Расчет рентабельности инвестиций и другие задачи дата-сайентиста
Как специалисты data science (DS) оперативно рассчитывают рентабельность инвестиций в проект (ROI) на реальной практике, то есть в ситуации, когда нет актуальной информации о необходимых данных? К примеру, чтобы рассчитать компонент оттока в Lifetime Value (LTV), требуются месяцы аналитики. К каким инструментам прибегают, чтобы ускорить эти процессы?
Для быстрой оценки ROI есть классический метод оценки смежных компонентов: охвата, влияния и усилия. Эти параметры помогают относительно точно спрогнозировать итоговые показатели ROI, а рассчитываются значительно быстрее.
Охват можно оценить, исходя из плана проекта, где обычно содержится описание клиента, или по данным продуктовых и финансовых руководителей, которые уже составляли дорожную карту предприятия с подобными прогнозами.
Влияние — это ожидаемые улучшения для целевых клиентов, обеспечиваемые продуктом. Такие улучшения достаточно точно оцениваются по аналогичным кейсам, а если таковых на рынке нет, то стоит учесть величину улучшения, на которую рассчитывают инвесторы. Также можно учитывать общую усредненную формулу, по которой на ранних этапах разработки продукта ожидается улучшение на 10–20%, так как базовая реализация предоставляет внушительный потенциал. Для относительно зрелого продукта, прошедшего годы итеративных доработок, улучшение на 1–2% уже будет существенным.
Усилия можно оценить в технических неделях или неделях дата-сайентиста, необходимых для запуска и итерации решения. Тут тоже можно обратиться за оценкой запусков командой схожих проектов и аппроксимировать ее для нынешнего проекта. А если такой проект запускается командой впервые, то поможет разбивка этапов запуска на контрольные точки.
