Изначально мы хотели построить сквозную аналитику, чтобы оценивать качество рекламных каналов в разрезе реальных покупок, потому что 50% заказов «отваливается» на этапе подтверждения.
Для сквозной аналитики было необходимо собирать данные о поведении пользователей в базу Google BigQuery. Помимо стандартных действий пользователей — добавления товара в корзину, посещения продуктовой карточки товара, совершения покупки — мы собирали еще много действий с контентом сайта — хитов. Ежедневно накапливалось более 20 тысяч строк хитов, и эти данные у нас хранились в базе, за которую мы, конечно же, платили.
При нашем трафике — более 200 тысяч пользователей в месяц — было достаточно данных, и мы проводили стандартную аналитику, например действий пользователей с контентом после каких-либо изменений, покупок после проведения акций. Потом провели брейнсторм с владельцем компании и решили попробовать помимо простой аналитики и AB-тестов построить что-то более интересное: попытаться предсказывать поведение клиентов на сайте с помощью алгоритмов машинного обучения на наших исторических данных. К таким идеям мы относимся как к внутреннему продукту, в который готовы вкладывать деньги и время, чтобы потом получить результат — рост бизнес-метрик.
В итоге собрали отдел Data Science и за полгода реализовали механику с предсказанием действий пользователя, которая повысила выручку. Таким образом мы открыли для себя новое направление бизнеса, которое приносит нам более 30% выручки и хорошо окупается.