Ответ
Да, мы обязательно учитывали стоимость маркетинговой кампании. На моем последнем проекте по прогнозированию LTV (Lifetime Value) для e-commerce, стоимость кампании (CAC) была ключевой фичей. Мы использовали её не только как расход, но и для создания производных признаков, таких как ROI (Return on Investment) на раннем этапе жизни клиента и соотношение CAC к первому заказу. Это позволило модели сегментировать клиентов не только по потенциальной выручке, но и по прибыльности.
Например, в пайплайне feature engineering это выглядело так:
# Добавление ROI-признака
df['early_roi'] = (df['first_order_value'] - df['acquisition_cost']) / df['acquisition_cost']
# Бинаризация высокой стоимости привлечения
df['high_cac_flag'] = (df['acquisition_cost'] > df['acquisition_cost'].quantile(0.75)).astype(int)Эти признаки значительно улучшили точность прогноза чистой прибыли по клиенту, что было критически важно для принятия решений по бюджету на маркетинг.
Ответ 18+ 🔞
Слушай, а про стоимость маркетинга — это же вообще святое, ёпта! Мы её не просто учитывали, мы её, блядь, наизнанку вывернули, чтобы все соки выжать. На прошлом проекте, где мы LTV для интернет-магазина предсказывали, CAC был не просто цифрой в столбце — это была, блядь, царица полей! Мы из неё такие фичи лепили, что просто овердохуища.
Смотрели не только на голые траты, а сразу считали, какого хуя мы с этого клиента имеем. Например, ROI почти сразу после привлечения, или сколько он первый заказ принёс по сравнению с тем, во сколько нам его впихнуть влетело. Модель тогда сразу видела не просто «потенциального богача», а «прибыльного мудака» или «убыточного халявщика». Разница, я тебе скажу, пиздец!
Вот смотри, как примерно в коде это выглядело, тут всё просто:
# Добавление ROI-признака
df['early_roi'] = (df['first_order_value'] - df['acquisition_cost']) / df['acquisition_cost']
# Бинаризация высокой стоимости привлечения
df['high_cac_flag'] = (df['acquisition_cost'] > df['acquisition_cost'].quantile(0.75)).astype(int)Видишь? Берём стоимость привлечения и сразу вычисляем, не обосрались ли мы с маркетологами, или клиент уже с первого заказа отбился. А вторая фича — просто флаг, что клиент золотой, но и купили мы его за дорого, хитрая жопа. Может, он потом отобьётся, а может, и нет — пусть модель сама решает.
И знаешь, что самое смешное? После добавления этих признаков модель по прогнозу чистой прибыли просто ожила! Точность выросла так, что маркетологи аж вздрогнули. Они потом с бюджетами играться начали с умом, а не просто тыкали деньги во все дыры, как раньше. В общем, без этого — нихуя не бизнес, а так, гадание на кофейной гуще.