Liftoff でパフォーマンスを向上
機械学習のパフォーマンスは学習するデータの質に左右されます。
偏ったデータを与えると、機械学習は機能せずスケールもしません。
Liftoff の偏りのない機械学習は、包括的でクリーンかつ精確なデータからのみ学習するように設計されています。
その結果、アプリを使いたい本物のユーザーを見つけることができます。
機械学習のパフォーマンスは学習するデータの質に左右されます。
偏ったデータを与えると、機械学習は機能せずスケールもしません。
Liftoff の偏りのない機械学習は、包括的でクリーンかつ精確なデータからのみ学習するように設計されています。
その結果、アプリを使いたい本物のユーザーを見つけることができます。
Liftoff の偏りのない機械学習は包括的でクリーンかつ精確なデータから学習し、アプリとエンゲージする確率の高い潜在ユーザーを見つけます。
完全なデータセットから学べるよう、ホワイトリストやブラックリストは適用しません。
十分なデータを集めるにはユニークなインストール後のイベントが数百も必要となるため、このフェーズでは予算消化とパフォーマンスは安定しません。
十分なデータを学習し、アプリに最適なユーザーを探し始める準備ができました。
サブスクリプションや購入など、ファネル最下層のコンバージョンに最適化を始めます。
最適化が完了すると、機械学習は KPI を犠牲にすることなく、パフォーマンスをスケールしていきます。機械学習は完全なデータを学習することで、変化し続けるアプリの環境に対応できるようになり、新たな成長の余地を発見し続けることができます。
