SlideShare une entreprise Scribd logo
Prédiction et prévention du churn
Avril 2016
DOFUS le MMO !
2
Le churn galopant
3
Un vrai danger
4
0,0%
10,0%
20,0%
30,0%
40,0%
50,0%
60,0%
70,0%
80,0%
1 3 5 7 9 1113151719212325272931333537394143454749515355575961636567697173757779818385878991939597
Probabilité de revenir après x jours d’absence
5
Comment inverser la tendance ?
Les actions existantes @ Ankama
6
Le St Grall de la prédiction
7
Les étapes de la démarche
8
Description
des joueurs
Prédiction
du churn
Prévention
du churn
Mesure des
résultats
Un terrain balisé
9
En pratique
10
Rappels sur la classification
11
Inscrit en
2010
Français
Shield actif
Abonné 1
an
H
Payeur
Level 150
30h de jeu
Iop Abonné
Ogrines
4 comptes
120
connexions
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Score de churn
25 ans
3 étapesEntrainement
La machine est
entraînée sur un
échantillon
similaire à celui
de la phase de
production.
Evaluation
La machine est
évaluée sur un
échantillon
similaire à celui
de la phase de
production.
Cette évaluation
permet de noter
la machine.
Miseenproduction
Si la machine
est de qualité
suffisante, alors
, elle est mise
en production.
Comment noter la machine ?
Recall & Précision
13
Recall:
« Classé 1 » ∩ « Est 1 »
-------------
« Est 1 »
Precision:
« Classé 1 » ∩ « Est 1 »
-------------
« Classé 1 »
Comment noter la machine ?
Vrais positifs & vrais négatifs
14
Taux de vrais positifs
ou Sensibilité
« Classé 1 » ∩ « Est 1 »
-------------
« Est 1 »
Taux de vrais négatifs
Ou Spécificité
« Classé 0 » ∩ « Est 0 »
-------------
« Est 0 »
Comment noter la machine ?
Faux positifs & faux négatifs
15
Taux de faux positifs
Erreur faite sur ceux
classés en 1
« Classé 1 » ∩ « Est 1 »
-------------
« Classé 1 »
Taux de faux négatifs
Erreur faite sur ceux
classés en 0
« Classé 0 » ∩ « Est 0 »
-------------
« Classé 0 »
NB: ces deux métriques sont non standards.
Je les utilise dans mes échanges avec le marketing pour
mesurer le risque (mener des actions inutiles ou dangereuses)
lié à la machine.
Comment noter la machine ?
Courbe ROC
16
Classificateur idéal
Sépare tous les 1 de tous les 0.
Je peux récupérer 100% des 1 sans
récupérer de 0.
Classificateur aléatoire
Ne sait pas faire la différence entre
les 0 et les 1.
J’ai autant de chances de récupérer
des 0 que des 1.
L’outil
17
Problématiser
18
• Le churn ?
• => Dépend du contexte business
• Est venu durant les 14 derniers jours
• Ne revient pas sur les 14 prochains jours
• Variable à prédire :
• Le joueur ne va pas se connecter sur les 14 prochains jours
Variables descriptives
19
Connexions
Abonnements
Paiements
Comptes
In-game
• Précautions :
• Disponibilité des données
• Format, fiabilité, récence etc…
• Nécessiter de dater les données
• Connexion Data Science Studio -> SGBDD interne
• Spécificités: bots, multi-compteurs etc…
• Brasser large quitte à réduire ensuite
Le modèle utilisé
20
Décrire et segmenter nos joueurs
21
• Analyses réalisées sur novembre 2015 à janvier 2016 avec des résultats très stables.
• Comportement observés sur les périodes suivantes: 1 semaine, 1 mois, 3 mois, 6 mois, 1 an
avant la date de mesure.
Connexion
•Fréquence de
connexion
•Temps de jeu
•Récence de la
dernière
connexion
Abonnement
•Durée
d’abonnement
passée
•Abonnement
restant
•Récence du
dernier
abonnement
Paiement
•Montant
dépensé
•Fréquence
d’achats
•Récence du
dernier achat
Ogrines
•Montant
dépensé
•Fréquence
d’achats
•Récence du
dernier achat
Compte joueur
•Pays
•Statut multi-
compte
•Ankama Shield
•Authenticator
•Age / Sexe
Mise en place de la machine
22
• Dataiku = Data science pour les nuls ! ^__^
• En pratique :
– On prépare les données et on décrit les individus (SQL, 1 j.h.)
– On choisit les modèles à comparer
– On clique
– On attend 15 min !
– On lit les résultats
– On sélectionne l’algorithme pour le mettre en prod
– On optimise l’algorithme si on est geek
– On programme l’algorithme pour tourner tous les X jours
Les algorithmes testés
23
Forêt d’arbres aléatoire
Gradien Boosting TreeRégression logistique
And the winner is…
Forêt d’arbres aléatoire
Résultats obtenus
– Précision: 80%
– Recall: 84%
– ROC : 80%
Choix du seuil final :on a optimisé les vrais négatifs
pour être certain d’adresser le plus de churners que
possible.
25
Quelles actions marketing ?
Précautions :
- trop de sous segments tue le sous segment: ça devient inopérable (multiplication des assets etc..)
- faire des sous segments exhaustifs sur la population: prendre 3 voire 4 critères max et segmenter sur
cette base (lvl, ancienneté, statut de payeur par ex).
- bien réfléchir à ce qu’on leur offre
- attention au biais de sélection: la nature du segment impacte la nature des résultats… 26
Les 7 segments marketing
27
Jeunes
joueurs
Abonnés HL
Abonnés THL
Abonnés 1
mois
Abonnés 1
semaine
Anciens non
abonnés
Vétérans non
abo
Les offres
28
Jeunes joueurs Abonnés HL Abonnés THL
Abonnés 1 mois
Anciens non abonnés
Abonnés 1 semaine
Vétérans non abo
La prise de contact
29
• A noter :
– Solution d’emailing ?
– Communication des SI : automatique vs manuel (Facebook…)
– Traduction couteuse => choix d’une langue
– Taux d’opt in aux NL
– Véracité des mails en base
– Retrouver les joueurs sur facebook
Mesurer l’impact de la démarche: test AB
30
• A noter :
– Répartition aléatoire (modulo sur l’account_id)
– Modulo choisi en fonction de la conversion sur le phénomène observé. Ici, conversion de 30%
à 40% donc 1 000 joueurs suffisent. (Pour info, il est possible de calculer précisément cette
valeur, via la simulation de tests statistiques)
– Si nombre fixe dans le groupe étalon de chaque sous-segment: attention à la modification de
la distribution des profils dans la population globale des groupes A et B.
– Dans notre cas: pas de chance, biais de sélection lors de la répartition aléatoire.
Les résultats
31
Users_count churn_rate_gain (points de churn) benef_arpu_%
Facebook 126 094 0% +1,5%
Newsletter 55 772 -4% +9,1%
Total général 181 866 -1% +3,7%
Prochaines étapes
32
• Automatiser l’opération, la généraliser à toutes les communautés, la répéter
• Améliorer le modèle avec des données in-game
• Tester le process sur d’autres jeux
• Tester de nouveaux cadeaux
• Améliorer les outils de marketing direct : qualification des données, visuel et format
des newsletters…
En résumé
33
• Simple à faire, faible coût de lancement (2 à 3 jours homme), faible coût d’itération
(1/2 jour homme).
• Nécessite de savoir faire un peu de SQL et de comprendre le fonctionnement
théorique du machine learning.
• Nécessite d’avoir des données adéquates et bien formatées.
• Des résultats réels et positifs mais pas exceptionnels qui dépendent de la qualité des
outils de marketing direct.
• Un premier contact réussi avec la Data Science pour une société débutante sur le
sujet.
• Voir plus loin: quel impact long terme ? Uplift ? Quelles futures machines (fraude,
conversion, viralité…) ?
Merci !

Contenu connexe

Tendances

23/11/17 Matinale Usages Réactivation et SMS Enrichi
23/11/17 Matinale Usages Réactivation et SMS Enrichi23/11/17 Matinale Usages Réactivation et SMS Enrichi
23/11/17 Matinale Usages Réactivation et SMS Enrichi
Soft Computing
 
Calculs tc2015
Calculs tc2015Calculs tc2015
Calculs tc2015
szarzynski
 
Le Retargeting, promesses et réalité
Le Retargeting, promesses et réalitéLe Retargeting, promesses et réalité
Le Retargeting, promesses et réalité
Jerome Sutter
 
Atelier Marketing : "Web Analytics, générer de la valeur au delà du reporting...
Atelier Marketing : "Web Analytics, générer de la valeur au delà du reporting...Atelier Marketing : "Web Analytics, générer de la valeur au delà du reporting...
Atelier Marketing : "Web Analytics, générer de la valeur au delà du reporting...
FrenchWeb.fr
 
Introduction au datamining, concepts et techniques
Introduction au datamining, concepts et techniquesIntroduction au datamining, concepts et techniques
Introduction au datamining, concepts et techniques
Ismail CHAIB
 
Attribution & Analytics : maximiser les résultats et simplifier le process
Attribution & Analytics : maximiser les résultats et simplifier le processAttribution & Analytics : maximiser les résultats et simplifier le process
Attribution & Analytics : maximiser les résultats et simplifier le process
AT Internet
 
Webinar #1 une stratégie data driven
Webinar #1 une stratégie data driven Webinar #1 une stratégie data driven
Webinar #1 une stratégie data driven
Alphalyr
 
11h45 EMDay 2014 - Scoring appliqué à l'email marketing
11h45 EMDay 2014 - Scoring appliqué à l'email marketing11h45 EMDay 2014 - Scoring appliqué à l'email marketing
11h45 EMDay 2014 - Scoring appliqué à l'email marketing
Clic et Site
 
[Infographie] avez vous besoin base de donnees unique ?
[Infographie] avez vous besoin base de donnees unique ?[Infographie] avez vous besoin base de donnees unique ?
[Infographie] avez vous besoin base de donnees unique ?
Camp de Bases (Webedia Data Services)
 
Customer LifeTime Value en assurance
Customer LifeTime Value en assuranceCustomer LifeTime Value en assurance
Customer LifeTime Value en assurance
Insurance_Marketing
 
Les trois piliers de l’analytique agile pour le eCommerce - eCom Montréal 2012
Les trois piliers de l’analytique agile pour le eCommerce - eCom Montréal 2012Les trois piliers de l’analytique agile pour le eCommerce - eCom Montréal 2012
Les trois piliers de l’analytique agile pour le eCommerce - eCom Montréal 2012
AT Internet
 
Xi ingénierie IGN conférence salon Magento-Bargento 2012
Xi ingénierie IGN conférence salon Magento-Bargento 2012Xi ingénierie IGN conférence salon Magento-Bargento 2012
Xi ingénierie IGN conférence salon Magento-Bargento 2012
X2i
 
Soft Retail Business Technology Forum LSA
Soft Retail Business Technology Forum LSASoft Retail Business Technology Forum LSA
Soft Retail Business Technology Forum LSASoft Computing
 
Top 10 kp is pour maximiser ses ventes en ligne
Top 10 kp is pour maximiser ses ventes en ligneTop 10 kp is pour maximiser ses ventes en ligne
Top 10 kp is pour maximiser ses ventes en ligne
PrestaShop
 
KPI e-commerce site contenu site d'assistance site de collecte d'infos
KPI e-commerce site contenu site d'assistance site de collecte d'infosKPI e-commerce site contenu site d'assistance site de collecte d'infos
KPI e-commerce site contenu site d'assistance site de collecte d'infos
soparconsult
 
L'e-mailing en 2016 #pwge16
L'e-mailing en 2016 #pwge16L'e-mailing en 2016 #pwge16
L'e-mailing en 2016 #pwge16
Scandola SA
 
Matinale Technologique Adobe Campaign
Matinale Technologique Adobe CampaignMatinale Technologique Adobe Campaign
Matinale Technologique Adobe Campaign
Ilana Cerini
 
Data & Digital Analytics : comment contribuer efficacement à l'optimisation S...
Data & Digital Analytics : comment contribuer efficacement à l'optimisation S...Data & Digital Analytics : comment contribuer efficacement à l'optimisation S...
Data & Digital Analytics : comment contribuer efficacement à l'optimisation S...
AT Internet
 
Conférence web marketing automation à WebInAlps 2015 - Grenoble
Conférence web marketing automation à WebInAlps 2015 - GrenobleConférence web marketing automation à WebInAlps 2015 - Grenoble
Conférence web marketing automation à WebInAlps 2015 - Grenoble
Pierre Ammeloot
 
Referencer son catalogue produits chez les comparateurs de prix
Referencer son catalogue produits chez les comparateurs de prixReferencer son catalogue produits chez les comparateurs de prix
Referencer son catalogue produits chez les comparateurs de prix
PriceMinister
 

Tendances (20)

23/11/17 Matinale Usages Réactivation et SMS Enrichi
23/11/17 Matinale Usages Réactivation et SMS Enrichi23/11/17 Matinale Usages Réactivation et SMS Enrichi
23/11/17 Matinale Usages Réactivation et SMS Enrichi
 
Calculs tc2015
Calculs tc2015Calculs tc2015
Calculs tc2015
 
Le Retargeting, promesses et réalité
Le Retargeting, promesses et réalitéLe Retargeting, promesses et réalité
Le Retargeting, promesses et réalité
 
Atelier Marketing : "Web Analytics, générer de la valeur au delà du reporting...
Atelier Marketing : "Web Analytics, générer de la valeur au delà du reporting...Atelier Marketing : "Web Analytics, générer de la valeur au delà du reporting...
Atelier Marketing : "Web Analytics, générer de la valeur au delà du reporting...
 
Introduction au datamining, concepts et techniques
Introduction au datamining, concepts et techniquesIntroduction au datamining, concepts et techniques
Introduction au datamining, concepts et techniques
 
Attribution & Analytics : maximiser les résultats et simplifier le process
Attribution & Analytics : maximiser les résultats et simplifier le processAttribution & Analytics : maximiser les résultats et simplifier le process
Attribution & Analytics : maximiser les résultats et simplifier le process
 
Webinar #1 une stratégie data driven
Webinar #1 une stratégie data driven Webinar #1 une stratégie data driven
Webinar #1 une stratégie data driven
 
11h45 EMDay 2014 - Scoring appliqué à l'email marketing
11h45 EMDay 2014 - Scoring appliqué à l'email marketing11h45 EMDay 2014 - Scoring appliqué à l'email marketing
11h45 EMDay 2014 - Scoring appliqué à l'email marketing
 
[Infographie] avez vous besoin base de donnees unique ?
[Infographie] avez vous besoin base de donnees unique ?[Infographie] avez vous besoin base de donnees unique ?
[Infographie] avez vous besoin base de donnees unique ?
 
Customer LifeTime Value en assurance
Customer LifeTime Value en assuranceCustomer LifeTime Value en assurance
Customer LifeTime Value en assurance
 
Les trois piliers de l’analytique agile pour le eCommerce - eCom Montréal 2012
Les trois piliers de l’analytique agile pour le eCommerce - eCom Montréal 2012Les trois piliers de l’analytique agile pour le eCommerce - eCom Montréal 2012
Les trois piliers de l’analytique agile pour le eCommerce - eCom Montréal 2012
 
Xi ingénierie IGN conférence salon Magento-Bargento 2012
Xi ingénierie IGN conférence salon Magento-Bargento 2012Xi ingénierie IGN conférence salon Magento-Bargento 2012
Xi ingénierie IGN conférence salon Magento-Bargento 2012
 
Soft Retail Business Technology Forum LSA
Soft Retail Business Technology Forum LSASoft Retail Business Technology Forum LSA
Soft Retail Business Technology Forum LSA
 
Top 10 kp is pour maximiser ses ventes en ligne
Top 10 kp is pour maximiser ses ventes en ligneTop 10 kp is pour maximiser ses ventes en ligne
Top 10 kp is pour maximiser ses ventes en ligne
 
KPI e-commerce site contenu site d'assistance site de collecte d'infos
KPI e-commerce site contenu site d'assistance site de collecte d'infosKPI e-commerce site contenu site d'assistance site de collecte d'infos
KPI e-commerce site contenu site d'assistance site de collecte d'infos
 
L'e-mailing en 2016 #pwge16
L'e-mailing en 2016 #pwge16L'e-mailing en 2016 #pwge16
L'e-mailing en 2016 #pwge16
 
Matinale Technologique Adobe Campaign
Matinale Technologique Adobe CampaignMatinale Technologique Adobe Campaign
Matinale Technologique Adobe Campaign
 
Data & Digital Analytics : comment contribuer efficacement à l'optimisation S...
Data & Digital Analytics : comment contribuer efficacement à l'optimisation S...Data & Digital Analytics : comment contribuer efficacement à l'optimisation S...
Data & Digital Analytics : comment contribuer efficacement à l'optimisation S...
 
Conférence web marketing automation à WebInAlps 2015 - Grenoble
Conférence web marketing automation à WebInAlps 2015 - GrenobleConférence web marketing automation à WebInAlps 2015 - Grenoble
Conférence web marketing automation à WebInAlps 2015 - Grenoble
 
Referencer son catalogue produits chez les comparateurs de prix
Referencer son catalogue produits chez les comparateurs de prixReferencer son catalogue produits chez les comparateurs de prix
Referencer son catalogue produits chez les comparateurs de prix
 

En vedette

Meetup_FVGA_User_acquisition_Ankama_Ingrid Florin Muller
Meetup_FVGA_User_acquisition_Ankama_Ingrid Florin MullerMeetup_FVGA_User_acquisition_Ankama_Ingrid Florin Muller
Meetup_FVGA_User_acquisition_Ankama_Ingrid Florin Muller
Johan-André Jeanville
 
Meetup_FGVA_Uplift @ Dataiku
Meetup_FGVA_Uplift @ DataikuMeetup_FGVA_Uplift @ Dataiku
Meetup_FGVA_Uplift @ Dataiku
Johan-André Jeanville
 
François guillem data viz avec r fvga meet-up_janvier 2014
François guillem data viz avec r fvga meet-up_janvier 2014François guillem data viz avec r fvga meet-up_janvier 2014
François guillem data viz avec r fvga meet-up_janvier 2014Johan-André Jeanville
 
Thibault coupart data viz avec tableau fvga meet-up_janvier 2014
Thibault coupart data viz avec tableau fvga meet-up_janvier 2014Thibault coupart data viz avec tableau fvga meet-up_janvier 2014
Thibault coupart data viz avec tableau fvga meet-up_janvier 2014Johan-André Jeanville
 
Dataveyes data viz fvga meet-up_janvier 2014
Dataveyes data viz fvga meet-up_janvier 2014Dataveyes data viz fvga meet-up_janvier 2014
Dataveyes data viz fvga meet-up_janvier 2014Johan-André Jeanville
 
Data analysis & balancing meeting thibault coupart avril 2015
Data analysis & balancing meeting thibault coupart avril 2015Data analysis & balancing meeting thibault coupart avril 2015
Data analysis & balancing meeting thibault coupart avril 2015
Johan-André Jeanville
 
Meetup_FVGA_Mobile_User Acquisition_Addict_Mobile_Gregoire_Mercier
Meetup_FVGA_Mobile_User Acquisition_Addict_Mobile_Gregoire_MercierMeetup_FVGA_Mobile_User Acquisition_Addict_Mobile_Gregoire_Mercier
Meetup_FVGA_Mobile_User Acquisition_Addict_Mobile_Gregoire_Mercier
Johan-André Jeanville
 
Comment implanter une "Prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?
Comment implanter une "Prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?Comment implanter une "Prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?
Comment implanter une "Prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?
agileDSS
 
Comment démarrer une pratique prédictive agile avec SAP InfiniteInsight (KXEN)?
Comment démarrer une pratique prédictive agile avec SAP InfiniteInsight (KXEN)?Comment démarrer une pratique prédictive agile avec SAP InfiniteInsight (KXEN)?
Comment démarrer une pratique prédictive agile avec SAP InfiniteInsight (KXEN)?
agileDSS
 
Présentation équipe
Présentation équipePrésentation équipe
Présentation équipesoissons
 
Chez Direct Energie, l'analyse prédictive éclaire le comportement des clients
Chez Direct Energie, l'analyse prédictive éclaire le comportement des clientsChez Direct Energie, l'analyse prédictive éclaire le comportement des clients
Chez Direct Energie, l'analyse prédictive éclaire le comportement des clients
Solutions IT et Business
 
Introduction to Uplift Modelling
Introduction to Uplift ModellingIntroduction to Uplift Modelling
Introduction to Uplift Modelling
Pierre Gutierrez
 
Uplift Modeling Workshop
Uplift Modeling WorkshopUplift Modeling Workshop
Uplift Modeling Workshop
odsc
 
Churn Modeling For Mobile Telecommunications
Churn Modeling For Mobile TelecommunicationsChurn Modeling For Mobile Telecommunications
Churn Modeling For Mobile Telecommunications
Salford Systems
 
Brand Positioning, a component of INDIGITAL BRANDING MODEL©
Brand Positioning, a component of INDIGITAL BRANDING MODEL©Brand Positioning, a component of INDIGITAL BRANDING MODEL©
Brand Positioning, a component of INDIGITAL BRANDING MODEL©
Alfredo Escobar
 
Mobile commerce km
Mobile commerce kmMobile commerce km
Mobile commerce km
Kartik Mehta
 
CANDDi Insights
CANDDi InsightsCANDDi Insights
CANDDi Insights
Frederic Abrard
 
Growth hacking - Telecom bretagne - 2015-10-21
Growth hacking - Telecom bretagne - 2015-10-21Growth hacking - Telecom bretagne - 2015-10-21
Growth hacking - Telecom bretagne - 2015-10-21
Francois Pacot
 
Zéphir, ERP dans le Cloud
Zéphir, ERP dans le CloudZéphir, ERP dans le Cloud
Zéphir, ERP dans le Cloud
Zéphir
 
TIBCO Loyalty Lab paris event
TIBCO Loyalty Lab paris eventTIBCO Loyalty Lab paris event
TIBCO Loyalty Lab paris event
Gerald Guigui
 

En vedette (20)

Meetup_FVGA_User_acquisition_Ankama_Ingrid Florin Muller
Meetup_FVGA_User_acquisition_Ankama_Ingrid Florin MullerMeetup_FVGA_User_acquisition_Ankama_Ingrid Florin Muller
Meetup_FVGA_User_acquisition_Ankama_Ingrid Florin Muller
 
Meetup_FGVA_Uplift @ Dataiku
Meetup_FGVA_Uplift @ DataikuMeetup_FGVA_Uplift @ Dataiku
Meetup_FGVA_Uplift @ Dataiku
 
François guillem data viz avec r fvga meet-up_janvier 2014
François guillem data viz avec r fvga meet-up_janvier 2014François guillem data viz avec r fvga meet-up_janvier 2014
François guillem data viz avec r fvga meet-up_janvier 2014
 
Thibault coupart data viz avec tableau fvga meet-up_janvier 2014
Thibault coupart data viz avec tableau fvga meet-up_janvier 2014Thibault coupart data viz avec tableau fvga meet-up_janvier 2014
Thibault coupart data viz avec tableau fvga meet-up_janvier 2014
 
Dataveyes data viz fvga meet-up_janvier 2014
Dataveyes data viz fvga meet-up_janvier 2014Dataveyes data viz fvga meet-up_janvier 2014
Dataveyes data viz fvga meet-up_janvier 2014
 
Data analysis & balancing meeting thibault coupart avril 2015
Data analysis & balancing meeting thibault coupart avril 2015Data analysis & balancing meeting thibault coupart avril 2015
Data analysis & balancing meeting thibault coupart avril 2015
 
Meetup_FVGA_Mobile_User Acquisition_Addict_Mobile_Gregoire_Mercier
Meetup_FVGA_Mobile_User Acquisition_Addict_Mobile_Gregoire_MercierMeetup_FVGA_Mobile_User Acquisition_Addict_Mobile_Gregoire_Mercier
Meetup_FVGA_Mobile_User Acquisition_Addict_Mobile_Gregoire_Mercier
 
Comment implanter une "Prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?
Comment implanter une "Prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?Comment implanter une "Prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?
Comment implanter une "Prochaine meilleure offre" dans un monde connecté?
 
Comment démarrer une pratique prédictive agile avec SAP InfiniteInsight (KXEN)?
Comment démarrer une pratique prédictive agile avec SAP InfiniteInsight (KXEN)?Comment démarrer une pratique prédictive agile avec SAP InfiniteInsight (KXEN)?
Comment démarrer une pratique prédictive agile avec SAP InfiniteInsight (KXEN)?
 
Présentation équipe
Présentation équipePrésentation équipe
Présentation équipe
 
Chez Direct Energie, l'analyse prédictive éclaire le comportement des clients
Chez Direct Energie, l'analyse prédictive éclaire le comportement des clientsChez Direct Energie, l'analyse prédictive éclaire le comportement des clients
Chez Direct Energie, l'analyse prédictive éclaire le comportement des clients
 
Introduction to Uplift Modelling
Introduction to Uplift ModellingIntroduction to Uplift Modelling
Introduction to Uplift Modelling
 
Uplift Modeling Workshop
Uplift Modeling WorkshopUplift Modeling Workshop
Uplift Modeling Workshop
 
Churn Modeling For Mobile Telecommunications
Churn Modeling For Mobile TelecommunicationsChurn Modeling For Mobile Telecommunications
Churn Modeling For Mobile Telecommunications
 
Brand Positioning, a component of INDIGITAL BRANDING MODEL©
Brand Positioning, a component of INDIGITAL BRANDING MODEL©Brand Positioning, a component of INDIGITAL BRANDING MODEL©
Brand Positioning, a component of INDIGITAL BRANDING MODEL©
 
Mobile commerce km
Mobile commerce kmMobile commerce km
Mobile commerce km
 
CANDDi Insights
CANDDi InsightsCANDDi Insights
CANDDi Insights
 
Growth hacking - Telecom bretagne - 2015-10-21
Growth hacking - Telecom bretagne - 2015-10-21Growth hacking - Telecom bretagne - 2015-10-21
Growth hacking - Telecom bretagne - 2015-10-21
 
Zéphir, ERP dans le Cloud
Zéphir, ERP dans le CloudZéphir, ERP dans le Cloud
Zéphir, ERP dans le Cloud
 
TIBCO Loyalty Lab paris event
TIBCO Loyalty Lab paris eventTIBCO Loyalty Lab paris event
TIBCO Loyalty Lab paris event
 

Similaire à Meetup_FGVA_Prédiction et prévention du churn @ Ankama

Mix it2014 - Machine Learning et Régulation Numérique
Mix it2014 - Machine Learning et Régulation NumériqueMix it2014 - Machine Learning et Régulation Numérique
Mix it2014 - Machine Learning et Régulation Numérique
Didier Girard
 
CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, Lume...
CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, Lume...CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, Lume...
CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, Lume...
Eric Culnaert
 
Marketing et Big Data
Marketing et Big DataMarketing et Big Data
Marketing et Big Data
Jeremy Greze
 
ABTest : un outil indispensable pour être « data-driven » ? par Laurent VION
ABTest : un outil indispensable pour être « data-driven » ? par Laurent VIONABTest : un outil indispensable pour être « data-driven » ? par Laurent VION
ABTest : un outil indispensable pour être « data-driven » ? par Laurent VION
La Cuisine du Web
 
Adictiz et LudoStat : Performances et best practices de l'advergame
Adictiz  et LudoStat : Performances et best practices de l'advergameAdictiz  et LudoStat : Performances et best practices de l'advergame
Adictiz et LudoStat : Performances et best practices de l'advergame
Conférence Jeu Vidéo et Marketing
 
Savoir quand vendre ou acheter du Bitcoin grâce à la Data Science - Christian...
Savoir quand vendre ou acheter du Bitcoin grâce à la Data Science - Christian...Savoir quand vendre ou acheter du Bitcoin grâce à la Data Science - Christian...
Savoir quand vendre ou acheter du Bitcoin grâce à la Data Science - Christian...
Jedha Bootcamp
 
Un algorithme génétique, à quoi ça sert?
Un algorithme génétique, à quoi ça sert?Un algorithme génétique, à quoi ça sert?
Un algorithme génétique, à quoi ça sert?
GeneticIO
 
Introduction to Machine learning
Introduction to Machine learningIntroduction to Machine learning
Introduction to Machine learning
Quentin Ambard
 
Importance de l’analyse de données dans le Social Gaming (par Yannick Bourquin)
Importance de l’analyse de données dans le Social Gaming (par Yannick Bourquin)Importance de l’analyse de données dans le Social Gaming (par Yannick Bourquin)
Importance de l’analyse de données dans le Social Gaming (par Yannick Bourquin)Arnaud Robin
 
Seo camp'us 2017 utiliser google analytics comme un voyou - aristide riou
Seo camp'us 2017   utiliser google analytics comme un voyou - aristide riouSeo camp'us 2017   utiliser google analytics comme un voyou - aristide riou
Seo camp'us 2017 utiliser google analytics comme un voyou - aristide riou
Prénom Nom de famille
 
Les SERPs ont parlé: comment font ceux qui performent en 2018?
Les SERPs ont parlé: comment font ceux qui performent en 2018?Les SERPs ont parlé: comment font ceux qui performent en 2018?
Les SERPs ont parlé: comment font ceux qui performent en 2018?
512banque
 
Optimiser ses publicités grâce à la Data Science
Optimiser ses publicités grâce à la Data ScienceOptimiser ses publicités grâce à la Data Science
Optimiser ses publicités grâce à la Data Science
Jedha Bootcamp
 
Introduction à la Data Science l data business
Introduction à la Data Science l data businessIntroduction à la Data Science l data business
Introduction à la Data Science l data business
Vincent de Stoecklin
 
jeu du tolérancement 2016
jeu du tolérancement 2016jeu du tolérancement 2016
jeu du tolérancement 2016
CIPE
 
Jeu dispersion 6 sigma
Jeu dispersion 6 sigmaJeu dispersion 6 sigma
Jeu dispersion 6 sigmaCIPE
 
Les salariés et le travail de demain (Julhiet Sterwen)
Les salariés et le travail de demain (Julhiet Sterwen)Les salariés et le travail de demain (Julhiet Sterwen)
Les salariés et le travail de demain (Julhiet Sterwen)
Harris Interactive France
 
Maitrise Statistique des Procedes : Impact d'un afflux de donnees sur les car...
Maitrise Statistique des Procedes : Impact d'un afflux de donnees sur les car...Maitrise Statistique des Procedes : Impact d'un afflux de donnees sur les car...
Maitrise Statistique des Procedes : Impact d'un afflux de donnees sur les car...
Minitab, LLC
 
Baromètre Converteo Moteur de Recherche Interne du Secteur Jouet 2013
Baromètre Converteo Moteur de Recherche Interne du Secteur Jouet 2013Baromètre Converteo Moteur de Recherche Interne du Secteur Jouet 2013
Baromètre Converteo Moteur de Recherche Interne du Secteur Jouet 2013
Raphaël Fétique
 
Dossier d'analyse d'un serious game de management
Dossier d'analyse d'un serious game de managementDossier d'analyse d'un serious game de management
Dossier d'analyse d'un serious game de management
hasnaehasnae
 
Introduction Azure machine learning
Introduction Azure machine learningIntroduction Azure machine learning
Introduction Azure machine learning
sana khiari
 

Similaire à Meetup_FGVA_Prédiction et prévention du churn @ Ankama (20)

Mix it2014 - Machine Learning et Régulation Numérique
Mix it2014 - Machine Learning et Régulation NumériqueMix it2014 - Machine Learning et Régulation Numérique
Mix it2014 - Machine Learning et Régulation Numérique
 
CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, Lume...
CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, Lume...CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, Lume...
CCC-CONNECTION spécial Intelligence artificielle et commerce avec Inria, Lume...
 
Marketing et Big Data
Marketing et Big DataMarketing et Big Data
Marketing et Big Data
 
ABTest : un outil indispensable pour être « data-driven » ? par Laurent VION
ABTest : un outil indispensable pour être « data-driven » ? par Laurent VIONABTest : un outil indispensable pour être « data-driven » ? par Laurent VION
ABTest : un outil indispensable pour être « data-driven » ? par Laurent VION
 
Adictiz et LudoStat : Performances et best practices de l'advergame
Adictiz  et LudoStat : Performances et best practices de l'advergameAdictiz  et LudoStat : Performances et best practices de l'advergame
Adictiz et LudoStat : Performances et best practices de l'advergame
 
Savoir quand vendre ou acheter du Bitcoin grâce à la Data Science - Christian...
Savoir quand vendre ou acheter du Bitcoin grâce à la Data Science - Christian...Savoir quand vendre ou acheter du Bitcoin grâce à la Data Science - Christian...
Savoir quand vendre ou acheter du Bitcoin grâce à la Data Science - Christian...
 
Un algorithme génétique, à quoi ça sert?
Un algorithme génétique, à quoi ça sert?Un algorithme génétique, à quoi ça sert?
Un algorithme génétique, à quoi ça sert?
 
Introduction to Machine learning
Introduction to Machine learningIntroduction to Machine learning
Introduction to Machine learning
 
Importance de l’analyse de données dans le Social Gaming (par Yannick Bourquin)
Importance de l’analyse de données dans le Social Gaming (par Yannick Bourquin)Importance de l’analyse de données dans le Social Gaming (par Yannick Bourquin)
Importance de l’analyse de données dans le Social Gaming (par Yannick Bourquin)
 
Seo camp'us 2017 utiliser google analytics comme un voyou - aristide riou
Seo camp'us 2017   utiliser google analytics comme un voyou - aristide riouSeo camp'us 2017   utiliser google analytics comme un voyou - aristide riou
Seo camp'us 2017 utiliser google analytics comme un voyou - aristide riou
 
Les SERPs ont parlé: comment font ceux qui performent en 2018?
Les SERPs ont parlé: comment font ceux qui performent en 2018?Les SERPs ont parlé: comment font ceux qui performent en 2018?
Les SERPs ont parlé: comment font ceux qui performent en 2018?
 
Optimiser ses publicités grâce à la Data Science
Optimiser ses publicités grâce à la Data ScienceOptimiser ses publicités grâce à la Data Science
Optimiser ses publicités grâce à la Data Science
 
Introduction à la Data Science l data business
Introduction à la Data Science l data businessIntroduction à la Data Science l data business
Introduction à la Data Science l data business
 
jeu du tolérancement 2016
jeu du tolérancement 2016jeu du tolérancement 2016
jeu du tolérancement 2016
 
Jeu dispersion 6 sigma
Jeu dispersion 6 sigmaJeu dispersion 6 sigma
Jeu dispersion 6 sigma
 
Les salariés et le travail de demain (Julhiet Sterwen)
Les salariés et le travail de demain (Julhiet Sterwen)Les salariés et le travail de demain (Julhiet Sterwen)
Les salariés et le travail de demain (Julhiet Sterwen)
 
Maitrise Statistique des Procedes : Impact d'un afflux de donnees sur les car...
Maitrise Statistique des Procedes : Impact d'un afflux de donnees sur les car...Maitrise Statistique des Procedes : Impact d'un afflux de donnees sur les car...
Maitrise Statistique des Procedes : Impact d'un afflux de donnees sur les car...
 
Baromètre Converteo Moteur de Recherche Interne du Secteur Jouet 2013
Baromètre Converteo Moteur de Recherche Interne du Secteur Jouet 2013Baromètre Converteo Moteur de Recherche Interne du Secteur Jouet 2013
Baromètre Converteo Moteur de Recherche Interne du Secteur Jouet 2013
 
Dossier d'analyse d'un serious game de management
Dossier d'analyse d'un serious game de managementDossier d'analyse d'un serious game de management
Dossier d'analyse d'un serious game de management
 
Introduction Azure machine learning
Introduction Azure machine learningIntroduction Azure machine learning
Introduction Azure machine learning
 

Plus de Johan-André Jeanville

LudoStat_La bonne analyse au bon moment
LudoStat_La bonne analyse au bon momentLudoStat_La bonne analyse au bon moment
LudoStat_La bonne analyse au bon momentJohan-André Jeanville
 
Modeling of players_activity_michel pierfitte_ubisoft_septembre 2013
Modeling of players_activity_michel pierfitte_ubisoft_septembre 2013Modeling of players_activity_michel pierfitte_ubisoft_septembre 2013
Modeling of players_activity_michel pierfitte_ubisoft_septembre 2013
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Altana_La réglementation des donné...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Altana_La réglementation des donné...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Altana_La réglementation des donné...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Altana_La réglementation des donné...
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Dataiku_Choix technologiques pour ...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Dataiku_Choix technologiques pour ...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Dataiku_Choix technologiques pour ...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Dataiku_Choix technologiques pour ...
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__LudoStat_Choisir ses KPIS et mett...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__LudoStat_Choisir ses KPIS et mett...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__LudoStat_Choisir ses KPIS et mett...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__LudoStat_Choisir ses KPIS et mett...
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_ Ico Partners_Best practices pour ...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_ Ico Partners_Best practices pour ...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_ Ico Partners_Best practices pour ...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_ Ico Partners_Best practices pour ...
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Microsoft
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__MicrosoftConférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Microsoft
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Microsoft
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Milky interactive
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Milky interactiveConférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Milky interactive
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Milky interactive
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Be Tomorrow_Data mining with Phoen...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Be Tomorrow_Data mining with Phoen...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Be Tomorrow_Data mining with Phoen...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Be Tomorrow_Data mining with Phoen...
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Introduction
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_IntroductionConférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Introduction
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Introduction
Johan-André Jeanville
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Capital Games_Présentation mission...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Capital Games_Présentation mission...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Capital Games_Présentation mission...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Capital Games_Présentation mission...
Johan-André Jeanville
 

Plus de Johan-André Jeanville (11)

LudoStat_La bonne analyse au bon moment
LudoStat_La bonne analyse au bon momentLudoStat_La bonne analyse au bon moment
LudoStat_La bonne analyse au bon moment
 
Modeling of players_activity_michel pierfitte_ubisoft_septembre 2013
Modeling of players_activity_michel pierfitte_ubisoft_septembre 2013Modeling of players_activity_michel pierfitte_ubisoft_septembre 2013
Modeling of players_activity_michel pierfitte_ubisoft_septembre 2013
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Altana_La réglementation des donné...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Altana_La réglementation des donné...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Altana_La réglementation des donné...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Altana_La réglementation des donné...
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Dataiku_Choix technologiques pour ...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Dataiku_Choix technologiques pour ...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Dataiku_Choix technologiques pour ...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Dataiku_Choix technologiques pour ...
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__LudoStat_Choisir ses KPIS et mett...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__LudoStat_Choisir ses KPIS et mett...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__LudoStat_Choisir ses KPIS et mett...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__LudoStat_Choisir ses KPIS et mett...
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_ Ico Partners_Best practices pour ...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_ Ico Partners_Best practices pour ...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_ Ico Partners_Best practices pour ...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_ Ico Partners_Best practices pour ...
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Microsoft
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__MicrosoftConférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Microsoft
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Microsoft
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Milky interactive
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Milky interactiveConférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Milky interactive
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels__Milky interactive
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Be Tomorrow_Data mining with Phoen...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Be Tomorrow_Data mining with Phoen...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Be Tomorrow_Data mining with Phoen...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Be Tomorrow_Data mining with Phoen...
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Introduction
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_IntroductionConférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Introduction
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Introduction
 
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Capital Games_Présentation mission...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Capital Games_Présentation mission...Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Capital Games_Présentation mission...
Conférence Laboratoire des Mondes Virtuels_Capital Games_Présentation mission...
 

Dernier

Les Français et les élections législatives
Les Français et les élections législativesLes Français et les élections législatives
Les Français et les élections législatives
contact Elabe
 
L'Observatoire politique ELABE pour Les Echos - Juin 2024
L'Observatoire politique ELABE pour Les Echos - Juin 2024L'Observatoire politique ELABE pour Les Echos - Juin 2024
L'Observatoire politique ELABE pour Les Echos - Juin 2024
contact Elabe
 
Rapport annuel de Max Havelaar France 2023
Rapport annuel de Max Havelaar France 2023Rapport annuel de Max Havelaar France 2023
Rapport annuel de Max Havelaar France 2023
bonanniromane89
 
Webinaire_les aides aux investissements.pptx
Webinaire_les aides aux investissements.pptxWebinaire_les aides aux investissements.pptx
Webinaire_les aides aux investissements.pptx
Institut de l'Elevage - Idele
 
Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...
Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...
Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...
contact Elabe
 
Etat de l’opinion - Journée CCR CAT « Protégeons l’assurabilité »
Etat de l’opinion - Journée CCR CAT « Protégeons l’assurabilité »Etat de l’opinion - Journée CCR CAT « Protégeons l’assurabilité »
Etat de l’opinion - Journée CCR CAT « Protégeons l’assurabilité »
contact Elabe
 

Dernier (6)

Les Français et les élections législatives
Les Français et les élections législativesLes Français et les élections législatives
Les Français et les élections législatives
 
L'Observatoire politique ELABE pour Les Echos - Juin 2024
L'Observatoire politique ELABE pour Les Echos - Juin 2024L'Observatoire politique ELABE pour Les Echos - Juin 2024
L'Observatoire politique ELABE pour Les Echos - Juin 2024
 
Rapport annuel de Max Havelaar France 2023
Rapport annuel de Max Havelaar France 2023Rapport annuel de Max Havelaar France 2023
Rapport annuel de Max Havelaar France 2023
 
Webinaire_les aides aux investissements.pptx
Webinaire_les aides aux investissements.pptxWebinaire_les aides aux investissements.pptx
Webinaire_les aides aux investissements.pptx
 
Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...
Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...
Sondage ELABE pour Les Echos et l'Institut Montaigne -Les Français et la guer...
 
Etat de l’opinion - Journée CCR CAT « Protégeons l’assurabilité »
Etat de l’opinion - Journée CCR CAT « Protégeons l’assurabilité »Etat de l’opinion - Journée CCR CAT « Protégeons l’assurabilité »
Etat de l’opinion - Journée CCR CAT « Protégeons l’assurabilité »
 

Meetup_FGVA_Prédiction et prévention du churn @ Ankama

  • 1. Prédiction et prévention du churn Avril 2016
  • 4. Un vrai danger 4 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% 1 3 5 7 9 1113151719212325272931333537394143454749515355575961636567697173757779818385878991939597 Probabilité de revenir après x jours d’absence
  • 7. Le St Grall de la prédiction 7
  • 8. Les étapes de la démarche 8 Description des joueurs Prédiction du churn Prévention du churn Mesure des résultats
  • 11. Rappels sur la classification 11 Inscrit en 2010 Français Shield actif Abonné 1 an H Payeur Level 150 30h de jeu Iop Abonné Ogrines 4 comptes 120 connexions 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Score de churn 25 ans
  • 12. 3 étapesEntrainement La machine est entraînée sur un échantillon similaire à celui de la phase de production. Evaluation La machine est évaluée sur un échantillon similaire à celui de la phase de production. Cette évaluation permet de noter la machine. Miseenproduction Si la machine est de qualité suffisante, alors , elle est mise en production.
  • 13. Comment noter la machine ? Recall & Précision 13 Recall: « Classé 1 » ∩ « Est 1 » ------------- « Est 1 » Precision: « Classé 1 » ∩ « Est 1 » ------------- « Classé 1 »
  • 14. Comment noter la machine ? Vrais positifs & vrais négatifs 14 Taux de vrais positifs ou Sensibilité « Classé 1 » ∩ « Est 1 » ------------- « Est 1 » Taux de vrais négatifs Ou Spécificité « Classé 0 » ∩ « Est 0 » ------------- « Est 0 »
  • 15. Comment noter la machine ? Faux positifs & faux négatifs 15 Taux de faux positifs Erreur faite sur ceux classés en 1 « Classé 1 » ∩ « Est 1 » ------------- « Classé 1 » Taux de faux négatifs Erreur faite sur ceux classés en 0 « Classé 0 » ∩ « Est 0 » ------------- « Classé 0 » NB: ces deux métriques sont non standards. Je les utilise dans mes échanges avec le marketing pour mesurer le risque (mener des actions inutiles ou dangereuses) lié à la machine.
  • 16. Comment noter la machine ? Courbe ROC 16 Classificateur idéal Sépare tous les 1 de tous les 0. Je peux récupérer 100% des 1 sans récupérer de 0. Classificateur aléatoire Ne sait pas faire la différence entre les 0 et les 1. J’ai autant de chances de récupérer des 0 que des 1.
  • 18. Problématiser 18 • Le churn ? • => Dépend du contexte business • Est venu durant les 14 derniers jours • Ne revient pas sur les 14 prochains jours • Variable à prédire : • Le joueur ne va pas se connecter sur les 14 prochains jours
  • 19. Variables descriptives 19 Connexions Abonnements Paiements Comptes In-game • Précautions : • Disponibilité des données • Format, fiabilité, récence etc… • Nécessiter de dater les données • Connexion Data Science Studio -> SGBDD interne • Spécificités: bots, multi-compteurs etc… • Brasser large quitte à réduire ensuite
  • 21. Décrire et segmenter nos joueurs 21 • Analyses réalisées sur novembre 2015 à janvier 2016 avec des résultats très stables. • Comportement observés sur les périodes suivantes: 1 semaine, 1 mois, 3 mois, 6 mois, 1 an avant la date de mesure. Connexion •Fréquence de connexion •Temps de jeu •Récence de la dernière connexion Abonnement •Durée d’abonnement passée •Abonnement restant •Récence du dernier abonnement Paiement •Montant dépensé •Fréquence d’achats •Récence du dernier achat Ogrines •Montant dépensé •Fréquence d’achats •Récence du dernier achat Compte joueur •Pays •Statut multi- compte •Ankama Shield •Authenticator •Age / Sexe
  • 22. Mise en place de la machine 22 • Dataiku = Data science pour les nuls ! ^__^ • En pratique : – On prépare les données et on décrit les individus (SQL, 1 j.h.) – On choisit les modèles à comparer – On clique – On attend 15 min ! – On lit les résultats – On sélectionne l’algorithme pour le mettre en prod – On optimise l’algorithme si on est geek – On programme l’algorithme pour tourner tous les X jours
  • 23. Les algorithmes testés 23 Forêt d’arbres aléatoire Gradien Boosting TreeRégression logistique
  • 24. And the winner is… Forêt d’arbres aléatoire
  • 25. Résultats obtenus – Précision: 80% – Recall: 84% – ROC : 80% Choix du seuil final :on a optimisé les vrais négatifs pour être certain d’adresser le plus de churners que possible. 25
  • 26. Quelles actions marketing ? Précautions : - trop de sous segments tue le sous segment: ça devient inopérable (multiplication des assets etc..) - faire des sous segments exhaustifs sur la population: prendre 3 voire 4 critères max et segmenter sur cette base (lvl, ancienneté, statut de payeur par ex). - bien réfléchir à ce qu’on leur offre - attention au biais de sélection: la nature du segment impacte la nature des résultats… 26
  • 27. Les 7 segments marketing 27 Jeunes joueurs Abonnés HL Abonnés THL Abonnés 1 mois Abonnés 1 semaine Anciens non abonnés Vétérans non abo
  • 28. Les offres 28 Jeunes joueurs Abonnés HL Abonnés THL Abonnés 1 mois Anciens non abonnés Abonnés 1 semaine Vétérans non abo
  • 29. La prise de contact 29 • A noter : – Solution d’emailing ? – Communication des SI : automatique vs manuel (Facebook…) – Traduction couteuse => choix d’une langue – Taux d’opt in aux NL – Véracité des mails en base – Retrouver les joueurs sur facebook
  • 30. Mesurer l’impact de la démarche: test AB 30 • A noter : – Répartition aléatoire (modulo sur l’account_id) – Modulo choisi en fonction de la conversion sur le phénomène observé. Ici, conversion de 30% à 40% donc 1 000 joueurs suffisent. (Pour info, il est possible de calculer précisément cette valeur, via la simulation de tests statistiques) – Si nombre fixe dans le groupe étalon de chaque sous-segment: attention à la modification de la distribution des profils dans la population globale des groupes A et B. – Dans notre cas: pas de chance, biais de sélection lors de la répartition aléatoire.
  • 31. Les résultats 31 Users_count churn_rate_gain (points de churn) benef_arpu_% Facebook 126 094 0% +1,5% Newsletter 55 772 -4% +9,1% Total général 181 866 -1% +3,7%
  • 32. Prochaines étapes 32 • Automatiser l’opération, la généraliser à toutes les communautés, la répéter • Améliorer le modèle avec des données in-game • Tester le process sur d’autres jeux • Tester de nouveaux cadeaux • Améliorer les outils de marketing direct : qualification des données, visuel et format des newsletters…
  • 33. En résumé 33 • Simple à faire, faible coût de lancement (2 à 3 jours homme), faible coût d’itération (1/2 jour homme). • Nécessite de savoir faire un peu de SQL et de comprendre le fonctionnement théorique du machine learning. • Nécessite d’avoir des données adéquates et bien formatées. • Des résultats réels et positifs mais pas exceptionnels qui dépendent de la qualité des outils de marketing direct. • Un premier contact réussi avec la Data Science pour une société débutante sur le sujet. • Voir plus loin: quel impact long terme ? Uplift ? Quelles futures machines (fraude, conversion, viralité…) ?