Прогнозировать отток подписки

Спрогнозируйте, существует ли риск того, что клиент прекратит пользоваться подпиской на продукты или периодические услуги вашей компании. Данные подписки включают активные и неактивные подписки для каждого клиента, поэтому для каждого идентификатора клиента может быть несколько записей. Чтобы определить риски оттока клиентов, не совершающих запланированные покупки, используйте модель оттока транзакций.

Вы должны знать бизнес, чтобы понять, что отток означает для вашего бизнеса. Например, компания, проводящая ежегодные мероприятия, может измерять отток в годах, а компания, которая обслуживает еженедельные продажи, может измерять отток в месяцах. Мы поддерживаем основанные на времени определения оттока, то есть считается, что клиент изменил период времени после окончания подписки.

Например, Contoso предлагает ежемесячную услугу кофе. Они хотят знать, какие клиенты могут сомневаться в продлении услуги, чтобы предложить скидку. С помощью модели оттока подписок компания Contoso может увидеть, какие клиенты могут не продлить услугу в следующем году и насколько большой может быть эта группа.

Совет

Попробуйте прогноз оттока подписок, используя примеры данных: Пример руководства по прогнозу оттока подписок.

Предварительные условия

• По крайней мере Разрешения участника.
• Не менее 1 000 профилей клиентов в желаемом окне прогнозирования.
• Идентификатор клиента, уникальный идентификатор для определения соответствия подписок ваших клиентам.
• Данные о подписке, по крайней мере, в два раза больше выбранного временного окна. Желательно, чтобы данные о подписке составляли два-три года. История подписки должна включать:
  • Идентификатор подписки: уникальный идентификатор подписки.
  • Дата окончания подписки: дата окончания срока подписки для клиента.
  • Дата начала подписки: дата начала срока подписки для клиента.
  • Дата транзакции: дата, когда произошло изменение подписки. Например, клиент, клиент покупает или отменяет подписку.
  • Это периодическая подписка: логическое поле true/false, которое определяет, будет ли подписка продлена с тем же идентификатором подписки без вмешательства клиента.
  • Периодичность повторения (в месяцах): для периодических подписок это месяц, когда будет продлена подписка. Например, годовая подписка, которая автоматически продлевается для клиента каждый год еще на один год, имеет значение 12.
  • Сумма подписки: сумма валюты, которую клиент платит за продление подписки. Это может помочь определить шаблоны для разных уровней подписок.
• Как минимум две записи действий для 50% клиентов, для которых вы хотите рассчитать отток. Действия клиента должны содержать:
  • Первичный ключ: уникальный идентификатор действия. Например, посещение веб-сайта или запись об использовании, показывающая, что клиент просматривал сериал.
  • Метка времени: дата и время события определены первичным ключом.
  • Событие: имя события, которое требуется использовать. Например, поле «UserAction» в службе потокового видео может иметь значение «Просмотрено».
  • Подробно: Подробная информация о событии. Например, поле «ShowTitle» в службе потокового видео может иметь значение видео, которое просматривал клиент.
• Менее 20% отсутствующих значений в поле данных предоставленной таблицы.

Создать прогноз оттока подписки

Выберите Сохранить черновик в любое время, чтобы сохранить прогноз как черновик. Черновик прогноза отображается на вкладке Мои прогнозы.

1. Перейдите в Аналитика>Прогнозы.

2. На вкладке Создать выберите Использовать модель на плитке Модель оттока клиентов.

3. Выберите Подписка для типа оттока, затем Начать.

4. Назовите эту модель и присвойте Имя таблицы выходных данных, чтобы отличить их от других моделей или таблиц.

5. Выберите Далее.

Определение оттока клиентов

1. Введите число Дни с момента окончания подписки, на которое ваш бизнес считает, что клиент находится в состоянии "ушел". Этот период обычно связан с коммерческими действиями, такими как предложения или другие маркетинговые действия, направленные на предотвращение потери клиента.

2. Введите количество На сколько дней в будущем прогнозировать отток. Например, спрогнозируйте риск оттока клиентов в течение следующих 90 дней, чтобы согласовать ваши маркетинговые усилия по удержанию. Прогнозирование риска оттока на более длительные или короткие периоды времени может затруднить учет факторов в вашем профиле риска оттока, в зависимости от конкретных бизнес-требований.

3. Выберите Далее.

Добавление необходимых данных

1. Выберите Добавить данные для История подписок.

2. Выберите семантический тип действия Подписка, который содержит необходимую информацию об истории подписки. Если действие не настроено, выберите здесь и создайте его.

3. В разделе Действия, если атрибуты действия были семантически сопоставлены при создании действия, выберите конкретные атрибуты или таблицу, на которых вы хотите сосредоточиться при вычислении. Если семантическое сопоставление не произошло, выберите Изменить и сопоставьте свои данные.

   

4. Выберите Далее и просмотрите атрибуты, необходимые для этой модели.

5. Выберите Сохранить.

6. Выберите Добавить данные для Действия клиента.

7. Выберите тип семантического действия, который предоставляет информацию о действиях клиента. Если действие не настроено, выберите здесь и создайте его.

8. В разделе Действия, если атрибуты действия были семантически сопоставлены при создании действия, выберите конкретные атрибуты или таблицу, на которых вы хотите сосредоточиться при вычислении. Если семантическое сопоставление не произошло, выберите Изменить и сопоставьте свои данные.

9. Выберите Далее и просмотрите атрибуты, необходимые для этой модели.

10. Выберите Сохранить.

11. Добавьте больше действий или выберите Далее.

Настройка расписания обновлений

1. Выберите частоту для повторного обучения вашей модели. Этот параметр важен для обновления точности прогнозов по мере добавления новых данных. Большинство предприятий могут проходить повторного обучения один раз в месяц и получать точные прогнозы.

2. Выберите Далее.

Просмотрите и выполните конфигурацию модели

Шаг Просмотреть и выполнить показывает сводку конфигурации и дает возможность внести изменения перед созданием прогноза.

1. Выберите Изменить на любом из шагов для проверки и внесения любых изменений.

2. Если вы удовлетворены своим выбором, выберите Сохранить и выполнить, чтобы начать работу с моделью. Нажмите кнопку Готово. Вкладка Мои прогнозы отображается во время создания прогноза. Процесс может занять несколько часов в зависимости от объема данных, используемых в прогнозе.

Совет

Есть состояния для задач и процессов. Большинство процессов зависят от других вышестоящих процессов, таких как источники данных и обновления профилирования данных.

Выберите статус, чтобы открыть панель Сведения о ходе выполнения и просмотреть ход выполнения задач. Чтобы отменить задание, выберите Отменить задание в нижней части панели.

В каждой задаче можно выбрать Показать подробности для получения дополнительной информации о ходе выполнения, такой как время обработки, дата последней обработки, а также любые применимые ошибки и предупреждения, связанные с задачей или процессом. Выберите Просмотр состояния системы внизу панели, чтобы увидеть другие процессы в системе.

Просмотр результатов прогноза

1. Перейдите в Аналитика>Прогнозы.

2. На вкладке Мои прогнозы выберите прогноз, который хотите просмотреть.

На странице результатов есть три основных раздела данных:

• Эффективность обучения модели: оценки A, B или C указывают на эффективность прогноза и могут помочь вам принять решение об использовании результатов, хранящихся в выходной таблице.

  

  Оценки устанавливаются на основании следующих правил:

  • А: когда модель точно спрогнозировала не менее 50% от общего числа прогнозов, и когда процент точных прогнозов для клиентов, которые отказались от услуг, превышает исторический средний уровень оттока как минимум на 10%.
  • B: когда модель точно спрогнозировала не менее 50% от общего числа прогнозов, и когда процент точных прогнозов для клиентов, которые отказались от услуг, до 10% больше, чем исторический средний уровень оттока.
  • С: когда модель точно прогнозировала менее 50% от общего числа прогнозов, или когда процент точных прогнозов для клиентов, которые ушли, меньше, чем исторический средний показатель оттока.

• Вероятность оттока (количество клиентов): Группы клиентов основаны на их прогнозируемом риске оттока. Необязательно, создайте сегменты клиентов с высоким риском оттока. Такие сегменты помогают понять, где ваше прекращение должно быть для членства сегмента.

  

• Наиболее влиятельные факторы: есть много факторов, которые учитываются при создании вашего прогноза. Каждый из факторов имеет свою важность, рассчитанную для сводных прогнозов, создаваемых моделью. Используйте эти факторы, чтобы подтвердить свои результаты прогноза. Или используйте эту информацию позже, чтобы создавать сегменты, которые может помочь повлиять на риск оттока для клиентов.

  

Заметка

В выходной таблице для этой модели ChurnScore — это прогнозируемая вероятность оттока, а IsChurn — это двоичная метка, основанная на ChurnScore с порогом 0,5. Если это пороговое значение по умолчанию не работает для вашего сценария, создайте новый сегмент с выбранным вами порогом. Чтобы просмотреть показатель оттока, перейдите в раздел Данные>Таблицы и просмотрите вкладку данных для выходной таблицы, которую вы определили для этой модели.