Case study

Model zachowania użytkownika w internecie.

WYZWANIE

Stworzenie modelu zachowania użytkownika, który przewidzi prawdopodobieństwo kliknięcia w dany produkt przez danego użytkownika.

PROFIL ORGANIZACJI

RTB House jest jedną z pierwszych na świecie firm retargetingowych, która opracowała i wdrożyła, na potrzeby zakupu reklam w technologii RTB, autorską technologię w całości opartą na rozwiązaniach deep learning. W 2018 r. zajęła ósme miejsce wśród firm technologicznych w Financial Times 1000: Europe’s Fastest Growing Companies 2018

zdobyła wyróżnienie Silver Stevie® Award jako najbardziej innowacyjna firma roku oraz otrzymała nagrody AIconics Award w kategorii Best Application of AI for Sales & Marketing oraz Big Innovation Award przyznawaną przez Business Intelligence Group.

ROZWIĄZANIE

Nasz algorytm umożliwił precyzyjne przewidywanie działań użytkowników, co jest kluczowym składnikiem technologii RTB House.

Dla danego użytkownika i produktu musimy przewidzieć prawdopodobieństwo, że użytkownik kliknie ten produkt. Nasza praca polegałą na testowaniu różnych modeli, w tym sieci neuronowych, wzmocnienia gradientowego, lasów losowych, maszyn do faktoryzacji oraz różnego rodzaju regresji. Zastosowaliśmy wiele technik, takich jak funkcje związane z knn uzyskane za pomocą LSH (Locality Sensitive Hashing)

Nasza regresja LSH jest dostępna jako open source w bibliotece algorytmów aproksymacyjnych! Rozwiązanie powstało poprzez weryfikację różnych hipotez i testowanie wielu różnych pomysłów. Współpraca przyczyniła się do gwałtownego rozwoju firmy RTB House i globalnego sukcesu na rynku reklamy on-line!

Wzrost przychodów o 14,2%, przy takim samym procencie marży brutto, oraz zmniejszenie wymaganej ilości potrzebnych zasobów.

Szybki kontakt

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak MIM Solutions może pomóc rozwinąć potencjał AI w Twojej firmie, skontaktuj się z nami.