищут, тем самым значительно увеличивая конверсии и выручку онлайн-бизнеса.
Сегментация на основе поведения для целевых кампаний
Машинное обучение позволяет сегментировать пользователей на основе поведения, позволяя компаниям группировать пользователей на основе их действий, предпочтений и характеристик.
Сегментируя пользователей, вы можете направлять на них более релевантные маркетинговые предложения, что увеличит шанс на конверсию. Например, частые посетители, которые долго задерживаются на сайте, могут быть заинтересованы в акциях на товары, которые они просматривали. А пользователи, которые заходят на сайт один раз, возможно, нуждаются в дополнительной мотивации для возврата на сайт.
Такая сегментация позволяет проводить целевые маркетинговые кампании, ориентированные на определенные сегменты пользователей, что приводит к снижению затрат на рекламу и повышению уровня вовлеченности и конверсии. Теперь давайте посмотрим, как это работает на практике с использованием Python.
import pandas as pd
# Чтение данных о поведении пользователей
data = pd.read_csv('user_data.csv')
# Проверка данных на наличие пропущенных значений
print(data.isnull().sum())
# Заполнение пропущенных значений (если есть)
data.fillna(0, inplace=True)
# Просмотр первых строк данных
print(data.head())
Прежде чем начать сегментацию, нам нужно собрать данные о поведении пользователей на сайте. Обычно такие данные можно получить через системы веб-аналитики (например, Google Analytics) или с помощью собственных систем логирования. Далее эти данные нужно либо сохранить в файлы csv, xlsx или загрузить в базу данных. Конкретно на нашем примере мы загружаем эти данные из csv файла.
Далее нам предстоит выбрать алгоритм машинного обучения. Для задачи сегментации пользователей на основе поведения отлично подходит алгоритм KMeans. Он эффектино разделяет пользователей на группы, максимизируя схожесть между объектами внутри одного кластера и минимизируя схожесть между кластерами.
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Выбираем признаки для кластеризации
X = data[['pages_visited', 'time_spent', 'purchases', 'sessions']]
# Стандартизация данных (приводим к общему масштабу)
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# Инициализация и обучение модели KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
kmeans.fit(X_scaled)
# Добавляем метку кластера к данным
data['cluster'] = kmeans.labels_
# Визуализация кластеров
plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=kmeans.labels_, cmap='viridis')
plt.title('Сегментация пользователей')
plt.xlabel('Pages Visited')
plt.ylabel('Time Spent')
plt.show()
В этом примере мы сегментировали пользователей на 3 группы на основе их поведения. Эти группы можно использовать для дальнейшего таргетинга в маркетинговых кампаниях.
После сегментации можно пойти дальше и попытаться спрогнозировать поведение пользователей. Например, предсказать вероятность того, что новый пользователь совершит покупку. Для этого можно использовать алгоритмы классификации, такие как Random Forest или Gradient Boosting.
Пример кода для прогнозирования с Random Forest:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Разделение данных на признаки и целевую переменную
X = data[['pages_visited', 'time_spent', 'sessions']]
y = data['purchases']
# Разделение на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Инициализация и обучение модели Random Forest
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# Предсказание на тестовых данных
y_pred = rf.predict(X_test)
# Оценка точности модели
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f'Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')
Здесь мы обучаем модель предсказывать, совершит ли пользователь покупку на основе его поведения на сайте.
Применение сегментации в маркетинговых кампаниях
После того как вы сегментировали пользователей, важно правильно применять эти данные для маркетинговых кампаний. Вот несколько способов использования сегментации:
- Персонализированные предложения: На основе сегментации вы можете предлагать пользователям продукты или услуги, которые соответствуют их интересам и поведению;
- Email-маркетинг: Разделив пользователей на сегменты, можно создавать более целевые email-кампании с персонализированными предложениями;
- Контекстная реклама: Знание поведения пользователей помогает точнее настраивать таргетинг на определенные аудитории для контекстной рекламы.
Пример персонализированной email-кампании:
Предположим, у нас есть три сегмента пользователей:
- Сегмент 1: Пользователи, которые часто посещают сайт, но не совершают покупки;
- Сегмент 2: Пользователи, которые проводят много времени на сайте и часто совершают покупки;
- Сегмент 3: Новые пользователи, которые совершили одну покупку.
Для каждого из этих сегментов можно подготовить уникальные предложения:
- Для сегмента 1: Предложить скидку или бонус за первую покупку;
- Для сегмента 2: Предложить эксклюзивные товары или программы лояльности;
- Для сегмента 3: Мотивировать повторную покупку через дополнительные бонусы.
Проведение A/B-тестов дизайна сайта с помощью машинного обучения
A/B-тестирование — это метод исследования, при котором две версии чего-либо (например, страницы сайта) сравниваются между собой, чтобы выяснить, какая из них эффективнее. Одна из версий является контрольной (версия A), а другая — тестируемой (версия B). Пользователи делятся на две группы, и каждая из групп видит одну из версий. Затем результаты каждой группы сравниваются для определения победителя.
A/B-тесты помогают принимать обоснованные решения о том, как лучше организовать структуру или дизайн сайта, чтобы улучшить метрики, такие как конверсии, время на сайте, процент отказов и другие. Однако, традиционные методы анализа данных в A/B-тестах могут быть ограничены и иногда не дают полной картины.
Машинное обучение может помочь усовершенствовать традиционное A/B-тестирование, предлагая более точный и глубокий анализ данных. Например, алгоритмы машинного обучения могут учитывать множество факторов, которые могут влиять на результаты тестов: время суток, поведение пользователей на сайте, демографические данные и т.д. Алгоритмы машинного обучения могут автоматически находить паттерны, которые сложно обнаружить традиционными методами. Кроме того, алгоритмы могут анализировать результаты A/B-тестов в реальном времени и корректировать их по ходу эксперимента.
Основные шаги проведения A/B-теста с машинным обучением
1. Сбор и подготовка данных
Прежде чем начать использовать машинное обучение, необходимо собрать и подготовить данные. Это могут быть данные о поведении пользователей на сайте: количество кликов, время на странице, конверсии, демографические данные и т.д.
Пример кода для загрузки данных с помощью Pandas:
import pandas as pd
# Загрузка данных из CSV файла
data = pd.read_csv('website_data.csv')
# Просмотр первых строк таблицы
print(data.head())
2. Разделение данных на группы A и B
Для проведения A/B-теста нужно разделить данные на две группы. Это можно сделать случайным образом или на основе определенных критериев (но при этом важно не забывать что группы должны быть полностью равнозначны как в плане объема, так и в плане всех условий посещения сайта: источника, даты и времени суток, ПК и моб. устройств и т. д.).
Пример разделения данных в Python на две группы:
# Разделение данных на две группы
group_A = data[data['group'] == 'A']
group_B = data[data['group'] == 'B']
3. Выбор метрики для оценки
Следующий шаг — выбрать метрику, по которой будет оцениваться эффективность каждой версии веб-сайта. Это может быть коэффициент конверсии, среднее время на сайте, количество кликов и т.д.
Пример кода для расчета коэффициента конверсии:
# Рассчитываем конверсии для обеих групп
conversion_A = group_A['conversions'].sum() / len(group_A)
conversion_B = group_B['conversions'].sum() / len(group_B)
print(f"Конверсия в группе A: {conversion_A:.2%}")
print(f"Конверсия в группе B: {conversion_B:.2%}")
4. Применение машинного обучения для анализа данных
Одним из методов машинного обучения, который можно использовать для анализа A/B-тестов, является логистическая регрессия. Этот алгоритм хорошо подходит для задач бинарной классификации, где целевая переменная (например, успешная конверсия) может принимать два значения: 0 или 1.
Пример кода для применения логистической регрессии:
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# Подготовка данных
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']] # Фичи
y = data['conversion'] # Целевая переменная
# Разделение на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# Создание и обучение модели логистической регрессии
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# Оценка модели на тестовых данных
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Точность модели: {accuracy:.2%}")
Другой популярный алгоритм — это деревья решений и случайный лес, который позволяет моделировать сложные зависимости между признаками.
Пример кода для случайного леса:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Создание и обучение модели случайного леса
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
rf_model.fit(X_train, y_train)
# Оценка модели
rf_accuracy = rf_model.score(X_test, y_test)
print(f"Точность модели случайного леса: {rf_accuracy:.2%}")
5. Интерпретация результатов
После того, как модели обучены, важно правильно интерпретировать результаты. Например, если версия B показывает более высокие результаты конверсии, но ее статметрики и распределения показывают отсутствие разницы, то такую версию обычно не принимают и не выкатывают в прод.
В A/B тестировании обычно ключевой статметрикой является p-value. Если оно больше или равно установленному уровню значимости (обычно α = 0.05), это означает, что нет достаточных оснований для отклонения нулевой гипотезы. В таком случае можно сделать вывод, что новая версия сайта не лучше прежней, и результаты теста не показывают статистически значимой разницы между версиями. Даже при хорошем приросте конверсии, такую версию сайта публиковать нельзя, т. к. результат по большей части случаен и статистически не доказан.
Пример A/B-теста с использованием TensorFlow
Иногда для более сложного анализа поведения пользователей на сайте может потребоваться использование нейронных сетей. Например, можно построить легковесную нейросеть для анализа A/B-тестов с TensorFlow и Keras.
Пример нейронной сети для бинарной классификации:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# Построение модели
model = tf.keras.Sequential([
layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
layers.Dense(32, activation='relu'),
layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# Компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Обучение модели
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)
# Оценка модели
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Точность нейронной сети: {accuracy:.2%}")
Использование нейросетей для анализа A/B-тестов имеет под собой несколько преимуществ:
- Эффективный анализ больших логов с данными. Нейросети заточены на большие объемы данных, что позволяет анализировать сложные паттерны и взаимодействия между переменными. Это особенно полезно в A/B-тестах, где необходимо учитывать множество факторов, влияющих на результаты;
- Гибкость в моделировании. Keras предлагает высокоуровневый интерфейс, который упрощает создание и настройку нейросетевых моделей. Это позволяет быстро экспериментировать с различными архитектурами, такими как полносвязные сети, сверточные сети и рекуррентные сети, что может быть полезно для анализа различных типов данных в A/B-тестах;
- Учет обратной связи. Нейросети могут адаптироваться на основе обратной связи, что позволяет улучшать модели по мере поступления новых данных. Это особенно важно в контексте A/B-тестирования, где результаты могут изменяться со временем в зависимости от поведения пользователей;
- Улучшение точности предсказаний. Нейросети способны выявлять сложные нелинейные зависимости, что может привести к более точным предсказаниям по сравнению с традиционными статистическими методами. Это позволяет более точно оценивать влияние изменений дизайна сайта на его ключевые метрики.
Другие задачи оптимизации конверсии
Помимо вышеописанных задач, предиктивная аналитика с машинным обучением позволяет решить еще ряд важных задач:
- Лучшее понимание намерений клиентов сайта: Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные о пользователях, чтобы выявить скрытые закономерности и предсказать намерения клиентов. Понимая, что побуждает пользователей больше взаимодействовать с сайтом или покидать его, компании могут адаптировать свои стратегии для удовлетворения потребностей клиентов и повышения коэффициента конверсии;
- Максимизация ценности конверсии с помощью машинного обучения: ML-алгоритмы могут не только оптимизировать коэффициент конверсии, но и максимизировать ценность каждой конверсии. Анализируя различные факторы, такие как пожизненная ценность клиента (LTV), история покупок и предпочтения по продуктам, машинное обучение позволяет выявить возможности для повышения продаж, перекрестных продаж (cross-sale) и допродаж, что способствует увеличению дохода с каждого клиента;
- Оптимизация ценообразования и скидок. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать поведение клиентов на определенных карточках с товарами и предлагать рекомендации, чтобы помочь компаниям оптимизировать ценообразование и предложение скидок. Это позволяет находить баланс между привлекательностью цен для клиентов и максимизацией прибыли для бизнеса;
- Выявление сегмента клиентов с высокой вероятностью оттока (churn). Используя данные о поведении пользователей и их характеристиках, машинное обучение может прогнозировать, какие клиенты с большей вероятностью откажутся от услуг компании. Это позволяет своевременно принимать меры по удержанию ценных клиентов, предлагая им персонализированные предложения и улучшая качество обслуживания.
Заключение
Машинное обучение позволяет компаниям непрерывно оптимизировать свои стратегии работы с веб-сайтами на основе постоянного анализа данных. Используя алгоритмы машинного обучения для мониторинга и интерпретации поведения пользователей, компании могут вносить упреждающие коррективы в свои веб-сайты, что со временем приводит к повышению конверсии.
Сегодня в интернет-маркетинге конкуренция стала весьма острой. В условиях “битвы” за трафик крайне важно использовать любые эффективные инструменты для превращения трафика в клиентов. И нет никаких сомнений, что по мере развития технологий и увеличения массивов данных потенциал предиктивной аналитики в области конверсии веб-сайтов будет только расширяться, создавая еще больше возможностей для роста выручки онлайн-торговли.