{"id":163907,"date":"2023-07-10T12:58:45","date_gmt":"2023-07-10T09:58:45","guid":{"rendered":"https:\/\/mobidictum.com\/?p=163907"},"modified":"2024-02-28T23:03:06","modified_gmt":"2024-02-28T20:03:06","slug":"adikteev-user-churn-prediction-hizmetiy-kazandiran-kullanicilari-kaybetmeye-son","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/adikteev-user-churn-prediction-hizmetiy-kazandiran-kullanicilari-kaybetmeye-son\/","title":{"rendered":"Adikteev’in User Churn Prediction hizmetiyle, kazand\u0131ran kullan\u0131c\u0131lar\u0131 kaybetmeye son"},"content":{"rendered":"\n

T\u00fcm uygulamalarda kullan\u0131c\u0131 kayb\u0131 ka\u00e7\u0131n\u0131lmazd\u0131r ancak artan kullan\u0131c\u0131 gizlili\u011fi onay mekanizmalar\u0131 \u00e7a\u011f\u0131nda, bunun olmas\u0131n\u0131 \u00f6nlemek, uygulama ba\u015far\u0131s\u0131 ve artan yat\u0131r\u0131m getirisi i\u00e7in hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r. Bu da kapsaml\u0131 veri i\u015fleme ve makine \u00f6\u011frenimi yetenekleri gerektirir. H\u00e2l b\u00f6yle olunca bu hizmet, dev miktarda veri i\u015fleme ve makine \u00f6\u011frenimi teknolojileri geni\u015f \u00e7apl\u0131 uygulamak i\u00e7in b\u00fct\u00e7e ay\u0131ramayacak firmalar i\u00e7in eir\u015filmez olmaktad\u0131r. Adikteev<\/strong>, uygulama pazarlamac\u0131lar\u0131n\u0131n giderek gizlilik odakl\u0131 h\u00e2le gelen bir d\u00fcnyada uygulama kitleleri \u00fczerinde daha fazla g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck elde etmelerine yard\u0131mc\u0131 olmak i\u00e7in m\u00fc\u015fteri kayb\u0131 tahminini<\/strong> s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir, verimli ve uygun maliyetli bir hizmet olarak sunuyor.<\/p>\n\n\n\n

Kullan\u0131c\u0131 kayb\u0131 \u00f6ng\u00f6r\u00fcs\u00fc kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131 elde tutma oran\u0131n\u0131 artt\u0131rmak isteyen i\u015fletmeler i\u00e7in kritik bir konudur. Uygulama yeniden hedeflemede (retargeting) sekt\u00f6r lideri olan Adikteev, etkileyici sonu\u00e7lar veren<\/strong> bir kullan\u0131c\u0131 kayb\u0131 tahmin modeli uygular. Bu yaz\u0131da, Adikteev\u2019in kay\u0131p tahmin teknolojisinin ayr\u0131nt\u0131lar\u0131n\u0131 ve kullan\u0131c\u0131y\u0131 elde tutma stratejilerinde devrim yaratma potansiyelini inceleyece\u011fiz.<\/p>\n\n\n\n

Adikteev\u2019in kullan\u0131c\u0131 kayb\u0131 tahmin algoritmas\u0131ndan elde edilen i\u00e7g\u00f6r\u00fcler, etkili kullan\u0131c\u0131 tutma stratejilerinin uygulanmas\u0131nda etkili olabilir. \u00dcr\u00fcn ekipleri, bir uygulaman\u0131n zay\u0131f noktalar\u0131n\u0131 belirleyerek hedefe y\u00f6nelik \u00e7\u00f6z\u00fcmler geli\u015ftirebilir. CRM<\/strong> gibi sahip olunan sistemlerle b\u00fct\u00fcnle\u015ferek kay\u0131p tahminine dayal\u0131 kullan\u0131c\u0131 segmentlerinin olu\u015fturulmas\u0131na olanak tan\u0131r. \u00c7apraz tan\u0131t\u0131mla<\/strong> birle\u015ftirilerek kullan\u0131c\u0131lar\u0131 ekosistemdeki di\u011fer uygulamalara y\u00f6nlendirmek i\u00e7in kay\u0131p tahmin puanlar\u0131ndan yararlanabilir. Kullan\u0131c\u0131 kayb\u0131 tahmin modellerinden olu\u015fturulan veriler, yeniden hedefleme<\/strong> gibi \u00fccretli medya kampanyalar\u0131nda ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f <\/strong>mesajla\u015fma veya kreatifler <\/strong>sa\u011flayarak daha etkili kullan\u0131c\u0131 ayr\u0131\u015ft\u0131rmas\u0131na ve hedeflemeye<\/strong> olanak tan\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

Kaynak k\u0131s\u0131tlar\u0131 nedeniyle, bir\u00e7ok i\u015fletme i\u00e7in \u015firket i\u00e7i kay\u0131p tahmin modeli olu\u015fturmak ve s\u00fcrd\u00fcrmek zaman ve \u00e7aba gerektirebilir. Adikteev bu zorlu\u011fun fark\u0131ndad\u0131r ve kapsaml\u0131 kay\u0131p tahmin hizmetini bir \u00e7\u00f6z\u00fcm olarak sunar. Uzmanl\u0131\u011f\u0131 ve deneyimi, bu sorunu etkili bir \u015fekilde \u00e7\u00f6zmek isteyen i\u015fletmelerin imdad\u0131na yeti\u015fmektedir.<\/p>\n\n\n\n

\u0130sabetli tahmin<\/strong>, kay\u0131p tahmininde hayati \u00f6nem ta\u015f\u0131r ve Adikteev tahminlerinin performans\u0131n\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in AUC ROC metri\u011fini<\/strong> (ROC e\u011frisi alt\u0131ndaki alan) kullan\u0131r. Bu istatistiksel \u00f6l\u00e7\u00fc, olas\u0131l\u0131ksal bir \u00e7er\u00e7eve kullanarak makine \u00f6\u011frenimi modeli tahminlerinin isabetlili\u011fini de\u011ferlendirir. AUC ROC, s\u0131ralama kalitesini s\u0131f\u0131r ile bir aras\u0131nda de\u011fi\u015fen bir derece ile \u00f6l\u00e7er. Bir puan, %100 do\u011fru<\/strong> bir modeli g\u00f6sterirken, 0,5 tamamen rastgele<\/strong> bir tahmini temsil eder. Adikteev\u2019in kay\u0131p tahmin modeli, s\u00fcrekli olarak y\u00fcksek AUC ROC puanlar\u0131 elde ederek, genellikle 0,9\u2019u (veya %90\u2019\u0131) a\u015fmakta <\/strong>ve sistemin tahminlerinin isabetlili\u011fini ortaya koymaktad\u0131r.<\/p>\n\n\n\n

Adikteev, kay\u0131p tahmin modelinin g\u00fcvenilirli\u011fini do\u011frulamak i\u00e7in geriye d\u00f6n\u00fck testler de yapar. Modeli, \u00f6nceki \u00fc\u00e7 aydan \u00f6nceki g\u00fcne (D-3 aydan D-1 g\u00fcne) kadar olan verileri kullanarak belirli bir g\u00fcnde (D) e\u011fitir. \u0130lk tahminler D g\u00fcn\u00fcnde yap\u0131lsa da, do\u011fruluklar\u0131 hemen do\u011frulanamaz. Ancak, bir ay sonra (G+1 ay), Adikteev, D g\u00fcn\u00fcnde yap\u0131lan tahminleri D ile D+1 ay aras\u0131ndaki ger\u00e7ek kullan\u0131c\u0131 davran\u0131\u015f\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rarak geriye d\u00f6n\u00fck test ger\u00e7ekle\u015ftirir. Adikteev, bu geriye d\u00f6n\u00fck test s\u00fcrecini otomatikle\u015ftirerek, modellerinin do\u011frulu\u011funu s\u00fcrekli olarak teyit ederek, 0,9 ve \u00fczeri gibi etkileyici sonu\u00e7lar elde etmektedir.<\/p>\n\n\n\n

Adikteev\u2019in AUC ROC\u2019sinin ve do\u011frulu\u011funun de\u011ferlendirilmesinde, onu di\u011fer iki modelle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma y\u00f6ntemine de ba\u015fvurulmaktad\u0131r. Bu iki y\u00f6ntem rastgele model ve temel modeldir. Rastgele model, her kullan\u0131c\u0131ya 0 (yitmeye e\u011filimli) ile 1 (etkin) aras\u0131nda<\/strong> rastgele <\/strong>bir de\u011fer (etkin olma olas\u0131l\u0131\u011f\u0131) atamak \u015feklinde basit bir yakla\u015f\u0131md\u0131r. \u00d6te yandan, temel model, sezgisel kural tabanl\u0131 bir yakla\u015f\u0131ma dayanarak son yedi g\u00fcn i\u00e7inde uygulamay\u0131 a\u00e7mayan kullan\u0131c\u0131lar i\u00e7in 0 (yitmeye e\u011filimli) \u00f6ng\u00f6r\u00fcr. Adikteev\u2019in kay\u0131p tahmin modeli, kullan\u0131c\u0131 yenili\u011fi<\/strong>, s\u0131kl\u0131\u011f\u0131 <\/strong>ve ya\u015f\u0131 <\/strong>gibi belirli \u00f6zellikler \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f olas\u0131l\u0131ksal bir yakla\u015f\u0131m kullanarak bu iki modelin \u00e7ok \u00f6tesine ge\u00e7er<\/strong>. Bu, kullan\u0131c\u0131 etkinli\u011fi i\u00e7in olas\u0131l\u0131klar\u0131n olu\u015fturulmas\u0131n\u0131 sa\u011flar ve bir m\u00fcdahale penceresi s\u0131ras\u0131nda beklenen say\u0131da a\u00e7ma sa\u011flar.<\/p>\n\n\n\n

Adikteev\u2019in User Churn Prediction teknolojisi, i\u015fletmelere mevcut pazarlama stratejilerini geli\u015ftirme, kay\u0131p oranlar\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrme ve kullan\u0131c\u0131y\u0131 elde tutma oran\u0131n\u0131 art\u0131rma konusunda g\u00fc\u00e7 verir. Mobil uygulama pazarlamac\u0131lar\u0131, daha ayr\u0131nt\u0131l\u0131 bir yakla\u015f\u0131m benimseyerek ve farkl\u0131 kullan\u0131c\u0131 davran\u0131\u015flar\u0131na dayal\u0131 eylemleri hedefleyerek \u00e7abalar\u0131n\u0131 optimize edebilir ve daha iyi sonu\u00e7lar elde edebilir.<\/p>\n\n\n\n

\n
Adikteev\u2019in kullan\u0131c\u0131 kayb\u0131 tahmini hakk\u0131nda bug\u00fcn daha fazla bilgi edinin.<\/a><\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Adikteev'in User Churn Prediction hizmeti (kullan\u0131c\u0131 kayb\u0131 tahmini) gizlilik merkezli bir d\u00fcnyada uygulama kitleniz \u00fczerinde size daha fazla g\u00f6r\u00fcn\u00fcrl\u00fck sa\u011flar. Adikteev'in etkileyici kullan\u0131c\u0131 kayb\u0131 tahmin modeliyle kullan\u0131c\u0131y\u0131 elde tutma stratejilerinde devrim yarat\u0131n. Pazarlama \u00e7abalar\u0131n\u0131 geli\u015ftirin, kay\u0131p oranlar\u0131n\u0131 azalt\u0131n ve kullan\u0131c\u0131y\u0131 elde tutma oran\u0131n\u0131 iyile\u015ftirin. Bug\u00fcn daha fazlas\u0131n\u0131 \u00f6\u011frenin.","protected":false},"author":69,"featured_media":163848,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[8863],"tags":[8715,8933,8928],"class_list":["post-163907","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-makaleler","tag-featured","tag-one-cikan","tag-sicak-haber"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/163907","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/69"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=163907"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/163907\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":163916,"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/163907\/revisions\/163916"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/163848"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=163907"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=163907"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mobidictum.com\/tr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=163907"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}