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Swiggy 基于 350 多个特征与多任务 MLP 实现客户终身价值预测
雷达摘要
Swiggy 开发了一个预测客户终身价值（pLTV）模型，用于估算其食品配送和 Instamart 即时零售业务中新客户的长期价值。该模型会在客户下首单之前生成有效参考指标，让 Swiggy 能够基于预测价值优化广告出价，而不再单纯依赖短期转化指标。 Swiggy pLTV 模型架构（来源：Swiggy 博客文章） 预测问题因早期特征数据稀疏和目标分布高度偏斜而变得复杂。Swiggy 指出，大量新用户在注册后的前 30 天内不会产生任何订单，但会有一小部分用户能够贡献极高的终身价值。因此该模型需要能够区分那些初期看起来表现相近但后续下单行为模式会走向分化的用户群体。 Swiggy 的方案采用超过 350 个特征，涵盖了多个维度，包括获客渠道、设备与风险欺诈信号、地域行为、投诉历史、Instamart 品类偏好…
为什么值得关注
影响投流效率和素材制作方向，运营和投流团队需同步跟进。
建议动作
评估对当前在投计划的影响，必要时调整素材策略和预算分配。
分类：ecommerce
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