Задача для аналитиков: повысить эффективность поиска

С объявлением итогов конкурса.

Материал подготовлен при поддержке сервиса Юла

«Юла» — это сервис, где пользователи выкладывают свои объявления. На нём продаются квартиры и самодельные украшения, готовый бизнес или услуги — практически что угодно.

Поиск — один из самых важных продуктов сервиса. К поисковой выдаче относятся как запросы с текстовым поиском, так и запросы на выдачу объявлений в определённой категории и подкатегории.

Большинство запросов делается без дополнительных фильтров, но существенная часть пользователей их использует — отсеивают выдачу по цене или расстоянию, например.

Взглянуть, как это работает, можно на сайте или приложениях iOS и Android.

Предложить изменения в поисковой выдаче, чтобы увеличить количество контактов по объявлениям. Контакт — это нажатие на кнопку «Позвонить» или отправка сообщения продавцу в чат.

В архиве — три CSV-таблицы. Это сырые логи запросов пользователей: как они искали объявления, какими фильтрами пользовались и связались ли с продавцами.

Аналитика может помочь вам решить задачу, но этот этап не является обязательным.

На решение есть две недели: закончим принимать работы 28 октября в 23:59. Оценивать работы будет Егор Данилов, директор по продукту «Юлы». Он определит три лучших решения, прокомментирует свой выбор, а их авторы разделят призовой фонд следующим образом:

• Первое место — 300 тысяч рублей.
• Второе место — 200 тысяч рублей.
  
• Третье место — 100 тысяч рублей.
  

В этой задаче нет правильного ответа. Вам нужно представить собственное видение в виде текста на одну-две страницы. Можете добавить в него таблицы или иллюстрации, дать ссылки на код, а затем загрузить в эту форму:

Помимо изменений, опишите, как будете оценивать результат эксперимента — на какие метрики будете смотреть и почему. Ещё нужно рассказать, что вы предпримите, если эксперимент уменьшит количество контактов по объявлениям.

Огромное спасибо всем, кто принял участие в нашем конкурсе. Мы не ожидали, что получим больше сотни работ.

Было сложно выбрать победителей: многие решения вращались вокруг схожих идей. Например, что нужно направить больше трафика на фильтры, которые лучше конвертируют поиски в контакты.

Как и говорилось в задаче конкурса, мы не оценивали предложенные решения с точки зрения вероятности их успеха. Мы выбрали победителей исходя из комплексной оценки работ по нескольким параметрам:

• Анализ данных.
• Умение построить гипотезы на основе данных.
• Аргументация решения, исходя из данных.
• Визуализация предложенного решения.
• Решение на случай, если предложенный эксперимент уменьшит количество контактов.

В результате в конкурсе победили:

1 место: Станислав Демченко

2 место: Константин Валиотти

3 место: Алексей Скуратов

Мы свяжемся с победителями по почтовому адресу, указанному в заявке.

Несколько комментариев по присланным работам:

• Задача была для аналитиков. Отличных идей было много, но предпочтение отдавалось решениям, где данные стали основой. Неважно, это анализ датасета или опрос знакомых — приоритет таких работ был выше, чем у построенных на личном опыте.
• Не все предложили сценарий на случай просадки метрик: часто озвучивался простой откат эксперимента. Но анализ неудачного эксперимента может дать хорошую пищу для дальнейших размышлений.
• Многие справедливо писали, что ключевая метрика успеха – сделки, а не контакты. Но для анализа влияния на сделки участникам нужно было бы потратить значительно больше времени, поэтому мы упростили задание.
• Многие уделили внимание технической стороне, но не менее важно понятно защитить свое решение: визуализировать его или логично вывести из анализа данных.