Как происходила разработка модели

Разрабатывая эту модель, мы столкнулись с массой новых вызовов, но основным было создание эконометрической модели, свойственной FMCG-Клиентам, с нуля в условиях отсутствия глобальной экспертизы и индустриальных бенчмарков. Задача была амбициозной: за три месяца разработать модель, которая принесет компании несколько сотен миллионов рублей. Конкуренция с лидером рынка, компанией добавила дополнительной мотивации.

Первый аудит показал, что все придется начинать с чистого листа: от сбора данных до написания самой модели, потому что модели такого порядка необходимо подгонять под свойства компаний. Мы посвятили месяц изучению структуры данных, проводили проверку гипотез и тестирование быстрых побед.

Первым шагом стала множественная линейная регрессия, которая учитывала макроэкономические и сезонные факторы. Однако для более точных прогнозов потребовалось внедрение байесовской регрессии, которая стала настоящим прорывом в нашей работе.

Одной из самых сложных задач стало гиперпараметрирование, особенно в части оценки эффекта рекламы с учетом затухания и накопления. Экспериментируя с различными методами, мы нашли решение в научных работах по ферментативной кинетике для оценки насыщения рекламы. Помимо этого подхода, мы стали экспериментировать с методом Шейпли — такого рода подстановка позволяла лучше определять целевые перетоки при оценке влияния цены, работы агентов недвижимости и различных банковских программ.

Результатом этой работы стала эта модель. Она не только превзошла ожидания, но и стала уникальным инструментом для анализа рекламной эффективности на уровне проектов и классов квартир. Клиент стал единственной компанией на рынке недвижимости, использующей такие методы.