Сегментация клиентов по cookie-файлам

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.