Использование самых простых моделей Используя простейшие алгоритмы искусственного интеллекта, мы можем получить ответ, какую прибыль принесет нам конкретный клиент, но они не в состоянии объяснить – почему это произойдет и тем более не смогут рассказать, что будет если какая-то из используемых переменных изменится.
Современные системы прогнозной аналитики используют теорию игр, алгоритмы машинного обучения и развитый искусственный интеллект, чтобы дать развернутые ответы, которые пользователь может легко интерпретировать и использовать в своей работе.
Работа с неполными данными Одна из распространенных ошибок, которая особенно часто встречается у небольших компаний – использование для обучения моделей только собственных данных.
Как правило, это:
- собственные предположения о поведении пользователей;
- данные Яндекс Метрики и Google Analytics;
- данные о конверсиях, заказах.
Известно, что для качественного обучения модели требуется огромные массивы данных. Важно позволить модели работать в неизолированном мире и загружать в нее не только свои данные, но и данные о конкурентах, об изменении спроса и так далее.