予測リスク許容度

ユーザーの行動を予測する際には常に不確実性が存在し、そのトレードオフを考慮する必要があります。全体的な精度を高めるために予測グループに含めるユーザーを少なくするか、または全体的な精度が低くてもより多くのユーザーを含めるかを決定する必要があります。

予測のリスク許容度を選択して、不確実性の許容範囲を Predictions に通知します。予測と利用可能なアナリティクス イベント数に応じて、次の 1 つ以上のリスク許容度を予測に使用できます。

  • リスク許容度: 高: このリスク許容度は、他のリスク許容度よりも多くのユーザーをターゲットとし、精度は最低レベルになります。このリスク許容度は、他のリスク許容度がない場合に利用可能な場合があります。
  • リスク許容度: 中: このリスク許容度は、中程度の数のユーザーをターゲットとし、精度は中程度になります。
  • リスク許容度: 低: このリスク許容度は、最小数のユーザーをターゲットとし、精度は最大になります。

予測のリスク許容度スライダーをいずれかのリスク許容度に設定すると、その予測について、Firebase コンソールのタイルに次の指標が表示されます。

  • そのリスク許容度で予測のターゲットとなるアプリユーザーの割合。
  • そのリスク許容度で予測のターゲットとなるアプリユーザーの総数。

リスク許容度の例

ユーザー数が 20,000 人のアプリについて、数日後にどのくらいのユーザーがアプリの使用を止めるか(チャーン)を予測してみます。これにより、アプリを引き続き使用してもらうためのなんらかの対策を実施できるようになります。

下の図では、それぞれの顔は 1,000 人のユーザーを表しています。満足しているグループは緑、不満を持っているグループは赤で示されています。

リスク許容度が「高」の場合、Predictions によって下の図のようなグループが作成されるかもしれません。このグループには、不満を持っている 13,000 人のユーザーのうち 10,000 人が含まれています。しかし、このグループには満足している 4,000 人のユーザーも含まれており、これらのユーザーは再エンゲージメント戦略のターゲットにしないほうがよいかもしれません。グループに含まれる 14,000 人のユーザーのうち、不満を持っていると正しく予測されたユーザー数は 10,000 人であるため、このグループのターゲティングの精度は約 71.4% です。

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一方、下の図はリスク許容度「低」で作成されたグループの様子を示しています。このグループでは、誤って予測されたユーザー数は先ほどよりも少なく、1,000 人しかいません。しかし、不満を持つユーザー数も 4,000 人減少しています。このグループでは、7,000 人のユーザーのうち、不満を持っていると正しく予測されたユーザー数は 6,000 人であるため、このグループのターゲティングの精度は約 85.7% です。

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