Гипотезы
Управление гипотезами системы рекомендаций
ML выявила: 40% отклонённых рекомендаций по накопительным счетам у зарплатных клиентов имели выгоду 3 000–5 000 руб. При этом конверсия в этом диапазоне у зарплатных выше среднего. Предлагается снизить порог выгоды с 5 000 до 3 000 руб. для этой группы.
Параметры
Результаты
A/B тест (60 дней, 1 200 клиентов): конверсия выросла с 31% до 38%. Порог применён для всех зарплатных клиентов.
ML выявила: массовые клиенты, получавшие рекомендации 2 раза в неделю, показали конверсию на 18% выше, чем получавшие 1 раз в неделю. Текущий порог частоты — 1 раз/нед. Предлагается увеличить до 2.
Параметры
Аналитик заметил: премиум-клиенты игнорируют рекомендации с выгодой менее 10 000 руб. (баннерная слепота). Предлагается повысить порог с 5 000 до 15 000 руб., чтобы показывать только значимые предложения.
Параметры
Результаты
A/B тест (90 дней, 115 клиентов): конверсия выросла с 20% до 54%. Количество рекомендаций сократилось на 60%, но каждая стала значимее.
ML выявила: клиенты открывают рекомендацию по вкладам в среднем через 3 дня после показа. Текущий таймер актуальности — 5 дней. Предлагается увеличить до 10 дней.
Параметры
ML выявила: зарплатные клиенты в 2.3 раза чаще открывают рекомендации в первые 2 дня после поступления зарплаты. Предлагается ограничить показ окном 0–48 часов после зачисления.
Параметры
Аналитик предположил: конверсия по кредитным картам низкая (24%) из-за высокого порога выгоды. Предлагается снизить с 3 000 до 1 500 руб.
Параметры
Результаты
A/B тест (30 дней, 800 клиентов): конверсия не изменилась (24% vs 25%). Причина низкой конверсии — не в пороге, а в восприятии продукта. Гипотеза отклонена.