Predicción de cohorte
Si desea predecir los niveles de rotación de cohortes para su producto, utilice regresiones lineales.
Una mejor manera de hacerlo es calcular Usuarios activos netos (usuarios nuevos + usuarios recurrentes – usuarios de abandono) y aplicar las regresiones en esta métrica.
- Suponiendo una memoria infinita, ¿siempre es posible aumentar la complejidad de cualquier programa sin introducir redundancia?
- ¿Cuál es el mejor algoritmo para sumar números en matrices anidadas?
- Soy un desarrollador de fuerza bruta, ¿cómo puedo mejorar mis habilidades de algoritmos?
- ¿Qué es importante saber y estudiar para ser un excelente programador? ¿Es importante practicar programación competitiva?
- ¿Cómo podría implementar un gráfico inductivo en Haskell?
El uso de Net Active Users hace que sea mucho más fácil agregar correcciones a sus predicciones desde el principio y obtener una alta precisión.
Predicción de abandono de usuarios individuales
Si desea predecir la rotación de un usuario específico, una forma de hacerlo es mediante el uso de puntajes de participación del cliente.
Calcule una puntuación de participación diaria para cada usuario y compárela con la cohorte de ese usuario.
Debe colocar puntuaciones más altas para acciones importantes y puntuaciones negativas para errores o inactividad.
Siempre que la tendencia de interacción de los usuarios sea significativamente menor que su cohorte, envíe una alerta.
Eso le dará un signo muy temprano de abandono y puede usarlo para prevenirlo.
InnerTrends ofrece una solución lista para usar para ambos métodos de cálculo de predicción de abandono.
