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预测分析

在MyTracker中预测分析是一套高级分析工具,可扩展对应用程序受众的了解,利用《来自未来》的数据丰富事实和已收集到的信息。

不同指标的预测、评分、事件相关性、用户质量评估等 — 所有这些都是预测分析的工具,其中重要的工具之一是财务指标的预测。了解关键指标的预测后,您将能够快速对应用程序的开发做出明智的决策,而无需等待实际证据的积累。例如,您可以及时关闭效率较低的渠道,或者重新分配预算,这意味着降低费用并吸引更多有支付能力的用户。

如何运作

预测分析依据跟踪器所收集的大量数据进行工作。通过几组预测模型的组合,根据新收集的信息对其进行持续更新和培训(学习),以确保预测的准确性。

通常,可以将来自MyTracker的预测分析可分为以下阶段:

  1. 收集数据。 内置的SDK会收集有关您应用程序的统计信息。所收集数据的量越大,预测准确性就越高。
  2. 模型培训。 按照为模型设定的原则,该应用程序的所有用户都被分成单独的组。模型分析每组的历史数据,并计算出未来预测所需的系数。培训时间取决于预测模型的分组。
  3. 模型的使用。 模型培训完成后,MyTracker就开始创建预测。每天,所有进入的流量都会被细分成小组,并对每个组单独创建预测。在安装应用程序后的前8天内,根据收到的新数据每24小时对预测进行优化和重写。在第9天,给出最后的第8个预测,并记录每个小组的预测结果。因此,您可以在用户安装应用程序后第二天查看预测,并逐日分析更准确的数据。
  4. 用户生命周期的前8天非常重要,对于营销策略的决定具有很强的指示性(例如,进一步购买流量)。因此,前8天内随着数据的流入,我们会更新预测,并创建第9天的最终预测。

  5. 预测评估。 把预测与实际收集的数据进行比较非常重要。为此,MyTracker会记录每个单独的预测,当积累的数据量超过预测范围时,您可以将实际值与预测值对比(例如,08月23日针对在2月22日安装应用程序的群组进行了《LTV 6m》与《LTV预测 6m》对比)。评估结果将使您确信,根据预测所做出的决定是正确的,您可以放心地继续在工作中使用它们。如果预测与实际结果存在较大偏差,请联系MyTracker支持团队  — 我们将认真地研究每种情况,并改善预测模型。

预测模型

MyTracker预测基于几组预测模型的组合。通常,这些模型可以分为三组:

  • 第一组模型,在用户安装应用程序后第二天已经可以显示出较好的预测。也就是说,这组模型所需要少量的当前数据。如果应用程序有某些《历史记录》,该组模型将显示更准确的预测。
  • 第二组模型,只有基于大量的当前数据量,才能做出较好的预测。
  • 第三组模型,基于大量的《历史记录》数据,可以做出准确的预测。

任何预测都基于上述三组模型的组合。这种混合模型在安装应用程序后第一天就可做出预测,可以处理少量数据,并仅对30天的历史记录进行准确的预测。