고젝은 바우처를 사용하여 다양한 비즈니스 목표를 달성합니다. 예를 들어 인도네시아에서 특정 주에 식품 주문을 최대화하거나 싱가포르에서 이탈 고객을 최대한 복귀시키는 것이 목표가 될 수 있습니다.
이를 위해 고젝은 머신러닝 기반의 다목적 솔루션을 구축했습니다. 먼저 과거 데이터를 분석하여 고객을 설득 가능한 고객, 변화 없는 고객, 관심 없는 고객, 방해받는 고객 등으로 구분합니다. 그리고 딥러닝 기반 인과 추론 알고리즘을 사용하여 각 고객에 대한 예상 효과(비즈니스 목표 달성도, 비용)를 예측합니다. 이 예측 결과를 배낭 최적화 문제 해결기에 입력하여 예산 제약 하에서 최대 비즈니스 목표 달성을 위한 고객별 바우처 할당을 결정합니다.
이 과정을 대규모로 처리하기 위해 dbt, elementary, hydra 등의 도구를 활용합니다. dbt를 통해 데이터 변환과 테스트를 효율적으로 수행하고, elementary로 데이터 품질을 모니터링하며, hydra로 모델 하이퍼파라미터를 관리합니다. 또한 코드 테스트, 코드 스타일 검사, CI/CD 등의 실천을 통해 확장성 있는 코드를 작성합니다.
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by Praveen Pras... at medium.com 07-17-2024
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