アプリのマーケティング担当者は、価値の高いユーザーの解約を防ぐために機械学習に目を向けています from venturebeat.com

これは、これらのユーザーの 70% もが初日に離脱し、アプリを永久に離れる可能性があることを意味します。
課題は、同じLTVの可能性を持たない可能性のある多数の新規ユーザーを獲得するのではなく、最も価値のあるユーザーをすでにアプリに関与させ続ける方法です.
今日、特にアプリ ストアのプライバシー規制により、ユーザーの行動に対する可視性の量が大幅に削減されているため、予測ユーザー チャーン アルゴリズムは、高価値のユーザー チャーンを防止するための最も効率的で、費用対効果が高く、正確な方法です。
チャーン ホライズン、つまり、ユーザーをチャーンと見なすために必要な非アクティブな日数も、モデル パラメータとして調整できます。
連携する必要があるほど、ユーザーを正しく識別して分類できるようになり、モデルの有効性と感度を測定するのに役立ちます。
より深く掘り下げる: Adikteev から、ユーザー チャーン予測モデルがどのように機能するかを調べてください。