预测风险容忍度

在预测用户行为时,总是存在一定程度的不确定性,因此需要权衡:您必须决定是在预测组中纳入较少的用户以获得较高的总体准确度,还是纳入较多的用户以获得较低的总体准确度。

您可以为预测选择风险容忍级别,以便 Firebase 预测了解您愿意接受多大程度的不确定性。根据预测本身和可用 Analytics 事件的数量,以下风险容忍级别中可能会有一个或多个可用于该预测:

  • 高风险容忍度:此风险容忍级别准确度最低,但定位的用户比其他风险容忍级别更多。有时候,当其他风险容忍级别均不可用时,此风险容忍级别依然可用。
  • 中等风险容忍度:此风险容忍级别的准确度中等,定位的用户数量适中。
  • 低风险容忍度:此风险容忍级别准确度最高,定位的用户数量最少。

当某个预测的风险容忍度滑块设置为其中某个风险容忍级别时,Firebase 控制台中该预测对应的图块将显示以下指标:

  • 在该风险容忍级别下,使用该预测可以定位到的应用用户占整个用户群的百分比。
  • 在该风险容忍级别下,使用该预测可以定位到的应用用户总数。

风险容忍度示例

假设您有一款拥有 2 万名用户的应用,您想要预测哪些用户会在未来几天内停止使用您的应用(即流失),以便采取措施来鼓励他们继续使用您的应用。

在下图中,每张面孔代表您的 1000 名用户,其中满意、不会流失的群组显示为绿色;不满意、有可能流失的群组显示为红色。

如果选择了高风险容忍度,预测可能会创建一个如下图所示的群组,其中包含 13000 名不满意用户中的 10000 名。但是,该群组还包含 4000 名满意用户,而您可能并不希望这些用户成为您的再吸引策略的目标。由于该群组的 14000 名用户中有 10000 名被正确预测为不满意,因此该群组的定位准确度约为 71.4%。

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另一方面,下图显示了使用低风险容忍度创建的群组是怎样的。该群组包含的错误匹配较少(只有 1000 名用户),但所包含的不满意用户的数量比上一个群组少 4000 名。该群组的 7000 名用户中有 6000 名被正确预测为不满意,因此该群组的定位准确度约为 85.7%。

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