Kochava：用预测行为建模打败用户损耗曲线

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< ">当今的营销人员是数据驱动的。除了简单地将客户与他们的数据联系起来之外，Kochava还寻求通过营销情报来授权战略决策。我们不断壮大的客户分析团队由与客户携手合作，提供面对面的业务价值评估（BVA）和季度业务审查（QBR）的数据分析师组成，这些知识为UA管理人员，CMO和其他决策者为成功定位自己的品牌。

< ">在本系列文章中，我们的客户分析团队的成员将探索Kochava提供的工具提供给客户的营销情报见解。

< ">在90天内，将近70％的移动用户流失。考虑到这一点，如何保持找到的用户？预测行为建模是由Kochava数据科学和工程团队开发的，旨在帮助客户在用户流失之前就对其进行预测。该数据使营销人员能够提高保留率，并制定战略以实现更好的投资回报率（ROI）。

< ">预测行为建模如何工作

< ">重新安装后，我们的机器学习算法将使用决策树建模的形式来工作，以在用户与应用程序互动的前7天分析新近度，频率，趋势指标和其他数据变量。

< ">在第8天，为用户分配用户流失分数。在这种情况下，“搅动”表示在安装后第8天到第38天之间，设备在应用程序中不活跃的可能性有多大。

< ">得分为“低”的用户表示他们可能会在第8天到第38天之间进一步与该应用互动。得分为“高”的用户表示他们很可能会流失或没有进一步的活动在第8天到第38天之间的应用中。

< ">确定预测精度

< ">预测与准确预测的能力一样好。从机器学习模型评估预测客户流失分数的准确性需要对每个客户流失群体的下游活动进行分析，以查看预测与结果的紧密程度。

< ">通过广泛检查跨不同行业的多个数据集和应用程序，出现了一条共同的趋势线。凭借压倒性的一致性，在安装后第8天到第38天之间，以“低”流失可能性公关公司市场得分进行修饰的用户显示出会话和应用内事件活动的最高百分比。在此期间，得分为“中低”，“中高”和“高”的用户的参与度呈指数下降。通过确认预测准确性并与预期保持一致，这些客户流失得分可提供有价值的可操作信息。

< ">应用预测行为建模

< ">通过深入了解用户的流失可能性，营销人员可以通过有针对性的重新投入努力从战略上拦截该用户。使用分析，营销人员可以根据客户流失可能性得分对受众进行细分，并联合“中高”和/或“高”可能性细分以重新吸引像Kochava这样的合作伙伴，以进行有针对性的针对性营销活动，以提高保留率。

< ">Kochava Engagement在一个平台上提供推送，短信和应用内消息传递活动管理。营销人员可以围绕客户流失分数建立动态的受众群体，并根据上下文相关的动态内容设置触发式推销活动，以促进用户保留和增长。

< ">具有“低”流失可能性的用户受众可以是有价值的种子受众，从中可以建立相似的模型来吸引具有类似特征的高质量用户，从而提高用户的寿命和忠诚度。

< ">预测的客户流失数据有助于洞悉媒体合作伙伴的质量。品牌正在利用合作伙伴根据客户流失得分分布进行细分。他们可以取消优先考虑那些在客户中产生较高客户流失率的合作伙伴的优先级，并专注于始终如一地为客户提供较低客户流失率和更高投资回报率的合作伙伴。

< ">保持用户保留

< ">预测的行为建模为交钥匙营销智能提供了有意义的可操作性。通过推送通知通过自定义消息吸引最有可能流失的用户。应用流失可能性很小的细分受众群来创建高价值用户的相似受众群体。或者，比较媒体合作伙伴，确定哪些合作伙伴可以提供最不可能流失的优质用户。

< ">要了解有关Kochava预测行为建模及其如何帮助您进行营销的更多信息，请联系您的客户成功经理或su抖音推广报价pport kochava.com。

< ">不是Kochava的客户？今天联系我们。