Онлайн-кинотеатр Okko объявляет о старте конкурса Rekko Challenge – соревнования по машинному обучению, в рамках которого участникам предлагается предсказать предпочтения пользователей Okko. Работы принимаются с 18 февраля по 18 апреля 2019 года.

Задача конкурса – на основе реальных данных сервиса Okko построить рекомендательную систему, которая прогнозирует наиболее релевантный для пользователей контент. Онлайн-кинотеатр предоставляет данные о просмотрах, пользовательских рейтингах и контенте, который пользователи добавили в «Запомненные» фильмы, а также всю метаинформацию о контенте. На основе исторических данных участникам предлагается выявить скрытые предпочтения зрителей и предсказать, какие фильмы и сериалы они посмотрят в будущем периоде. Загружая предсказания рекомендательной системы, участники сразу увидят свой результат и место в общем рейтинге. Качество решения зависит от того, на сколько точно прогноз модели будет близок к реальным результатам.

Ознакомиться с подробными условиями и принять участие можно на странице конкурса на сайте Boosters.pro.

«Ставя задачу, мы постарались сохранить максимальный простор для творчества и уверены, что конкурс привлечет и начинающих, и опытных специалистов, — говорит директор по продукту Okko Игорь Соколов. – Этим челленджем мы даём всем желающим попробовать свои силы в бою на реальных кейсах крупнейшего в стране онлайн-кинотеатра. И мы верим, что это откроет для нас возможность знакомства, а может быть, и дальнейшего сотрудничества с наиболее талантливыми командами аналитиков».

Первое место и приз 300 тыс. рублей получит участник, чьи результаты окажутся максимально близкими к фактическим. Призы за второе и третье места – 200 тыс. и 100 тыс. рублей соответственно.

Rekko — внутренняя рекомендательная система онлайн-кинотеатра Okko. Сейчас Rekko работает в двух разделах сервиса: «Рекомендации» и «Похожие». Чтобы оценить удовлетворенность пользователя контентом, система анализирует факт покупки, просмотры по подписке, время просмотра, добавление в «Запомненные» и пользовательский рейтинг.

Работы над Rekko начались ровно год назад. Сейчас, согласно данным A/B тестов, она помогла увеличить среднее число покупок на 4%, транзакционную выручку — на 3%, конверсию в подписку — на 5%, а пользователи стали выбирать фильмы на 18% быстрее.

«Подобные конкурсы позволяют выйти из рамок продуктового roadmap и взглянуть на задачу под другим углом. Участники не ограничены в возможных подходах решения, поэтому, как правило, успевают протестировать в ходе соревнования различные модели: от простейших линейных до глубоких нейросетей, и проверить их композицию. Также в ходе решения у участников могут появиться интересные идеи по обработке и трансформации данных, которые значимо повлияют на результат, — говорит руководитель отдела аналитики Okko Михаил Алексеев.

– Вообще подобные конкурсы должны стать обычной практикой для любой компании, которая задумывается о монетизации своих данных. Сами массивы информации не представляют из себя ценности, нужно научиться добывать из них знания с помощью методов машинного обучения и использовать их для улучшения продуктов».