Чтобы email-рассылка не затерялась во входящих, а клиенты чаще открывали письма и покупали, важно угадать правильное время отправки. С помощью нейросети мы проанализировали поведение клиентов и спрогнозировали дату отправки следующего email, чтобы порекомендовать клиенту товары в то время, когда он захочет их купить. Протестировали в зоомагазинах на рассылках с предложением повторной покупки и оценили результат с помощью AB-тестов. Получили следующие результаты:

в 23 раза
больше целевых отправок email с помощью нейросети по сравнению с триггером

в 8,5 раз
увеличился доход от email-рассылки по атрибуции last click

в 2 раза
уменьшился процент отписок

в 17 раз
выросло число открытий в абсолютном значении

Ниже поделимся опытом и расскажем:

• почему решили использовать LSTM-модель нейросети для предсказания даты отправки email вместо алгоритма градиентного бустинга;
• как устроена LSTM;
• какие данные нейросеть использует для обучения;
• какую архитектуру нейросети использовали и с какими сложностями столкнулись;
• каких результатов достигли и как их оценивали.