Проблема заказчика: покупатели выкупают не все корзины и оставляют без покупки товары по разным причинам (сроки доставки, качество, цена, условия акций и др.)
Задача: научиться определять в live-режиме кто из покупателей, присутствующих на сайте, вскоре закроет его без завершения покупки
Проект: изучаем поведение пользователей, проводим сегментацию их поведения и с помощью ML-модели определяем вероятность и причину ухода клиента
Результат: интернет-магазин получает данные и возможность таргетно «спасти» покупку, связавшись с конкретным пользователем
Более 30% – рост продаж интернет-магазина (за 9 месяцев)
В результате этих и ряда других мер по оптимизации работы сайта интернет продажи за 9 месяцев выросли на 30%, а конверсия посетителей в покупателей — на 10%.
Больше деталей на Forbes.ru