评级|从实验室到落地，汽车销售线索评级AI实战( 三 )
自动化部署工作并不是独立于其他工作环节的 ， 在特征工程、建模阶段就需要考虑对自动化部署工作的影响 。 一个复杂而精巧的模型固然可爱 ， 但如果超出了自动化部署的能力范围 ， 反而无法真正落地 ， 更谈不上对业务价值的提升 。
另外 ， 这里分享自动化部署工作中一个细节 ， 来说明业务思路需要贯穿始终 ， 才能保障项目最终能够达成目标 。 例如 ， 模型retrain的频率应该如何设定：每天、每周还是每月？这个问题还是应该回归到业务目标本身：预测线索在30天内进店的可能性 。 那么自然的 ， 模型retrain的周期也应该是设定为按月了 。
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效果验证
需要验证的效果并非仅仅指模型本身的预测性能 ，而是经过销售顾问/邀约专员等等一线人员实践过的最终效果 ， 即：线索评级模型是否真正提升了线索进店转化 。
这需要多方的共同努力 ， 包括：预测性能良好的模型；性能稳健的自动化工程部署；经销商各级领导和一线员工的积极配合；正确理解和应用模型结果数据；验证期的数据回收和分析 。 此外还需要确定合适的benchmark：同比（全国、大区或城市的其他经销商） ， 还是环比（和历史数据有可比性吗）？以及宏观市场影响因素、经销商销售政策……等等 。
笔者认为 ， 最终的效果验证是最具挑战性的地方 。 大量的信息采集、数据处理后 ， 如何抽丝剥茧般的梳理出真相——模型到底贡献了多少进店转化？而想要弄清楚这一步 ， 就必须站在前期扎实的工作基础之上 ， 包括业务理解、数据准备、特征工程、模型开发、自动化部署等 ， 并结合分析经销商的模型实践应用情况以及市场动态 。
以上来自笔者基于汽车销售线索评级项目实践总结出的一些经验 ， 希望能对大家理解、开展和实践机器学习项目有所启发 ， 也欢迎共同探讨 。
【评级|从实验室到落地，汽车销售线索评级AI实战】作者：TalkingData崔建敏
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