Churn preditivo
Com o Predictive Churn, você pode definir o que significa churn para a sua empresa e identificar os usuários que deseja reter. Quando você cria uma previsão, o Braze treina um modelo de aprendizado de máquina usando árvores de decisão com aumento de gradiente para reconhecer usuários em risco, analisando padrões de comportamento anterior, tanto de usuários que cancelaram quanto daqueles que não cancelaram.
Para obter mais informações, consulte Definição de churn e audiência de previsão.
Sobre o Predictive Churn
Depois que o modelo de previsão for criado, os usuários do público-alvo da previsão receberão uma pontuação de risco de rotatividade entre 0 e 100, indicando a probabilidade de rotatividade de acordo com a sua definição. Quanto maior for a pontuação, maior será a probabilidade de um usuário cancelar a assinatura.
A atualização das pontuações de risco do público-alvo da previsão pode ser feita na frequência que você escolher. Dessa forma, você pode entrar em contato com os usuários que correm o risco de se afastar antes que eles se afastem e evitar que isso aconteça. Usando até três previsões ativas, você pode aproveitar o Predictive Churn para adaptar modelos individuais para ajudar a evitar a rotatividade em segmentos específicos dos usuários que você considera mais valiosos.
Acesso à rotatividade preditiva
A página Predictions (Previsões ) está localizada na seção Analytics. Para obter acesso total, entre em contato com o gerente da sua conta.
Antes de comprar esse recurso, ele está disponível no modo de visualização. Isso permitirá que você veja uma demonstração de previsão de rotatividade com dados sintéticos e crie um modelo de previsão de rotatividade com base nos dados do usuário de cada vez. Essa visualização não permitirá que você direcione usuários para mensagens de acordo com o risco de rotatividade e não será atualizada regularmente após a criação.
Com a visualização, você também pode editar e reconstruir sua previsão ou arquivá-la e criar outras para testar a qualidade de previsão esperada de diferentes definições.
Editar esta página no GitHub