Ein robustes und kostengünstiges Ensemble-Modell für Echtzeit-Clickstream-Analysen in SaaS-Produkten

Keskeiset käsitteet

Ein neuartiges, robustes und kostengünstiges Ensemble-Modell (BBE-LSWCM), das sowohl aggregierte Verhaltensdaten von Nutzern über einen längeren historischen Zeitraum als auch Nutzeraktivitäten über ein kurzes Zeitfenster in der jüngsten Vergangenheit nutzt, um in Echtzeit Kundenereignisse wie Abonnementkündigungen und beabsichtigte Aufgaben vorherzusagen.

Tiivistelmä

Die Studie präsentiert BBE-LSWCM, ein Ensemble-Modell für die Echtzeit-Clickstream-Modellierung in SaaS-Produkten wie QuickBooks Online (QBO). Das Modell kombiniert aggregierte Nutzerverhaltens-Daten aus einem längeren historischen Zeitfenster (z.B. der letzten Wochen) mit Nutzeraktivitäten aus einem kurzen Zeitfenster in der jüngsten Vergangenheit (z.B. in der aktuellen Sitzung).
Im Vergleich zu anderen Basisansätzen zeigt BBE-LSWCM eine deutlich überlegene Leistung bei zwei wichtigen Echtzeit-Ereignisvorhersage-Problemen in QBO: Abonnementkündigungen und beabsichtigte Aufgabenerkennung. Durch eine rigorose Ablationsstudie wurde die Allgemeingültigkeit von BBE-LSWCM nachgewiesen.
Das Modell wurde erfolgreich in QBO implementiert und in Online-Experimenten getestet, wobei eine 20%ige Reduzierung der Kündigungen in den ersten 31 Tagen für Hochrisiko-Kunden beobachtet wurde.

Tilastot

Die Clickstream-Daten in QBO enthalten über 1 Milliarde Klicks mit etwa 350 einzigartigen Seiten und 2.500 einzigartigen Ereignissen.

Lainaukset

"BBE-LSWCM hat eine um mindestens 30% bessere Lift-Punktzahl gegenüber dem nächstbesten Modell für die Echtzeit-Kündigungserkennung erzielt."
"In den Online-A/B-Tests in QBO haben wir eine 20%ige Reduzierung der Kündigungen in den ersten 31 Tagen für Hochrisiko-Kunden beobachtet, die von BBE-LSWCM erkannt wurden."

Tärkeimmät oivallukset

BBE-LSWCM

by Arnab Chakra... klo arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2203.16155.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

Wie könnte BBE-LSWCM für andere SaaS-Produkte angepasst werden, die eine noch größere Vielfalt an Nutzeraktivitäten aufweisen?

Um BBE-LSWCM für andere SaaS-Produkte anzupassen, die eine breitere Vielfalt an Nutzeraktivitäten aufweisen, könnten folgende Anpassungen vorgenommen werden:

Erweiterung der Feature-Extraktion: Das Modell könnte so angepasst werden, dass es zusätzliche Clickstream-Eigenschaften erfasst, die spezifisch für das jeweilige SaaS-Produkt relevant sind. Dies könnte bedeuten, dass das Modell nicht nur Seitenbesuche und Ereignisse berücksichtigt, sondern auch andere Interaktionen wie Scrollen, Klicken auf bestimmte Elemente oder spezifische Aktionen innerhalb einer Seite.

Berücksichtigung von Zeitreiheninformationen: Je nach Art der Nutzeraktivitäten in verschiedenen SaaS-Produkten könnte das Modell so erweitert werden, dass es zeitliche Muster und Trends in den Clickstreams erkennt. Dies könnte helfen, saisonale Verhaltensweisen oder regelmäßige Aktivitäten der Nutzer besser zu verstehen und in die Vorhersagen einzubeziehen.

Anpassung der Modellarchitektur: Die Architektur von BBE-LSWCM könnte angepasst werden, um spezifische Merkmale oder Verhaltensweisen von Nutzern in verschiedenen SaaS-Produkten besser zu erfassen. Dies könnte bedeuten, dass das Modell verschiedene Schichten oder Module hinzufügt, um die Vielfalt der Nutzeraktivitäten angemessen abzubilden.

Berücksichtigung von Domänenwissen: Es könnte hilfreich sein, das Modell mit spezifischem Domänenwissen über das jeweilige SaaS-Produkt zu ergänzen. Dies könnte dazu beitragen, relevante Features zu identifizieren und das Modell entsprechend anzupassen, um die Vorhersageleistung zu verbessern.

Durch diese Anpassungen könnte BBE-LSWCM effektiv für verschiedene SaaS-Produkte mit einer Vielzahl von Nutzeraktivitäten eingesetzt werden und eine präzise Vorhersage von Ereignissen in Echtzeit ermöglichen.

Welche zusätzlichen Clickstream-Eigenschaften könnten in das Modell aufgenommen werden, um die Vorhersageleistung weiter zu verbessern?

Um die Vorhersageleistung von BBE-LSWCM weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Clickstream-Eigenschaften in das Modell aufgenommen werden. Einige mögliche Erweiterungen könnten sein:

Seiteninteraktionen: Neben den besuchten Seiten könnten auch spezifische Interaktionen auf diesen Seiten berücksichtigt werden, z.B. Klicks auf bestimmte Elemente, Verweildauer auf einer Seite, Scrollverhalten usw.

Sequenzielle Muster: Das Modell könnte erweitert werden, um sequenzielle Muster in den Clickstreams zu erkennen, z.B. häufige Abfolgen von Seitenbesuchen oder Ereignissen, die auf bestimmte Nutzeraktionen hinweisen.

Geräte- und Plattforminformationen: Informationen über das genutzte Gerät oder die Plattform, von der aus der Nutzer auf das SaaS-Produkt zugreift, könnten als zusätzliche Eigenschaften berücksichtigt werden. Dies könnte Einblicke in das Nutzerverhalten auf verschiedenen Geräten bieten.

Zeitabhängige Eigenschaften: Die zeitliche Dimension der Clickstreams könnte weiter untersucht werden, z.B. Tageszeit, Wochentag, saisonale Muster usw. Diese zeitabhängigen Eigenschaften könnten wichtige Einblicke in das Nutzerverhalten liefern.

Durch die Integration dieser zusätzlichen Clickstream-Eigenschaften könnte das Modell eine genauere und umfassendere Vorhersageleistung erzielen und somit die Entscheidungsfindung in Echtzeit verbessern.

Wie könnte BBE-LSWCM erweitert werden, um Erkenntnisse über die Gründe für Kündigungen oder beabsichtigte Aufgaben zu gewinnen, um gezieltere Interventionen zu ermöglichen?

Um Erkenntnisse über die Gründe für Kündigungen oder beabsichtigte Aufgaben zu gewinnen und gezieltere Interventionen zu ermöglichen, könnte BBE-LSWCM wie folgt erweitert werden:

Sentimentanalyse: Das Modell könnte um eine Sentimentanalyse-Komponente erweitert werden, um den Ton und die Stimmung der Nutzer während ihrer Interaktionen mit dem Produkt zu erfassen. Dies könnte Hinweise auf Unzufriedenheit, Frustration oder Zufriedenheit liefern, die zu Kündigungen führen könnten.

Feedbackanalyse: Durch die Integration von Feedbackmechanismen könnte das Modell Feedbackdaten analysieren und in die Vorhersagen einbeziehen. Dies könnte helfen, spezifische Gründe für Kündigungen oder beabsichtigte Aufgaben zu identifizieren und gezielte Maßnahmen abzuleiten.

Clusteranalyse: Das Modell könnte erweitert werden, um Nutzer in verschiedene Verhaltenscluster zu gruppieren, basierend auf ihren Clickstreams und Profildaten. Durch die Identifizierung von Verhaltensmustern könnten spezifische Gründe für Kündigungen oder beabsichtigte Aufgaben besser verstanden werden.

Interpretierbare Modelle: Die Einführung von interpretierbaren Modellen innerhalb von BBE-LSWCM könnte dazu beitragen, die Entscheidungsfindung zu erleichtern, indem die Faktoren aufgezeigt werden, die zu Kündigungen oder beabsichtigten Aufgaben führen.

Durch diese Erweiterungen könnte BBE-LSWCM nicht nur präzise Vorhersagen über Kündigungen oder beabsichtigte Aufgaben treffen, sondern auch Einblicke in die zugrunde liegenden Gründe liefern, um gezieltere und effektivere Interventionen zu ermöglichen.