Чтобы удержать аудиторию приложений, многие компании предлагают скидки по промокоду
Предиктивная модель оттока — это модель машинного обучения, которая предсказывает вероятность того, что пользователь перестанет пользоваться сервисом.
Обычно модель обучается на большом объёме исторических данных о действиях пользователей. Затем она прогнозирует отток с учётом факторов, которые могут повлиять на его интенсивность. Предсказание оттока полезно приложениям, которые отправляют пользователям пуш-уведомления или предлагают воспользоваться промокодом.
Сервис использовал свою предиктивную модель — предложили дополнить её моделью от Крипты
В сервисе по поиску исполнителей услуг прогноз оттока строили на основе прошлых трендов и данных о взаимодействии пользователей с сервисом, не только с приложением. Модель помогала рассчитать, какой номинал промокода предложить тем, кто заказывает уборку или доставку воды.
В то же время специалисты Крипты разрабатывали предиктивную модель оттока пользователей на инфраструктуре AppMetrica. Предполагали, что для одних владельцев приложений модель станет готовым коробочным решением, для других — дополнением к алгоритму, который уже работает. Во втором случае владелец приложения может дообучить свою модель с помощью решения Крипты.
В сентябре 2022 года специалисты Крипты предложили сервису сравнить, чья модель окажется эффективнее.
Крипта — технология, которая анализирует обезличенные данные о поведении пользователей в сервисах Яндекса и его партнёров. Она даёт рекламодателям возможность показывать предложения только тем, на кого они рассчитаны.
Крипта не получает личной информации о людях и никуда не может её передать. Данные каждого пользователя зашифрованы в идентификаторы, по которым можно определить, что ему было бы интересно.
Больше о Крипте читайте в Справке.
AppMetrica — платформа для аналитики и маркетинга приложений. С помощью сервиса можно настроить продуктовый или рекламный анализ, прогноз монетизации и многое другое.
Аналитика будет точной, потому что AppMetrica фиксирует около 190 млрд событий в сутки больше чем в 60 тыс. приложений, которые подключились к сервису. В основе технологий — забота о безопасности данных пользователей, поэтому AppMetrica регулярно проходит сертификации на соответствие мировым стандартам.
Больше об AppMetrica можно узнать на сайте.
Чтобы построить предиктивную модель оттока, специалисты из Крипты сделали следующее:
- Выделили периоды возвращения пользователя в приложение в зависимости от тематики.
- Выявили признаки пользователей, которые были склонны к более быстрому оттоку в период, подобранный в зависимости от среднего времени возвращения.
- На основе паттернов сравнили пользовательскую базу с полученной моделью и определили сегменты аудитории, которые с высокой вероятностью перестанут быть активными в приложении.
Компании, которые используют предиктивные модели Крипты на инфраструктуре AppMetrica, не получают доступ к данным пользователей из приложений конкурентов. Сервису доступен только скоринг собственной аудитории. Для построения алгоритма используют обезличенную информацию о пользователях.
Проверяли, можно ли построить более точный прогноз оттока, если использовать расширенные данные
Специалисты Крипты предполагали, что модель окажется эффективнее, если в её основе будут данные схожей категории. То есть сервис получит более точную аналитику, если построить предиктивную модель сервиса на более широких данных.
Чтобы проверить гипотезу, запустили двухнедельный A/B-тест, в котором сравнивали:
- Раздачу промокодов по модели сервиса
- Раздачу промокодов по модели Крипты
- Рандомную выдачу промокодов
Проверяли эти три подхода в приложении сервиса на категориях «Уборка» и «Доставка воды».
Все выборки были равны друг другу по количеству пользователей — в каждой было 30 % от всей тестовой аудитории. За две недели эксперимента рассматривали только активных пользователей приложения, которые когда-то заказывали уборку или доставку воды и у которых не было активного текущего заказа.
Эксперимент показал, что предиктивная модель на инфраструктуре AppMetrica отлично дополняла предсказание оттока от модели сервиса по поиску исполнителя услуг
И модель сервиса, и модель Крипты на инфраструктуре AppMetrica решают одну и ту же задачу с близкой эффективностью — помогают выявить признаки утекающих пользователей, которым стоит напомнить о себе.
Поэтому владельцы приложений могут пойти двумя путями:
- Не создавать свой алгоритм и использовать модель Крипты как готовое коробочное решение.
- Дообучать свои алгоритмы с помощью модели Крипты.
В обоих случаях вероятность удержания пользователей повысится.
