Что такое Яндекс Метрика и как с ней работать
То есть можно, например, выделить сегмент визитов, источником которых являются поисковые системы и сгруппировать визиты по поисковой фразе. В разделе Аналитика отображаются статистические данные, представленные в виде отчетов. Каждый отчет содержит показатели, объединенные в группы например, количество мужчин из общего числа посетителей. Отчет строится за определенный период времени.
По умолчанию он соответствует месяцу.
What data can be transmitted from: from_Service to: to_Service
Данные отображаются в таблице и на диаграмме. Вы можете выбрать календарный период времени, за который будет построен отчет. По умолчанию выбран месяц. Также можно задать интервал дат, нажав элемент. На диаграммах «Линии» и «Области» данные отображаются с разбивкой периода на отрезки времени.По умолчанию выбрано значение авто.
- ТАКСИ" за год с аналогичными среднеотраслевыми показателями за год. В качестве среднеотраслевых показателей взяты показатели организаций с.
- Теперь сервисы такси хорошо автоматизированы, а среднее время подачи автомобиля Яндекс. Такси в Москве около - минут. .
- Рейтинг рассчитывается за последние дней и составляет среднюю оценку пользователей. Также в рейтинге учитывается оценка за экзамен. Максимальный рейтин
Оно устанавливает интервал с учетом выбранного периода времени и количества данных, достаточного для этого периода. Вы можете детализировать временной период по минутам, часам, дням, неделям и месяцам. Помимо выбранного периода времени, можно указать тип пользователя длительность сессии, тип устройства, пол, географию , устройства платформа, версия платформы, производителя устройства, язык интерфейса , приложение версию, номер сборки, идентификатор , оператора мобильной связи и т.
Сегментация позволяет сформировать отчет по визитам, которые удовлетворяют необходимым вам условиям. Например, можно из данных отчета Источники, сводка выделить источники, из которых пришли только пользователи планшетов.
Индекс выполнения влияет на работу РОБОТА
По умолчанию данные отображаются в виде линий. Они наглядно представляют динамику показателей. Вы можете использовать наиболее подходящий вид диаграммы для выбранного отчета:. При этом в файл выбранного формата выгружаются первые строк отчета. По умолчанию на диаграмме отображаются значения того показателя, по которому отсортированы данные.Пока водитель не назначен, надо прогнозировать именно то время, которое потом покажет роутинг Яндекс. Карт, а не фактическое время до подачи машины.
Откройте Яндекс. Такси и посмотрите, сколько заказов вы сделали, сколько километров проехали, а главноечто интересного сервис расскажет о вас . Integration setup plan Яндекс Такси with Яндекс Метрика. Яндекс. Метрика позволяет выделить группы объектов с помощью условий, наложенных на значения атрибутов, и вычислить значения метрики для каждой группы. .
Казалось бы, что за чушь: вместо точного значения брать в качестве таргета другой прогноз. Но это имеет смысл, и вот почему. По пути к вам назначенная машина может задержаться. Водитель попал в опасную ситуацию на дороге, в пробку из-за ДТП или вышел купить воды.Такие задержки сложно предугадать. Они создают дополнительный шум в целевой переменной, из-за которого и без того непростая задача спрогнозировать ЕТА в пине становится еще сложнее. Как избавиться от шума.
Мы выяснили, что для ЕТА в пине нужно прогнозировать не фактическое время, а время, которое будет получено после назначения машины по маршруту. Но у MAE есть приятная особенность: модель более устойчива к выбросам outliers среди обучающих примеров. Признаки делятся на группы: — построенные по текущему времени; — гео координаты, расстояние до центра города и значимых объектов на карте ; — пиновые сколько и каких машин рядом, по-разному подсчитанная их плотность ; — статистика по зоне как обычно ошибаемся, сколько предсказываем ; — данные о ближайших водителях за какое время доезжают, насколько первый ближе второго и т.
На этих признаках обучали, конечно же, CatBoost. Решающим доводом было то, что реализованный в CatBoost градиентный бустинг над сбалансированными деревьями уже давно зарекомендовал себя как очень мощный метод машинного обучения, а способ кодирования категориальных признаков в CatBoost регулярно оправдывает себя на наших задачах.
Данные и город
Другая приятная особенность библиотеки — быстрое обучение на GPU. Теперь пара слов о том, какие модели сравнивались.Что делать, если вы провели АБ-тест, но важные метрики продукта изменились двояко: одни стали выше в тестовой группе, другие – меньше?Исходное ЕТА до уточнения машинным обучением рассчитывалось на основе времени, за которое может приехать ближайшая к пользователю машина.
Текущая модель используется в приложении сейчас — то, что получилось сделать с помощью машинного обучения и чему посвящена эта статья. Кроме того, в продакшн скоро выкатится новая модель. Она использует на порядок больше значимых для решения задачи признаков. В таблице ниже приводятся замеры качества этих моделей на исторических данных. К слову, у нас планов ещё много — приходите помогать. Но по этим числам сложно понять, что ETA улучшилось существенно. Чтобы почувствовать пользу от машинного обучения, стоит обратить внимание на последний столбец.
Мы уточняли ЕТА в пине в основном для того, чтобы предоставить пользователям достоверный прогноз.
И со значимостью для бизнеса на самом деле все тоже неплохо: оказалось, что затраты на уточнение ЕТА отбиваются приростом конверсии буквально за несколько месяцев.
Зачем мы искали идеи в базе данных
В итоге мы получили полезный и показательный кейс. Внедрили Varioqub, чтобы сократить время от идеи до запуска решения и ресурсы на реализацию изменений. После достижения статистической значимости Varioqub выделяет цветом приоритетный для реализации вариант. Сравнили старый процесс до преобразования и новый:.Гипотеза Если сделать ссылку кликабельной, увеличится количество конверсий из визита в заявку.
В Яндекс. Такси рассказали, как запустили четыре рекламных проекта, идеи для которых нашли в данных о поездках: отзывах, маршрутах, статистике. Прогнозируем ETA в Яндекс. Такси - Для начала напомним, что пользователь видит в приложении перед заказом Метрики качества, данные, модель и обучение. Стоимость поездки растёт, если в каком-то районе города желающих вызвать такси больше, чем свободных водителей. .
Решение В Varioqub с помощью визуального редактора добавили ссылку «Оставьте заявку», которая ведет на форму.- Jul , Рейтинг считается как средневзвешенное значение последних оценок: чем «свежее» оценка, тем больший у неё вес. Даже если что-то случилось, и
- taxicomfort161.ruа поможет получить наглядные отчёты и видеозаписи действий отдельных посетителей, узнать, что ищут люди на вашем сайте, собирать статистику по каждому объявлению в Директе и следить за конверсией даже
- , Водители в конце пути могут поделиться впечатлениями от поездки и поставить оценкутак же, как её оценивают и пассажиры. Высшая оценка ,
- Повышенным тарифампристальное внимание пассажиров. Поэтому здесь высокие требования к водителю и автомобилю.
Результат эксперимента: синим цветом Varioqub выделил эффективный вариант. Никита Шитов. Веб-аналитик Яндекс Такси. Придумывайте гипотезы, опираясь на внутренние и внешние данные Не используйте только брейншторм. Оптимизируйте процесс Важна скорость реализации и принятия решений, поэтому оптимизируйте процесс генерации гипотез, их оценки и реализации.
Сервисы Яндекса Директ. Метрика для медийной рекламы. Рекламные продукты Реклама на поиске.
Проект — команда Яндекс Такси, которая работает над яндекс такси метрики маркетинговой эффективности веб-проектов Такси Про в сфере найма. Для роста ключевых метрик специалисты строят гипотезы о том, что и как может увеличить показатели, и быстро их тестируют. Они проверяют, какие гипотезы действительно влияют на ключевые метрики, а какие не работают.
Изначально процесс генерации гипотез строился только на брейншторме.
Рекламная сеть Яндекса. Мобильная реклама.Что такое taxicomfort161.ruа и как пользоваться сервисом для аналитики. Подробно о создании, установке и настройке счетчика. Расскажем, как работать с Метрикой и использовать данные сервиса для сквозной аналитикиМедийная реклама. Стратегии Яндекс Директа. Размещение на маркетплейсах. Кейсы, аналитика и практика На практике. Тематические подборки. Обучение Рекомендуем посетить. Эксперты по обучению. Сертификация специалистов. Полезные материалы. Рекламным агентствам Стать партнёром. Сертификация агентств. Площадкам: технологии для издателей Технологии монетизации для площадок.
Монетизация сайта.
Обсуждаемое
Рейтинг помогает формировать культурное и безопасное отношение между всеми участниками поездки. Водители в конце пути могут поделиться впечатлениями от поездки и поставить оценку — так же, как её оценивают и пассажиры. Высшая оценка 5, яндекс такси метрики — 1. Среднее из последних 40 оценок от водителей и формирует пользовательский рейтинг. При принятии заказа водители яндекс такси метрики обратить внимание на рейтинг пользователя.
Если рейтинг низкий, это может стать поводом пропустить заказ. За что ставят оценки По опросам видно, что обычно водители ставят высокие оценки, если выбирать удобное место подачи, где нет шлагбаумов или запрещённых для остановки участков, не опаздывать яндекс такси метрики бережно относиться к автомобилю. Напротив — если пассажир курит в салоне, просит остановиться не в той точке, которая указана в приложении, не использует ремень безопасности или сильно шумит, это может стать поводом для низкой оценки.