Что делать дальше аналитику с данными о звонках и чатах и целевыми сценариями для создания метрики сделки

Для создания метрики сделки на основе данных о звонках и чатах нужно:

1. Определить ключевые этапы воронки (например, первый контакт → уточнение потребности → предложение решения → сделка).

2. Выделить значимые события в чатах/звонках, которые указывают на прогресс в сделке (например, запрос КП, уточнение цены, согласие на встречу).

3. Построить связь между событиями и конверсией (например, через логистическую регрессию или анализ корреляции).

Пример кода для анализа значимости событий:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# df - датафрейм с событиями и флагом сделки (is_deal)
X = df[['request_quote', 'price_negotiation', 'meeting_scheduled']]
y = df['is_deal']

model = LogisticRegression().fit(X, y)
print(dict(zip(X.columns, model.coef_[0])))  # Веса событий

4. Создать взвешенную метрику, где каждое событие имеет свой вклад в вероятность сделки. Например: deal_score = 0.3*quote_request + 0.5*meeting + 0.2*payment_discussion.

5. Валидировать метрику на исторических данных через AUC-ROC или точность прогноза.