モバイルチャーン予測

アプリの月間アクティブユーザー数(MAU)は、メディア、エンターテインメント、ソーシャルメディア、その他のサブスクリプションサービスなど、あらゆる業界のほとんどのモバイル指向のビジネスにとって中心的な指標です。そのため、モバイルオーディエンスの維持は、モバイルアプリに依存する企業にとって中核的な課題の1つです。

解約するユーザーの適切なセグメントを見つけ、適切なタイミングでコミュニケーションをとることが非常に重要です。 モバイル チャーン予測は、ユーザーがチャーンするかどうかを確認するために、将来発生する特定のイベントの確率を予測する方法として使用します。

モバイルチャーンは、ユーザーのモバイルアプリアクティビティの欠如として定義されます。これは、すでに解約したすべてのエンドユーザーの過去のデータを調べるAI搭載モデルを使用して計算されます。次に、モデルは、特定のエンド ユーザーがアプリでのアクティビティに基づいて、将来モバイル アプリの使用を停止する可能性を計算します。

モデルは、ユーザープロファイルに追加されるチャーン予測スコアを出力します。このスコアは、企業がユーザーのために効率的なエンゲージメント戦略を構築し、リテンションを高めるために使用することができます。

**どのようなイベントデータを分析しますか?

次のイベントデータとすべてのカスタムイベントが分析されます。

• アプリのインストール
• アプリを起動
• パーソナライズ された
• 非個人化
• アンインストール

予測スコア

プロファイルに適用されるチャーン予測スコアは、高、中、低のチャーン予測の 3 つの予測品質グループに分割されます。

予測スコアは、近い将来に発生する動作の確率を示します (7 日後のチャーン)。スコアは 1 から 100 のスケールです。スコアが高いほど、予測が実現する確率が高くなります。

予測スコア	価値	形容
高い	90-100	ユーザーはすぐに解約のリスクが高くなります。
中程度	40-90	ユーザーはすぐに解約する可能性があります。
低い	0-40	ユーザーがすぐに解約する可能性は低いです。

モバイルチャーン予測の設定

はじめに の手順を完了すると、モバイルアプリケーションのモバイルチャーン予測を設定する準備が整います。

1. People モジュールを開き、People > AI Predictions に移動します。

2. [モバイル チャーン予測] タイルで、[開く] をクリックします

3. **[Predict Mobile Churn] をクリックします。

   手記

   この時点で、少なくとも 1 つのモバイルアプリケーションをまだ作成および設定していない場合は、モバイルプッシュとアプリ内メッセージのドキュメントに進み、はじめに を実行してください。

   

4. 分析するモバイルアプリケーションを選択し、予測モデルを作成します。

5. [続行] をクリックして、データ処理ステージを開始します。インスタンス内のすべてのユーザープロファイルのデータを処理するには最大 48 時間かかる場合があるため、予測モデルが作成されているかどうかを定期的に確認してください。

データ処理が完了すると、モバイルチャーン予測ダッシュボードでモバイルアプリケーションの統計を表示できるようになります。上記の手順の手順 1 から 3 を繰り返すことでアクセスできます。

チャーン予測の表示

アクティブな予測モデルを持つ各モバイルアプリケーションのモバイルチャーン予測を、ユーザープロファイルレベルで個別に表示できます。

モバイルアプリケーションで表示

モバイル アプリケーションのチャーン予測メトリックを表示するには、People モジュールに移動し、AI 予測] を選択して、[モバイル チャーン予測] タイルを選択します。次に、メトリックを表示するアプリケーションを選択します。

アプリケーションが開き、次のメトリックが表示されます。

1. チャーン予測モデルの最終更新日: このアプリケーションのチャーン予測モデルが最後に更新された日付。 モデルは、タイムゾーンの設定に合わせて毎晩更新されます。

2. 予測品質: 予測データの品質を視覚的に示す指標。

   予測品質	形容
   高い	計算には大量の行動データが使用されるため、予測は信頼できます。
   中程度	ユーザーの行動データが不足しているため、予測が正確でない可能性があります。
   低い	予測の信頼性を確保するために、予測にはより多くのデータが必要です。予測モデルによって新しいデータが収集されると、予測品質が向上します。

3. 日付時点の解約リスク ユーザーの合計数: 予測モデルの最終更新日

4. 合計アプリ ユーザー数: アプリを使用するユーザーの数。

5. 解約リスクの高いユーザー: 解約リスクが高いと識別されたユーザーの数。また、アプリユーザー全体に占める割合も可視化されます。

次に、このデータを使用して、[View High Churn Profiles] をクリックすると、モバイル アプリケーションのチャーンが発生する可能性が高いすべてのプロファイルが表示されます。

または、セグメントの作成をクリックして、リスクの高いユーザーのセグメントを作成し、フローまたはブロードキャストでリエンゲージメントキャンペーンのターゲットにすることができます。

個人プロファイルで表示

ユーザープロファイル内から直接、すべてのモバイルアプリケーションのライブモバイルチャーン予測スコアを表示します。ユーザープロファイルの属性、タグ、Eventsタブを選択し、予測スコアタイルまでスクロールするだけです。

予測スコア タイルには、ユーザーが操作したすべてのモバイル アプリケーションのチャーン予測スコアが含まれています。数値が大きいほど、解約する可能性が高くなります。

チャーン予測の使用

モバイルアプリケーションの解約リスクが高いプロファイルがシステムが特定したら、当然、これらのユーザーと連携して解約を阻止したいと思うでしょう。

これを行うには、人物プロファイルの変更エントリーポイントと、ユーザープロファイル属性として使用できるモバイルチャーンスコアを使用します。

このエントリーポイントは、人が特定のチャーンスコアを超えるとすぐにフローをトリガーできるため、使用すると便利です。

その後、割引メッセージを含むプッシュ通知を送信するなど、その人と再びエンゲージするようにフローを設計できます。

スクリーンショット

Analyzeチャーン予測

モバイルアプリケーションのモバイルチャーン予測分析を深く掘り下げるには、People Analyticsにアクセスして、一定期間のチャーン確率を追跡するのに役立つグラフ付きのモバイルチャーン予測ダッシュボードをご覧ください。