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Previsões predefinidas

O Firebase Previsões predefine quatro segmentos de usuários gerados de forma dinâmica e contínua com base nos seus dados de análise.

Previsões de desligamento de usuários

O segmento churn contém usuários ativos nos últimos sete dias que, segundo as previsões, deixarão de usar o app em breve. O desligamento de usuários é diferente da desinstalação do seu app. Os usuários podem se desligar muito antes da desinstalação. No entanto, o Previsões usa as desinstalações do app como um dos sinais para treinar o próprio modelo.

O segmento not_churn contém usuários ativos nos últimos sete dias que, segundo as previsões, continuarão ativos.

Observe que a associação à previsão not_churn é diferente de não estar na previsão churn. Os usuários que não fazem parte da previsão churn incluem tanto membros do grupo not_churn quanto outros usuários que não puderam ter as ações previstas com confiança.

Por isso, você não deve segmentar o negativo de uma previsão. Quando você faz isso, também segmenta usuários com comportamentos que o modelo não consegue prever de maneira confiável.

Em vez disso, segmente usuários que não realizarão uma ação segundo as previsões, como os usuários na previsão not_churn.

Todas as previsões têm alguns erros. Embora improvável, é possível, por exemplo, que o modelo churn categorize erroneamente que um usuário tem probabilidade de desligamento ao mesmo tempo que o modelo not_churn o classifica corretamente como alguém que não se desligará. Nessas situações, você reduz ainda mais a probabilidade de isso acontecer ao escolher a tolerância de baixo risco.

Previsões de gasto

A previsão spend contém usuários que provavelmente farão compras no aplicativo ou em sites de comércio eletrônico. Ou seja, espera-se que os usuários registrem o evento in_app_purchase ou ecommerce_purchase. O comportamento desses usuários é semelhante ao daqueles que gastaram no passado. Você deve incentivar as conversões desse segmento.

A previsão not_spend contém usuários que provavelmente não gastarão em um futuro próximo. É possível usar essa informação para testar diferentes estratégias de monetização, como a introdução de anúncios premiados para os usuários nessa previsão. Dessa maneira, eles podem continuar a aproveitar o jogo.