Геймдев: предсказание оттока игроков

Ситуация: D30 retention — 12%. Нужно выявить ранние сигналы оттока и запустить win-back.

Casual mobile game, 5M installs/мес. D1=35%, D7=15%, D30=12%. Churn prediction позволит таргетировать engagement механики.

Доступные данные

• players: player_id, install_date, country, acquisition_source
• daily_activity: player_id, date, sessions, time_played_min, levels_completed, purchases
• social: player_id, friends_count, clan_id, messages_sent

Задачи

• Определить behavioral предикторы churn: снижение session frequency, length, depth.
• Построить churn risk score на основе last 7 days activity.
• Рассчитать оптимальный timing для intervention (push, reward, challenge).
• Оценить expected impact win-back кампании через historical analysis.

Все кейсы для подготовки → ← Все кейсы