Swiggy 基于 350 多个特征与多任务 MLP 实现客户终身价值预测

📋总体概括

印度外卖平台Swiggy公开了其客户终身价值（LTV）预测的技术方案：采用基于350多个用户特征输入的多任务MLP神经网络模型，替代传统单点预测方法。多任务架构可在一次建模中同时估计用户的多个价值维度（如消费频次与消费金额等），并通过共享底层表征提升数据稀疏场景下的预测稳定性。该案例为本地生活服务平台用深度学习做精细化用户运营提供了可参考的工程范式。