Internet und Tech · Machine Learning

Wie KI die Kundenabwanderung einer Online-Gaming-Plattform vorhergesagt und reduziert hat

Ein Machine-Learning-Modell, das das Spielerverhalten im Spielverlauf lernt und die Abwanderungswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitraum vorhersagt – damit die Plattform die jeweils passende Bindungsstrategie einsetzen kann.

11,3 % Churn-Rate nach neuen Bindungsstrategien
Illustration zur Vorhersage der Kundenabwanderung
Kunde
Online-Gaming-Plattform
Technologie
Machine Learning
Auch anwendbar in
Telekommunikation, Einzelhandel, Versicherungen, Finanzwesen, Bildung
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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.

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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
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Das Ergebnis

11,3 % Churn-Rate nach neuen Bindungsstrategien

Die Lösung half dem Kunden zu verstehen, warum Spieler abwanderten, und Bindungsstrategien zu entwickeln, die die Abwanderung auf 11,3 % senkten.

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