Swiggy 的 pLTV 模型如何应对新客户数据的稀疏性？
Swiggy 使用 350 多个在用户首单之前即可获取的特征，如获客渠道、设备信息、地域行为等，并结合多任务学习，让模型在数据稀疏的早期仍能区分不同价值潜力的用户。
Swiggy 基于 350 多个特征与多任务 MLP 实现客户终身价值预测
资讯摘要
Swiggy 自研 pLTV 模型，基于 350 多个下单前特征与多任务 MLP 架构优化新客投放。
AI 摘要
Swiggy 研发预测客户终身价值（pLTV）模型，用 350 多个首单前特征与多任务 MLP，在新用户下单前预估价值以优化广告出价。模型共享三层隐藏层并加入订单数量辅助任务，参数从 36.3 万降到 13.5 万，精度反升。评估用十分位匹配，斯皮尔曼系数超 0.75。已应用于谷歌 tROAS 竞价，未来将探索概率性 pLTV 预测。
AI 问答
为什么采用多任务 MLP 使模型体积缩小还能提升精度？
通过三层共享隐藏层为外卖与 Instamart 业务学习通用表征，同时将订单数量作为辅助任务，模型参数量从 36.3 万降至 13.5 万，降幅达 63%，预测精度反而小幅提升。
Swiggy 如何评估 pLTV 模型的预测质量？
由于用户价值存在长尾分布，传统回归指标不适用。他们比较预测值与真实值在价值十分位分组上的匹配频率，模型在食品配送和 Instamart 业务的斯皮尔曼相关系数均高于 0.75，对角覆盖率约 70% 至 80%。
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