Tüm uygulamalarda kullanıcı kaybı kaçınılmazdır ancak artan kullanıcı gizliliği onay mekanizmaları çağında, bunun olmasını önlemek, uygulama başarısı ve artan yatırım getirisi için hayati önem taşır. Bu da kapsamlı veri işleme ve makine öğrenimi yetenekleri gerektirir. Hâl böyle olunca bu hizmet, dev miktarda veri işleme ve makine öğrenimi teknolojileri geniş çaplı uygulamak için bütçe ayıramayacak firmalar için eirşilmez olmaktadır. Adikteev, uygulama pazarlamacılarının giderek gizlilik odaklı hâle gelen bir dünyada uygulama kitleleri üzerinde daha fazla görünürlük elde etmelerine yardımcı olmak için müşteri kaybı tahminini sürdürülebilir, verimli ve uygun maliyetli bir hizmet olarak sunuyor.
Kullanıcı kaybı öngörüsü kullanıcılarını elde tutma oranını arttırmak isteyen işletmeler için kritik bir konudur. Uygulama yeniden hedeflemede (retargeting) sektör lideri olan Adikteev, etkileyici sonuçlar veren bir kullanıcı kaybı tahmin modeli uygular. Bu yazıda, Adikteev’in kayıp tahmin teknolojisinin ayrıntılarını ve kullanıcıyı elde tutma stratejilerinde devrim yaratma potansiyelini inceleyeceğiz.
Adikteev’in kullanıcı kaybı tahmin algoritmasından elde edilen içgörüler, etkili kullanıcı tutma stratejilerinin uygulanmasında etkili olabilir. Ürün ekipleri, bir uygulamanın zayıf noktalarını belirleyerek hedefe yönelik çözümler geliştirebilir. CRM gibi sahip olunan sistemlerle bütünleşerek kayıp tahminine dayalı kullanıcı segmentlerinin oluşturulmasına olanak tanır. Çapraz tanıtımla birleştirilerek kullanıcıları ekosistemdeki diğer uygulamalara yönlendirmek için kayıp tahmin puanlarından yararlanabilir. Kullanıcı kaybı tahmin modellerinden oluşturulan veriler, yeniden hedefleme gibi ücretli medya kampanyalarında kişiselleştirilmiş mesajlaşma veya kreatifler sağlayarak daha etkili kullanıcı ayrıştırmasına ve hedeflemeye olanak tanır.
Kaynak kısıtları nedeniyle, birçok işletme için şirket içi kayıp tahmin modeli oluşturmak ve sürdürmek zaman ve çaba gerektirebilir. Adikteev bu zorluğun farkındadır ve kapsamlı kayıp tahmin hizmetini bir çözüm olarak sunar. Uzmanlığı ve deneyimi, bu sorunu etkili bir şekilde çözmek isteyen işletmelerin imdadına yetişmektedir.
İsabetli tahmin, kayıp tahmininde hayati önem taşır ve Adikteev tahminlerinin performansını ölçmek için AUC ROC metriğini (ROC eğrisi altındaki alan) kullanır. Bu istatistiksel ölçü, olasılıksal bir çerçeve kullanarak makine öğrenimi modeli tahminlerinin isabetliliğini değerlendirir. AUC ROC, sıralama kalitesini sıfır ile bir arasında değişen bir derece ile ölçer. Bir puan, %100 doğru bir modeli gösterirken, 0,5 tamamen rastgele bir tahmini temsil eder. Adikteev’in kayıp tahmin modeli, sürekli olarak yüksek AUC ROC puanları elde ederek, genellikle 0,9’u (veya %90’ı) aşmakta ve sistemin tahminlerinin isabetliliğini ortaya koymaktadır.
Adikteev, kayıp tahmin modelinin güvenilirliğini doğrulamak için geriye dönük testler de yapar. Modeli, önceki üç aydan önceki güne (D-3 aydan D-1 güne) kadar olan verileri kullanarak belirli bir günde (D) eğitir. İlk tahminler D gününde yapılsa da, doğrulukları hemen doğrulanamaz. Ancak, bir ay sonra (G+1 ay), Adikteev, D gününde yapılan tahminleri D ile D+1 ay arasındaki gerçek kullanıcı davranışıyla karşılaştırarak geriye dönük test gerçekleştirir. Adikteev, bu geriye dönük test sürecini otomatikleştirerek, modellerinin doğruluğunu sürekli olarak teyit ederek, 0,9 ve üzeri gibi etkileyici sonuçlar elde etmektedir.
Adikteev’in AUC ROC’sinin ve doğruluğunun değerlendirilmesinde, onu diğer iki modelle karşılaştırma yöntemine de başvurulmaktadır. Bu iki yöntem rastgele model ve temel modeldir. Rastgele model, her kullanıcıya 0 (yitmeye eğilimli) ile 1 (etkin) arasında rastgele bir değer (etkin olma olasılığı) atamak şeklinde basit bir yaklaşımdır. Öte yandan, temel model, sezgisel kural tabanlı bir yaklaşıma dayanarak son yedi gün içinde uygulamayı açmayan kullanıcılar için 0 (yitmeye eğilimli) öngörür. Adikteev’in kayıp tahmin modeli, kullanıcı yeniliği, sıklığı ve yaşı gibi belirli özellikler üzerinde eğitilmiş olasılıksal bir yaklaşım kullanarak bu iki modelin çok ötesine geçer. Bu, kullanıcı etkinliği için olasılıkların oluşturulmasını sağlar ve bir müdahale penceresi sırasında beklenen sayıda açma sağlar.
Adikteev’in User Churn Prediction teknolojisi, işletmelere mevcut pazarlama stratejilerini geliştirme, kayıp oranlarını düşürme ve kullanıcıyı elde tutma oranını artırma konusunda güç verir. Mobil uygulama pazarlamacıları, daha ayrıntılı bir yaklaşım benimseyerek ve farklı kullanıcı davranışlarına dayalı eylemleri hedefleyerek çabalarını optimize edebilir ve daha iyi sonuçlar elde edebilir.
