事前定義された予測

Firebase Predictions は、アナリティクス データに基づいて動的に生成される 4 つのユーザー グループを事前定義します。

チャーン予測

churn グループには、過去 7 日間はアクティブだったが次の 7 日以内に非アクティブになると予測されるユーザーが含まれます。チャーンは、アプリのアンインストールとは異なります。ユーザーは、アプリをアンインストールするずっと前からチャーンである場合があります。実際、多くのユーザーは端末を交換するだけで、アプリをアンインストールすることはありません。ただし Predictions では、モデル トレーニングのシグナルの 1 つとしてアプリのアンインストールが使用されます。

not_churn グループには、過去 7 日間にアクティブで、次の 7 日間もアクティブであり続けると予測されるユーザーが含まれます。

not_churn グループのメンバーであることと、churn グループのメンバーではないことは異なる点に注意してください。churn グループのメンバーではないユーザーには、not_churn グループのメンバーと、確信のある予測はできていないユーザーの両方が含まれます。

このため、消極的な予測結果をターゲットにすべきではありません。消極的な予測結果をターゲットにすると、モデルで確信を持って予測できていないユーザーもターゲットにすることになります。そうではなく、not_churn グループのユーザーなど、アクションの実行はないと断定的に予測されているユーザーをターゲットにします。

また、churn グループのメンバーであることと not_churn グループのメンバーであることは、相互に排他的ではありません。予測にはエラーが付き物です。たとえば、churn モデルで誤ってユーザーがチャーンの可能性ありと分類される一方で、それと同時に not_churn モデルでそのユーザーがチャーンの可能性なしと正しく分類される可能性があります。このような状況では、そのユーザーに対しては両方のモデルとも確信性が低いことが考えられます。そこで、リスク許容度を下げることで、複数のグループに割り当てられるユーザー数も減らすことができます。

費用予測

spend グループには、次の 7 日間にアプリ内購入または e コマースでの購入が予測されるユーザー(つまり、in_app_purchase イベントまたは ecommerce_purchase イベントをログに記録することが予測されるユーザー)が含まれます。spend(および not_spend)モデルに定期購入は含まれません。

not_spend グループには、次の 7 日間には支出しないと予測されるユーザーが含まれます。not_churn グループと同様に、not_spend グループのメンバーであることと、spend グループのメンバーではないことは異なるため、一般的に、spend グループのメンバーではないことに基づいてユーザーをターゲットにすべきではありません。

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