留存低、轉化難可謂是當下運營人最頭疼的問題。在用戶運營過程中，很多時候我們只顧着亡羊補牢，卻發現得不償失。比如，在用戶流失后全力召回，撇開高成本不說，最終的召回率也十分不理想。其實，用戶無論是產生付費轉化或者最終走向流失，都與其前期的屬性和行為是有直接關聯的。基於這樣的數據，通過AI算法，提前鎖定近期將流失或者可能產生付費行為的用戶，采取針對性運營措施，將有效延長用戶生命周期並提升付費轉化率。
這就是華為預測服務解決的問題，聚焦用戶流失和付費轉化這兩大核心運營場景，開展多維度人群定向預測。支持通過推送服務、應用內消息等形式的用戶觸達方式，實現預測人群的多觸點運營。
如此強大且實用的利器，自上線以來一直受到廣大開發者們的熱烈討論與持續關注。本文我們將結合華為預測服務的具體功能，分享在產品日常運營過程中的使用小技巧，希望幫助您漸入佳境，深度玩轉華為預測服務：
問題一：預測出來的人群具體可以做什么？
預測受眾群組可直接用於推送服務、應用內消息、遠程配置等AppGallery Connect提供的其他增長類服務，您可以結合制定的具體運營策略選擇合適的方式來觸達用戶。
例如，可以通過推送服務，針對高概率流失用戶推送“新版本玩法、新禮包上線”這樣的活動消息，促進用戶保持活躍，防止流失。只需要在推送服務的配置后台，選擇“預測受眾群組”就可實現。同樣的，遠程配置、應用內消息等其他服務也可以用這樣的方式過濾人群，觸達目標預測用戶。
問題二：預測結果的准確性如何評估？
預測詳情頁展示的“真正例率”、“假正例率”其實就是本次預測結果的一個整體評估。真正例率代表模型正確地預測為正類別的正樣本數占正樣本實際數的比例，而假正例率代表模型錯誤地預測為正類別的負樣本數占負樣本實際數的比例。
舉個例子，比如付費預測，真正例率代表的是付費人群中，被模型正確預測為付費的用戶占總的付費人群的比例；假正例率代表未付費人群中，被模型誤預測為付費的用戶占總的未付費人群的比例。從字面意思解釋不難看出，真正例率越高，假正例率越低，代表本次預測的結果也就越准確。
問題三：為什么開通了預測服務，但預測任務卻總是完成不了？
這就要回歸到預測服務的原理問題了。預測任務開展的前提是您的應用通過華為分析服務上報用戶屬性和行為數據。因此，在使用預測服務之前需要先開通分析服務並集成分析服務的SDK，確保有對應的用戶行為數據上報才能讓預測任務順利進行。
例如，很多開發者反饋的付費和復購預測總是沒有結果這一問題，其實，這依賴於您的應用是否有付費事件上報。只有上報足夠支撐預測模型訓練的相關付費事件，如自動采集事件“應用內購買”（INAPPPURCHASE），這樣才可以生成對應的預測結果。
問題四：自定義預測到底該如何使用？
自定義預測是除了預置流失、付費、復購場景外系統提供的額外預測情景，您可以根據實際產品運營需求，指定想要了解的用戶行為開展預測任務。
例如，對於游戲類的App，運營可能關注玩家通過某一關卡的概率，那么就可以通過自定義預測，將“通過關卡”作為目標預測事件來創建自定義預測任務。具體操作可參考自定義預測使用指南。
關於預測服務使用過程中的常見問題解答本次就分享到這里，后續我們也將不定期更新更多預測服務使用小技巧。您還可點擊此處查看其他預測服務相關介紹，歡迎訪問並使用華為預測服務。
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原作者：胡椒