Персональный тариф для каждого покупателя
Модель анализирует стиль покупок клиента — частоту доставки, средний чек, разнообразие категорий — и предлагает наиболее выгодный тариф «Пакета от Х5». Выберите персону, чтобы увидеть, как меняется рекомендация.
Выберите тариф
Качество ML-моделей
Три CatBoost-модели (рекомендация тарифа, прогноз оттока, smart dunning), обученные на синтетических данных с временным сплитом. Сравнение с baseline.
| Модель | Метрика | Модель | Baseline |
|---|
A/B-эксперимент
Сплит 50/50 по хешу user_id, длительность ≥ 4 недель, мощность 80%, MDE 1,5 п.п. Сравнение контрольной и тестовой групп.
| Показатель | Контроль | Тест | Прирост |
|---|
Прирост статистически значим при α = 5% (p < 0,05).
Экономическая эффективность
Три сценария — пессимистический, базовый, оптимистический. Окупаемость, ROI и NPV за 3 года (ставка дисконтирования 20%).
Вывод
NPV положительна во всех сценариях.