В динамичном мире маркетинга приложений оставаться на передовой очень важно для успеха. Предиктивная аналитика, основанная на искусственном интеллекте и машинном обучении, революционизирует подход маркетологов к своим стратегиям. Анализируя исторические данные и прогнозируя будущие тренды, эти технологии помогают маркетологам оптимизировать привлечение, вовлечение и удержание пользователей. В этой статье рассматривается, как использование искусственного интеллекта и машинного обучения может быть использовано в предсказательной аналитике для маркетинга приложений.
Что такое предиктивная аналитика?
Предиктивная аналитика использует исторические данные, статистические алгоритмы и техники машинного обучения для прогнозирования будущих результатов. В маркетинге приложений она позволяет бизнесам предвидеть поведение пользователей, такое как загрузки приложения, покупки внутри приложения и показатели оттока пользователей. Превращая данные во взвешенные выводы, предиктивная аналитика позволяет маркетологам принимать обоснованные решения и настраивать свои стратегии для максимизации производительности приложения.
Читать далее: Предиктивная аналитика в маркетинге приложений
Как использовать искусственный интеллект и машинное обучение в предиктивной аналитике?
Пример реализации использования искусственного интеллекта и машинного обучения в предиктивной аналитике для маркетинга:
1. Определение целей
Цель: Основные задачи - предсказать, какие пользователи склонны покинуть приложение в следующем месяце, и определить пользователей, которые склонны совершать покупки внутри приложения. Эти выводы помогут маркетинговой команде создавать целевые кампании для удержания пользователей и увеличения выручки.
2. Сбор данных
Соберите данные из разных источников
- Демографические данные пользователей: Возраст, пол, местоположение.
- Поведение в приложении: Время, проведенное в приложении, пройденные уровни, достижения, частота и продолжительность сессий.
- История покупок: Количество и стоимость покупок внутри приложения, частота покупок.
- Показатели вовлеченности: Ответы на push-уведомления, взаимодействие с сообщениями внутри приложения, действия по распространению в социальных сетях.
- Обратная связь и отзывы: Оценки пользователей, комментарии и ответы на опросы.
3. Предобработка данных
Подготовьте данные для анализа:
- Очистка: Удалите дублирующиеся записи, обработайте пропущенные значения путем заполнения (например, заполнение пропущенных значений средним или медианой).
- Нормализация: Масштабируйте числовые характеристики, такие как продолжительность сессии и стоимость покупки, чтобы обеспечить согласованность.
- Инженерия признаков: Создайте новые признаки, такие как: "Средняя продолжительность сессии": Общее время, проведенное в приложении, деленное на количество сессий.
- "Дней с момента последней покупки": Время с момента последней покупки пользователя.
- "Оценка вовлеченности": Композитный показатель, основанный на взаимодействии с уведомлениями и сообщениями.
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Пример DataFrame
data = pd.DataFrame({
'age': [25, 34, 22, 29, 40],
'gender': ['M', 'F', 'M', 'F', 'M'],
'time_spent': [500, 300, 400, 700, 200], # в минутах
'levels_completed': [10, 7, 15, 20, 5],
'purchase_value': [100, 0, 200, 150, 0], # в долларах
'session_frequency': [50, 30, 40, 70, 20],
'days_since_last_purchase': [30, None, 10, 5, None],
'churn': [0, 1, 0, 0, 1] # 0 - нет оттока, 1 - есть отток
})
# Обработка пропущенных значений
data['days_since_last_purchase'].fillna(data['days_since_last_purchase'].mean(), inplace=True)
# Нормализация
scaler = MinMaxScaler()
data[['time_spent', 'purchase_value', 'session_frequency', 'days_since_last_purchase']] = scaler.fit_transform(
data[['time_spent', 'purchase_value', 'session_frequency', 'days_since_last_purchase']]
)
# Инженерия признаков
data['average_session_duration'] = data['time_spent'] / data['session_frequency']
data['engagement_score'] = data['session_frequency'] * data['levels_completed'] # Пример композитного показателя
4. Выбор моделей
Выберите и обучите соответствующие модели машинного обучения:
- Прогноз оттока: Используйте модель классификации, такую как логистическая регрессия, случайный лес или градиентный бустинг.
- Прогноз покупок внутри приложения: Используйте другую модель классификации для прогнозирования вероятности совершения покупки.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# Признаки и цель для прогноза оттока
X_churn = data[['age', 'time_spent', 'levels_completed', 'session_frequency', 'days_since_last_purchase', 'average_session_duration', 'engagement_score']]
y_churn = data['churn']
# Разделение на обучающую и тестовую выборку
X_train_churn, X_test_churn, y_train_churn, y_test_churn = train_test_split(X_churn, y_churn, test_size=0.2, random_state=42)
# Обучение модели прогноза оттока
churn_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
churn_model.fit(X_train_churn, y_train_churn)
5. Оценка модели
Оцените производительность модели с использованием метрик, таких как точность, полнота, чувствительность и AUC-ROC.
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, roc_auc_score
# Прогнозы
y_pred_churn = churn_model.predict(X_test_churn)
# Оценка
accuracy = accuracy_score(y_test_churn, y_pred_churn)
precision = precision_score(y_test_churn, y_pred_churn)
recall = recall_score(y_test_churn, y_pred_churn)
roc_auc = roc_auc_score(y_test_churn, y_pred_churn)
print(f'Accuracy: {accuracy:.2f}, Precision: {precision:.2f}, Recall: {recall:.2f}, AUC-ROC: {roc_auc:.2f}')
6. Развертывание
Разверните модель для получения прогнозов в режиме реального времени и интегрируйте ее с системой приложения.
from flask import Flask, request, jsonify
import joblib
app = Flask(__name__)
# Сохранение и загрузка обученной модели
joblib.dump(churn_model, 'churn_model.pkl')
churn_model = joblib.load('churn_model.pkl')
@app.route('/predict_churn', methods=['POST'])
def predict_churn():
data = request.get_json(force=True)
features = [data['features']]
prediction = churn_model.predict(features)
return jsonify({'churn': int(prediction[0])})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
7. Мониторинг и обслуживание
Постоянно следите за производительностью модели и переобучайте ее с новыми данными, чтобы обеспечить ее точность и актуальность.
def retrain_model(new_data):
# Обработка новых данных
X_new = new_data[['age', 'time_spent', 'levels_completed', 'session_frequency', 'days_since_last_purchase', 'average_session_duration', 'engagement_score']]
y_new = new_data['churn']
# Совмещение с существующими данными
X_combined = pd.concat([X_train_churn, X_new])
y_combined = pd.concat([y_train_churn, y_new])
# Переобучение модели
churn_model.fit(X_combined, y_combined)
joblib.dump(churn_model, 'churn_model.pkl')
Заключение
Используя искусственный интеллект и машинное обучение для предиктивной аналитики, маркетологи приложений могут принимать решения на основе данных, которые улучшают удержание пользователей и увеличивают количество покупок внутри приложения. Интеграция предиктивной аналитики в стратегии маркетинга приложений является необходимой для поддержания конкурентоспособности в быстром цифровом окружении сегодняшнего дня.
Получите профессиональное обслуживание по маркетингу приложений с FoxData
Хотите, чтобы Ваше приложение сияло? Оптимизируйте видимость вашего приложения с помощью FoxData, лучшего инструмента ASO! Максимизируйте загрузки и рейтинги, используя наши мощные инсайты уже сегодня. Затем, улучшите свое цифровое присутствие с помощью FoxAdvert, наших экспертов в области цифрового маркетинга! Сотрудничайте с нашей командой экспертов, чтобы разработать целевые рекламные стратегии, приводящие к результатам. Поехали!
