Организация: Social Discovery Ventures. Роль: Data Scientist. Период: апрель 2020 — июль 2020.
Проект был посвящён определению микроконверсий — промежуточных действий пользователя, которые можно использовать как ранние сигналы для оптимизации рекламных кампаний.
Задача рассматривалась с двух взаимодополняющих сторон: анализ последовательностей пользовательских действий и бинарная классификация вероятности целевого микрособытия. Такой подход позволял работать не только с итоговой конверсией, но и со структурой пути пользователя до неё.
В работе использовались CatBoost, scikit-learn, Keras, spaCy и MS SQL. Численные бизнес-результаты в публичном резюме не указаны, поэтому кейс сфокусирован на постановке задачи, ML-подходе и инструментарии.
1. Формализовал понятие микроконверсии как измеримого промежуточного события в пользовательском пути.
2. Поставил задачу в терминах sequence mining — анализа последовательностей событий и повторяющихся поведенческих паттернов.
3. Сформулировал бинарную классификацию для оценки вероятности наступления выбранной микроконверсии.
4. Использовал MS SQL для работы с данными и подготовки выборок.
5. Применял CatBoost и scikit-learn для классического машинного обучения, Keras для нейросетевых экспериментов и spaCy для обработки текстовых данных в рамках проекта.
6. Связал выходной ML-сигнал с задачей оптимизации рекламных кампаний.
Публичная схема является логическим представлением работы. Конкретные продукты, названия событий, рекламные платформы и закрытые данные компании не раскрываются.
Была сформирована ML-постановка определения микроконверсий для рекламной оптимизации, объединяющая sequence mining и бинарную классификацию.
Подготовлен воспроизводимый логический процесс: от последовательностей пользовательских событий и подготовки данных до расчёта вероятности микроконверсии и использования этого сигнала в рекламной задаче.
Проект объединил классическое машинное обучение, нейросетевые эксперименты, обработку текстов и работу с SQL-данными. Неподтверждённые количественные показатели в описании не используются.
