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。

３００万人規模のユーザーが日々利用する人気ゲームなどの複数のアプリについて、今後休眠が予測されるユーザーを予測するシステムの構築を当社が担当しました。

休眠予測のユーザー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。

クライアントが保有している大量のDMP（Data Management Platform）との連携の開発、機械学習ロジック、複数アプリとの連携方法、GCP開発など、多数の検討事項がありました。ビジネス担当者からの要望ヒアリングと全体の設計など、PM的な立ち位置も必要となり、弊社が担当させていただくこととなりました。

クライアントが保有している大量のDMP（Data Management Platform）データの分析を行いました。またDMPデータとの連携システムを構築、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。

これによりデータに基づきユーザーの離脱防止の取り組みを行うことができます。
システム上は追加開発により、「可視化」と「精度評価の自動化」を実現しシステムとしての利便性を高めています。

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

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

上流工程 ：２ヶ月
実装テスト等：８ヶ月
工期：10ヶ月