Die Herausforderung
Kundenabwanderung zu verstehen und zu verhindern, ist für jedes kundenorientierte Unternehmen entscheidend. Eine Online-Gaming-Plattform wollte vorhersagen, welche Spieler wahrscheinlich abspringen, und mit der richtigen Bindungsstrategie reagieren.
Eine der wichtigsten und anspruchsvollsten Anforderungen war eine stabile Pipeline für Datenerfassung und -verarbeitung, die den Geschäftsbetrieb nicht durch Ausfallzeiten stört.
Unsere Lösung
Wir haben ein Machine-Learning-Modell entwickelt, das das Spielerverhalten im Laufe des Spiels lernt und die Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitraum vorhersagt.
Unser Data-Engineering-Team baute eine hochwertige Datenpipeline auf, bei nahezu null Ausfallzeit der Online-Plattform des Kunden. Außerdem haben wir ein A/B-Testing-Framework eingerichtet, um Bindungsstrategien zu erproben und neu eingeführte Spielfunktionen zu testen.
- Vorhersage der Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen gewählten Zeitraum
- Pipeline für Datenerfassung und -verarbeitung, aufgebaut nahezu ohne Ausfallzeit der Plattform
- A/B-Testing-Framework für Bindungsstrategien und neue Spielfunktionen
Das Ergebnis
Die Lösung half dem Kunden zu verstehen, warum Spieler abwanderten, und Bindungsstrategien zu entwickeln, die die Abwanderung auf 11,3 % senkten.