Правила участия

Нажимая кнопку «Участвовать» и/или «Отправить решение», вы соглашаетесь с Условиями конкурса Соревнования E-CUP «Ozon Tech»
 

Постановка задачи

Нам важно глубже понимать поведение пользователя на площадке, чтобы определять покупательский потенциал, рост/снижение активности и на этой основе принимать решения, влияющие на долгосрочную выручку. 

Одной из ключевых задач для онлайн-платформ является предсказание пожизненной ценности пользователя (LTV, Lifetime Value). В качестве оценки LTV пользователя «здесь и сейчас» может выступать его ожидаемый суммарный GMV (Gross Merchandise Value) на горизонте нескольких недель или месяцев. Однако, чтобы эта оценка была полезной, требуется качественнно моделировать пользовательское поведение на длительных временных интервалах.

В этом соревновании участникам предлагается заняться пользовательским моделированием. Ваша задача — построить алгоритм, предсказывающий суммарный GMV пользователя в Поиске и Каталоге за следующие 30 дней: 

• Для решения задачи участникам предоставляются более 30 миллионов обезличенных записей об активности 250 000 клиентов в Поиске и Каталоге;
• Каждая запись — сводка за один день со статистической информацией о покупках, добавлениях в корзину, поисковых запросах и стоимости заказов; 
  Осторожнее с данными, ведь это прореженные ряды, а их полное дозаполнение нулевой активностью может раздуть данные до 100 миллионов строк!
• Данные предоставляются за временной интервал с 1 января 2025 по 13 февраля 2026. Ваша задача — предсказать суммарную стоимость заказов для интервала с 14 февраля 2026 по 15 марта 2026.

Подступиться к этой задаче можно самыми разными способами. Здесь вам могут помочь как классический ML, так и подходы с временными рядами, или даже BTYD-методы. На дворе 2026 год, поэтому вы можете попробовать токенизировать дневное пользовательское поведение и проверить, не пришло ли время нейросетей для решения подобных задач.

Подробнее про данные и их структуру можно узнать на странице “Данные”. 

Формат решений

Это табличное соревнование с разметкой предоставленного вам .csv-файла. Вам необходимо создать алгоритм, способный по предоставленным в рамках соревнования данным, создать новый табличный .csv-файл с двумя столбцами:

user_id, predict
2, 0.0
7, 486.96535
...
918481, 31.039128

• user_id – идентификатор пользователя;
• predict – предсказание вашего алгоритма. 

Предсказания необходимо построить для всех 250 000 клиентов. 

Примеры sample_submission.csv доступны на странице “Данные”.

Проверка решений

Решения проверяются автоматически путем сопоставления с известными истинными историческими значениями суммарного GMV пользователей. Истинные исторические значения в тестовых данных доступны только организаторам.

Метрика соревнования

В качестве метрики соревнования выступает RMSLE (Root Mean Squared Logarithmic Error) с log1p по всем предсказаниям:

$$RMSLE = \sqrt{ \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (\log(1 + y_{i}) - \log(1 + \hat{\overline{y}}_{i} ))^2 }$$ 

$$\hat{\overline{y}}_{i} = max(0, \hat{y}_{i}) $$

$$\text{Где:}$$

$$n \text{ — число клиентов},$$

$$y_{i} \text{ — истинные значения суммарного GMV клиента i за следующие 30 дней},$$

$$\hat{y}_{it} \text{ — предсказанные значения суммарного GMV клиента i за следующие 30 дней}.$$

Соотношение public/private в соревновании составляет 20/80: 

• 20% (50,000) клиентов используются для результатов на public-лидерборде.  
• 80% (200,000) клиентов используются для результатов на private-лидерборде.

Обратите внимание: если в качестве предсказаний предоставляются отрицательные значения, то они принудительно зануляются.

Ограничения для команд:

• Максимальное число решений в день: 5
• Максимальное число участников в команде: 5
• Число выбранных финальных решений: 2

Определение призеров

В соответствии с правилами, соревнование проходит в несколько этапов:

1. Онлайн-этап соревнования:
   • В рамках онлайн-этапа соревнования, участники отправляют свои решения и улучшают свой результат на public-лидерборде. 
   • В конце онлайн-формата участники выбирают свои финальные решения, а на их основе формируется итоговый private-лидерборд.
   • Топ-15 команд с private-лидерборда переходят на следующий этап.
2. Этап определения финалистов: 
   • Жюри запрашивают для оценки исходные репозитории финальных решений у команд из топ-15. Также результаты работы команд проверяются на соответствие правилам.
   • Полученные репозитории оцениваются по дополнительным критериям на усмотрение жюри. Оцениваются качество работы с данными и моделями, ресурсоемкость решений и новизна подходов решений. 
   • Специфичными для задачи LTV tie-breaker метриками являются Gini по предсказаниям клиентов, а также сравнение суммарного предсказанного GMV по всем клиентам (по RMSPE). Однако результаты данной проверки учитываются в совокупности со всеми остальными критериями, включая результат и место на private-лидерборде.
   • В результате всех проверок, жюри утверждает 5 команд-финалистов.
3. Финальный этап и определение призеров: 
   • Команды-финалисты приглашаются для участия в питч-сессии очно в Москве и онлайн.
   • Команда должна будет презентовать свое решение и ее репозиторий перед жюри.
   • На основе презентаций жюри утверждает 3 команды победителей.
   • Награждение победителей пройдёт на конференции E-CODE.