Как модель MyTracker учитывает неожиданные изменения доходности?
Один из недостатков предсказательной аналитики — сложности с учетом качественных сдвигов, изменений после точек бифуркации. Все эти системы построены на количественных, вероятностных методах. Им сложно предсказать поведение пользователей после резких и масштабных изменений.
Скажем, вы дали большую скидку, запустили акцию. Пользователей стало в несколько раз больше, покупок — тоже. Но будет ли это явление временным? Если да, то когда оно закончится? Станет ли LTV среднего пользователя после этого выше или ниже?
Моделям сложно заранее такое предсказать. После успешной акции определенное время прогноз LTV может быть менее точным. Негативный эффект на качество аналитики также может оказать смена типа рекламной монетизации или общей стратегии развития приложения. Система распознает неожиданную активность и корректирует поведение моделей, сглаживая пики, но точности, приближающейся к 100%, в данном случае не достичь.