Как самостоятельно построить прогноз LTV мобильного приложения

Если вы занимаетесь закупкой трафика, то вам нужны инструменты, которые помогут вам составить промежуточную оценку вложенных в рекламу средств и иметь возможность перенаправить бюджеты или отключить рекламу.

Одним из таких инструментов являются модели по прогнозу LTV (дохода от пользователей) на требуемый горизонт. Обычно в качестве горизонта выбирают одно из следующих значений: 30 дней, 90 дней, 180 дней, год или два года.

Зачем нужно это руководство

Прогнозирование дохода приложения — это сложно. Оно сопряжено с трудностями в предобработке и анализе данных, а также с выбором подходящих моделей и правильных метрик.

Поэтому в этом руководстве мы проанализируем и предложим различные подходы к прогнозированию дохода — рассмотрим разные модели для разных кейсов:

• модель на основе catboost;
• модель на основе линейной регрессии;
• коэффициентная модель;
• модель на основе экстраполяции логарифмом.

Параметры построения прогноза

• Мы будем строить прогноз по устройствам. 
• Мы будем строить прогноз на горизонт в 180 дней. 
• Рассматриваемый нами период накопления данных — 8 дней. 
• Вводные данные для прогноза — платежи и вид трафика. 

Чему вы научитесь

После изучения этого руководства вы сможете работать с сырыми данными, предобратывать их, представлять в виде пригодных данных для анализа, подбирать модели и корректно оценивать их по метрикам.

В руководстве мы более подробно рассмотрим:

• Оптимальный период исторических данных для построения прогноза
• Необходимые данные для построения прогноза
• Как оценить качество прогнозной модели
  
• Как подготовить окружение и данные 
• Как выбрать модель для использования
• Как работать с тестовыми данными
• Как применять модели catboost и линейной регрессии на приложении с большим количество данных
• Как применять коэффициентную и экстраполяционную модели на приложении с маленьким количеством данных

Для каждой модели мы рассмотрим следующие шаги:

• просмотр данных
• преобразование данных и подготовка для обучения
• обучение моделей
• оценка качества моделей, подсчет метрик

Получите детальное руководство по прогнозированию дохода по устройствам при наличии данных от программистов-исследователей MyTracker!