機械学習を利用したアプリのプッシュ通知最適化

PUBLISHED
2021.01.13 (Wed)
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活用例
TOPIC
機械学習 データサイエンス ゲーム
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3分20秒

ただ送ってるだけですか?

ご存知の通りスマートフォン向けアプリやゲームにおいて、プッシュ通知機能はユーザーのエンゲージメントを高めるのに有効な手段と言えます。
最初からプッシュ通知を受け取らないユーザーは、受け取るユーザーと比較して離脱につながる確率が高いことや、1日に複数のプッシュ通知を開封するユーザーは、そうではないユーザーに対し継続率が高いという事実も明らかになっています。
だからといってユーザーに対し、無闇にプッシュ通知を送り続けてしまうと、ユーザーのエンゲージメントを高めるどころか、解約につながってしまう恐れもあります。

機械学習による最適化

そういった最悪なシナリオを回避するためにも、理想のタイミングで、効果的な内容を、的確なユーザーに届けるのがプッシュ通知の理想と言えます。
これを実現するためのソリューションとして機械学習を利用したプッシュ通知の最適化が挙げられます。
近年、機械学習による予測分析があらゆる分野で活用され始めています。アプリ開発も例外ではありません。機械学習によるデータ分析はプッシュ通知のパーソナライズを可能にし、ユーザーから最大の価値を引き出すのに役立ちます。
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Photo by Jamie Street on Unsplash

VARISTAによる機械学習モデリング

本来であれば上記の様な機械学習のモデル構築にはプログラミングスキルとそれを実装する工数が必要です。
ノンコーディングツールであるVARISTAを利用することで、これらモデル開発を行う際のコストを大幅に削減することが見込めます。
これまでユーザーに送ったプッシュ通知のログデータを学習させることで、プッシュ通知を送ったときどのユーザーが開封するのかを予測するモデルを構築することができます。
また、そのときの開封率に影響する要因の分析などを行うことも可能です。
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予測モデルの活用

VARISTAによって構築された「ユーザーがプッシュ通知を開封するかどうか」の予測モデルを応用することで、どの時間帯に送ると開封率が高いか、どんな内容を送ると課金ユーザーに引きがあるか、どちらの通知がより効果的か、などの検証を行うこともできます。
今までディレクターやマーケターが、感覚を頼りに判断していたところを、データドリブンな意思決定に切り替えることで、効率化と脱属人化の両立を図ることができます。
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まとめ

アプリ開発において機械学習を活用することで、これまで以上に効率的な運営を行うことが可能だと言うことがわかりました。
今後さらに多くのタスクで機械学習モデルによる予測を利用した自動化が広がっていくことでしょう。
長期的な効果を見越した上で、今から挑戦してみるのはいかがでしょうか?


VARISTAは機械学習モデルの開発、管理をノーコードで効率的に行うことができる新しいプラットフォームです。
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