Как я уже писал выше - мы создаем ИННОВАЦИОННЫЙ маркетплейс. Это значит, что все самые новейшие технологии в него будут попадать в первую очередь. В нашем канале я буду рассказывать об этих технологиях. И сегодня как раз об одной из них. Поехали!
Causal AI — это метод анализа данных, который фокусируется на выявлении причинно-следственных связей между действиями и результатами. В отличие от традиционного искусственного интеллекта (ИИ), который анализирует корреляции (то есть связи между событиями, которые происходят одновременно, но не обязательно связаны причинно), Causal AI пытается понять, ПОЧЕМУ что-то происходит, и что будет, если изменить определенные условия.
Как работает Causal AI на практике?
1. Сбор данных и построение моделей:
Causal AI начинается с данных, как и традиционные методы машинного обучения. Но отличие в том, что для работы Causal AI важна не просто историческая информация, а данные, которые позволяют определить взаимосвязи между причинами и следствиями. Это включает:
🔸 Поведенческие данные клиентов (покупки, взаимодействие с рекламой, использование приложения и т.д.)
🔸 Эксперименты или сценарии с изменениями условий (например, предложения скидок определенным группам клиентов или изменение дизайна сайта)
🔸 Исторические данные, дополненные информацией о контексте изменений (например, сезонность, маркетинговые акции, новые запуски продуктов)
2. Алгоритмы и анализ причинности:
В отличие от алгоритмов машинного обучения, которые обучаются на корреляциях, алгоритмы Causal AI используют методы из статистики и причинно-следственного анализа. Среди таких методов:
🔸 Регрессионные модели и анализ вмешательства: позволяют оценить, как изменение одного фактора (например, введение скидки) влияет на результат (увеличение продаж).
🔸 Контрфактический анализ: моделирует сценарии «что было бы, если», проверяя, как разные действия могли бы изменить исход.
🔸 Идентификация скрытых переменных: помогает устранить внешние факторы, которые могут влиять на корреляцию (например, экономические условия или сезонные изменения).
3. Тестирование гипотез и проведение экспериментов:
Causal AI активно использует эксперименты для проверки гипотез. Например, если ИИ определил, что бесплатная доставка может увеличивать покупки, Causal AI поможет ритейлеру протестировать это утверждение на разных сегментах аудитории и проверить, у каких клиентов это действительно сработает.
Примеры использования Causal AI:
🔸 Прогнозирование поведения клиентов: Causal AI может определить, что скидки более эффективны для удержания клиентов с определенным уровнем дохода или географического положения, а не для всех групп. Это позволяет более точно нацеливать акции и предложения.
🔸 Оптимизация рекламы: Вместо того чтобы показывать рекламу всем, Causal AI выявляет, какой тип контента или предложений вызывает реальный интерес у конкретных сегментов аудитории. Например, можно определить, что аудитория в социальных сетях реагирует на скидки, но не реагирует на рекламу новых продуктов.
🔸 Управление запасами: Causal AI может прогнозировать, какие товары будут более востребованы в будущем, на основе причинных факторов, таких как изменение потребительских предпочтений или внешние события, такие как спортивные мероприятия или праздники.
#causalAI
Causal AI — это метод анализа данных, который фокусируется на выявлении причинно-следственных связей между действиями и результатами. В отличие от традиционного искусственного интеллекта (ИИ), который анализирует корреляции (то есть связи между событиями, которые происходят одновременно, но не обязательно связаны причинно), Causal AI пытается понять, ПОЧЕМУ что-то происходит, и что будет, если изменить определенные условия.
Как работает Causal AI на практике?
1. Сбор данных и построение моделей:
Causal AI начинается с данных, как и традиционные методы машинного обучения. Но отличие в том, что для работы Causal AI важна не просто историческая информация, а данные, которые позволяют определить взаимосвязи между причинами и следствиями. Это включает:
🔸 Поведенческие данные клиентов (покупки, взаимодействие с рекламой, использование приложения и т.д.)
🔸 Эксперименты или сценарии с изменениями условий (например, предложения скидок определенным группам клиентов или изменение дизайна сайта)
🔸 Исторические данные, дополненные информацией о контексте изменений (например, сезонность, маркетинговые акции, новые запуски продуктов)
2. Алгоритмы и анализ причинности:
В отличие от алгоритмов машинного обучения, которые обучаются на корреляциях, алгоритмы Causal AI используют методы из статистики и причинно-следственного анализа. Среди таких методов:
🔸 Регрессионные модели и анализ вмешательства: позволяют оценить, как изменение одного фактора (например, введение скидки) влияет на результат (увеличение продаж).
🔸 Контрфактический анализ: моделирует сценарии «что было бы, если», проверяя, как разные действия могли бы изменить исход.
🔸 Идентификация скрытых переменных: помогает устранить внешние факторы, которые могут влиять на корреляцию (например, экономические условия или сезонные изменения).
3. Тестирование гипотез и проведение экспериментов:
Causal AI активно использует эксперименты для проверки гипотез. Например, если ИИ определил, что бесплатная доставка может увеличивать покупки, Causal AI поможет ритейлеру протестировать это утверждение на разных сегментах аудитории и проверить, у каких клиентов это действительно сработает.
Примеры использования Causal AI:
🔸 Прогнозирование поведения клиентов: Causal AI может определить, что скидки более эффективны для удержания клиентов с определенным уровнем дохода или географического положения, а не для всех групп. Это позволяет более точно нацеливать акции и предложения.
🔸 Оптимизация рекламы: Вместо того чтобы показывать рекламу всем, Causal AI выявляет, какой тип контента или предложений вызывает реальный интерес у конкретных сегментов аудитории. Например, можно определить, что аудитория в социальных сетях реагирует на скидки, но не реагирует на рекламу новых продуктов.
🔸 Управление запасами: Causal AI может прогнозировать, какие товары будут более востребованы в будущем, на основе причинных факторов, таких как изменение потребительских предпочтений или внешние события, такие как спортивные мероприятия или праздники.
#causalAI