Вопрос или проблема
Я хочу предсказать, будут ли люди продлевать свои годовые подписки. Я хочу делать это предсказание для каждого пользователя каждый день его подписки вплоть до дня перед её окончанием (т.е. делать предсказания для каждого пользователя на 1, 2, 3… 364-й день).
Простой подход — получить обучающие данные, случайно отбирая пользователей в какой-то момент их истории (например, посмотреть информацию, которую мы знали о пользователе 1, когда до продления оставалось 300 дней; посмотреть, что мы знали о пользователе 2, когда до продления оставалось 23 дня и т.д.), и затем построить модель с переменной “дни до продления”.
Одна из проблем такого подхода заключается в том, что если у вас нет огромного количества данных, модель не будет работать так же хорошо на любом заданном количестве “дней до продления” (например, за 30 дней до конца), как модель, в которой все данные были обучены с одинаковым days_away (данные всех пользователей были ограничены тем, что мы знали о них ровно за 30 дней до продления).
Мне интересно узнать мнение других людей о том, как лучше обучать модель(и), которая может обновлять свое предсказание каждый день, по мере того как предсказуемое событие приближается по времени. Существуют ли лучшие подходы к этому, чем описанный выше?
Я бы переформулировал эту проблему в бизнес-проблему. То есть, чего мы стараемся здесь достичь.
Судя по всему, это проблема предсказания ухода клиентов. В статье описаны некоторые идеи и возможные решения.
В более простых терминах, если цель — предотвратить уход клиентов, направляя правильные маркетинговые сообщения и т.д.
- Как мы можем предсказать риск ухода клиента? Поскольку у вас есть исторические данные, это может быть алгоритм обучения с учителем, который поможет вам определить такой риск.
- Какие другие характеристики мы хотим добавить в модель? Действия/данные о использовании/посещение веб-сайта/открытие email и т.д., приводящие к дням продления. Вы можете нормализовать данные по количеству дней до продления и т.д.
- Определите, какие действия вы хотите предпринять; это поможет вам понять, хотите ли вы получить оценку риска или классификатор с различным уровнем риска и т.д.
Обычно, вы решаете эту задачу, создавая строку для каждого пользователя и для каждого дня года, а затем предсказываете, отменит ли кто-то подписку в течение определенного временного окна, скажем, в следующие 30 дней. Если все находятся на фиксированном годовом платежном цикле, обычно люди не отменяют подписку преждевременно, поэтому количество дней до следующего платежного цикла важно включить в качестве характеристики.
Также важно включать информацию только до рассматриваемого дня, чтобы избежать утечки данных. Иногда проще использовать скользящее окно (смотрещь в прошлое), чтобы рассчитать характеристики, например, сколько писем было отправлено этому человеку за последние 30 дней. Это помогает сохранить пространство характеристик одинаковым для каждого дня.
Ответ или решение
Обновление прогноза модели каждый день вплоть до события
Для решения задачи прогнозирования продления годовых подписок каждый день до окончания подписки, необходимо учитывать несколько ключевых моментов. Давайте рассмотрим это в контексте бизнес-задачи, ориентированной на предотвращение оттока клиентов.
1. Формулировка задачи
Каждый пользователь подписан на годовой план, и стоит задача ежедневно обновлять прогноз о том, продлит ли пользователь подписку. Это можно отнести к прогнозированию оттока клиентов, где конечная цель — минимизация оттока и удержание клиентов.
2. Сбор и предварительная обработка данных
Чтобы сформировать набор данных для обучения модели, необходимо создать записи для каждого пользователя на каждый день, начиная с первого и заканчивая 364-м (день перед окончанием подписки).
-
Дни до продления: Важным параметром является количество дней до продления, которые нужно учитывать в модели. Его необходимо включить как один из признаков.
-
Особенности использования: Включение данных об активности пользователя — таких как посещения веб-сайта, открытие писем, пользовательские действия — значительно повысит точность прогнозирования. Эти данные можно нормализовать по дням перед продлением для сохранения согласованности.
3. Избежание утечки данных
При построении модели прогнозирования важно использовать только те данные, которые были доступны на момент принятия каждым конкретным пользователем решения. Это означает, что данные в модели каждый день должны учитывать прошлые, но не будущие события. Например, для каждого дня можно вычислять скользящие окна активностей.
4. Выбор модели и стратегии обучения
Существует несколько стратегий обучения моделей, которые помогут в решении задачи с ежедневным обновлением прогноза:
-
Ежедневная модель: Обучите отдельные модели для каждой значительной вехи (например, за 30 дней, за 15 дней, и т.д.). Это позволит получить более точные прогнозы за счёт тренировочных данных, адаптированных к специфике каждого этапа временного интервала.
-
Универсальная модель: Основана на обучении одной модели с включением "дней до продления" как переменной, влияющей на предсказание. Это позволит модели адаптироваться к изменяющейся информации по мере приближения даты продления.
5. Пример действий на основе прогноза
Предположим, модель определяет высокий риск непродления. В этом случае, бизнес может начать кампанию по удержанию клиента, направляя индивидуальные предложения, отправляя пуш-уведомления или связываясь через персонализированные электронные письма.
Важным заключением является то, что методология постоянного обновления прогноза требует гибкости как от модели, так и от использования данных. Это задача, которую можно отлично решить с помощью возможности машинного обучения по адаптации к динамично меняющимся условиям, что в конечном итоге приведёт к более персонализированным и эффективным маркетинговым стратегиям.
Учитывая SEO-оптимизацию и профессиональный стандарт, данный подход представляется оптимальным решением для подобных задач, обеспечивая не только высокий уровень точности прогнозов, но и значительное улучшение бизнес-метрик по удержанию клиентов.