⚙️ Как ML-инженер построила модель прогнозирования оттока для платформы с 100 000 пользователей

Инженер машинного обучения Адити Намдео разработала модель прогнозирования оттока для подписной технологической платформы с более чем 100 000 пользователей. До внедрения решения команда удержания могла определить только тех, кто уже ушел, но не тех, кто собирался это сделать. Платформа располагала обширными данными о поведении пользователей: сессии, история покупок, клики, тикеты поддержки, NPS-оценки и показатели вовлеченности. Однако эти данные не были структурированы для машинного обучения.

Намдео начала с построения фундамента данных: очистила информацию о поведении пользователей, стандартизировала метрики вовлеченности и преобразовала частоту сессий, периоды бездействия, паттерны потребления контента и взаимодействие с поддержкой в признаки, отражающие реальное поведение. Для модели она выбрала логистическую регрессию на Python с pandas и scikit-learn - это решение было осознанным. Интерпретируемость модели оказалась критичной, так как её результаты использовали маркетологи и специалисты по работе с клиентами.

Модель достигла 88% точности в прогнозировании отмены подписки в течение 30 дней. На основе предсказаний Намдео создала операционные процессы: сегментировала пользователей по уровню вовлеченности, запустила образовательные кампании для слабо вовлеченных, предложила живые сессии и премиум-контент для средней группы, а для высокорисковых - стимулы к удержанию. В результате команды перестали гадать, куда направить усилия, и удержание стало проактивным.

В течение нескольких месяцев после внедрения система помогла удерживать более 100 высокорисковых подписчиков ежемесячно, что соответствует более 100 000 долларов ежемесячного повторяющегося дохода. Автоматизация сократила ручную сегментацию на 75%, сэкономив около 420 часов работы команды в год. Намдео подчеркивает: машинное обучение начинается не с алгоритмов, а с понимания человеческого поведения и преобразования неструктурированных данных в осмысленные решения.

#Ai #ML #Retention #ChurnPrediction