Yandex Лавка: запускаем «купи раньше» push (predict-driven)

Ситуация: ML-модель предсказывает, что юзер вот-вот закажет, и шлёт push. Как замерить uplift и не задолбать?

Без cap по push, юзер может получать 2-3 уведомления в день. Risk — отписки, push removal.

Доступные данные

• push_sends: user_id, ts, push_type, opened, dismissed
• orders: order_id, user_id, ts, source
• push_settings: user_id, enabled, last_changed_at
• predictions: user_id, model_score, ts

Задачи

• Primary: incremental orders per user (тест − контроль).
• Secondary: open rate, time-to-open, conversion in 1 hour after push.
• Guardrails: % users disabling push (sticky metric), uninstall rate.
• Frequency cap experiment: matrix 1/2/3 push в день × score threshold.
• A/B: 4 ветки (control, cap=1, cap=2, cap=3), 6 недель.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы