AI/機械学習

休眠が予測されるアプリユーザーセグメント生成システムの構築

クライアント デジタル広告企業
課題と背景

 

ユーザーの離脱防止は、どのサービスにおいても広い課題といえます。

複数のアプリについて、今後休眠が予測されるユーザーセグメントの自動生成システムの構築を当社が担当しました。セグメント生成のために大規模データの分析の他、それぞれのアプリを運用するクライアント保有のデータとの連携システムを構築する必要がありました。

取り組みと価値

クライアントが保有している大量のDMP(Data Management Platform)データの分析及び、DMPデータとの連携システムを構築し、アプリ利用者の中で今後休眠が予測されるユーザーセグメントの生成を実現しました。クラウド環境は、Google Cloud Platform(GCP)による開発となりました。

これにより、休眠復帰率の向上が見込め、ビジネス機会創出に貢献しています。
また、追加開発により可視化と精度評価の自動化を可能にし、システムとしての利便性を追求しました。共同開発先のプレスリリースを御覧ください。

 

プレスリリース

「D2C R、D2C、アーリーリフレクションが共同開発
〜広告効果測定データ基盤「ART DMP」に「チャーン予測機能」を追加〜」 リンク

利用技術

Python、Google Cloud Platform (GCP)、Spark、Scala、PySpark等