Look-alike модель для поиска лучших клиентов для ведущего классифайд-сайта
Как увеличить продажи без увеличения объёма прозвонов и маркетинговых затрат? Один из крупнейших сайтов частных объявлений пришёл к нам с ровно такой задачей — и мы решили её с помощью умных алгоритмов поиска look-alike клиентов.
Постановка задачи
Наш заказчик — ведущая онлайн-платформа частных объявлений с крупным подразделением, специализирующимся на размещении вакансий. Для работодателей здесь предусмотрен платный pro-аккаунт с расширенными возможностями:
  • продвижение объявлений,
  • доступ к базе резюме,
  • помощь выделенного менеджера.
Таких активных pro-клиентов у платформы несколько тысяч. Однако за всё время более миллиона аккаунтов размещали вакансии — и многие из них потенциально могли бы стать платящими клиентами. Проблема в том, что до сих пор отдел продаж действовал «вслепую»: обзванивал все активные аккаунты подряд. Средняя конверсия при этом — около 3%.

Цель проекта: найти среди этого миллиона активных аккаунтов тех, кто больше всего похож на уже существующих Pro-клиентов, и сконцентрировать усилия отдела продаж именно на них.
Решение
На основе данных действующих pro-клиентов мы построили look-alike модель, способную находить «похожих» пользователей по поведенческим и контентным характеристикам.

Что было сделано:
Собрали датасет на базе кликстрима за несколько месяцев: типы вакансий, поведение на сайте , формат и частота размещений, устройство, география и многое другое

Среди всех признаков отобрали наиболее значимые

Построили ансамбль их нескольких моделей машинного обучения— KNN, логистическая регрессия, CatBoost и XGBoost
Объединили результаты: отобрали несколько тысяч наиболее «похожих» на Pro-клиентов аккаунтов
Список передали в отдел продаж
Результат
Конверсия выросла с 3% до 30%.
Менеджеры тратят меньше времени на «холодные» звонки и сосредотачиваются на тех, кто действительно готов платить за pro-функции.
Что это дало бизнесу
1
+10x к эффективности продаж, без увеличения штата
2
Повышение LTV и вовлечённости новых клиентов
3
Экономия времени и ресурсов на маркетинг
4
Возможность масштабировать подход на другие сегменты платформы
Хотите использовать возможности своих данных на максимум?
Мы поможем построить и обучить модели, которые находят именно «ваших» клиентов — быстро, эффективно и масштабируемо.
Свяжитесь с нами — и давайте вместе сделаем ваши продажи умнее.
Статьи и кейсы
CDP
Разбираемся, какие задачи решают системы веб-аналитики, а какие задачи решают платформы пользовательских данных (CDP - customer data platform), в чем их сходство, а в чем - принципиальное различие.
Кейс
Как мы решали задачу извлечения структурированной информации с помощью LLM для сервиса метчинга резюме и вакансий.
Голосовые боты
Кейс с простой автоматизацией на базе SaluteSpeech для сокращения расходов на логистику