उत्पाद सुविधा अवधारण गहरा गोता - एमसीसी गुणांक

पिछली बार हमने उपयोगकर्ता प्रतिधारण पर उनके प्रभाव के आधार पर उत्पाद सुविधाओं को रैंक करने के लिए सूचना लाभ मीट्रिक का उपयोग किया था।

सूचना लाभ एक बहुत मजबूत और उपयोगी दृष्टिकोण है जिसका उपयोग एमएल एल्गोरिथम में किया जाता है जिसे निर्णय वृक्ष कहा जाता है । यह मात्रा निर्धारित करने में मदद करता है कि प्रत्येक उत्पाद सुविधा उपयोगकर्ताओं को 2 समूहों में कितनी अच्छी तरह अलग करती है: बनाए रखा और मंथन किया।

जैसा कि मैंने पिछली पोस्ट में उल्लेख किया था जब हम प्रतिधारण पर उत्पाद सुविधा के प्रभाव का आकलन करना चाहते हैं तो हमें दोनों मामलों को ध्यान में रखना होगा:

• % उपयोग करता है जिसने सुविधा का उपयोग किया और बनाए रखा
• % उपयोगकर्ता जिन्होंने भविष्य का उपयोग नहीं किया और बनाए नहीं रखा

आइए फीचर 18 पर लौटते हैं जिसका उल्लेख मैंने पिछली पोस्ट में किया था।

फीचर 18 में तीसरा उच्चतम सूचना लाभ (0.0139) है , लेकिन अगर हम ध्यान से देखें तो हम देखेंगे:

• फीचर 18 का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं के पास उपयोगकर्ता प्रतिधारण = 7.4% है
• जिन उपयोगकर्ताओं ने फीचर18 का उपयोग नहीं किया, उनके पास उपयोगकर्ता प्रतिधारण = 19.9% ​​है

एमएल परिप्रेक्ष्य से यह पूरी तरह से ठीक है, लेकिन उत्पाद विश्लेषण के नजरिए से, ऐसा नहीं है कि हम उत्पाद सुविधाओं को रैंक करना चाहते हैं, जिसके उपयोग से उपयोगकर्ता उत्पाद पर वापस लौटने की संभावना रखते हैं, बजाय वापस नहीं।

इस समस्या को दूर करने के लिए, मैं एमसीसी गुणांक का उपयोग करने की सलाह देता हूं । यह गुणांक दो द्विआधारी चर के लिए एक सहसंबंध गुणांक है।

एमसीसी गणना के कई प्रकार हैं, लेकिन मैं इसका उपयोग करना पसंद करता हूं:

तो, आइए एमसीसी गुणांक की गणना करें और इसकी कल्पना करें।

ऊपर दिया गया चार्ट हमें कुछ बहुत ही रोचक जानकारियां देता है:

1. फीचर 18 और कुछ अन्य का नकारात्मक मान है।
2. बहुत सी लोकप्रिय उत्पाद सुविधाओं (बहुत सारे उपयोगकर्ताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली) का प्रतिधारण पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है।

इन लोकप्रिय सुविधाओं में कुछ भी गलत नहीं है। वे किसी प्रकार की सेटअप सुविधाएँ हैं। उपयोगकर्ता उनका उपयोग 'ऑनबोर्डिंग' के दौरान उत्पाद को कॉन्फ़िगर करने के लिए करते हैं।

चूँकि ये उत्पाद सुविधाएँ फ़नल के शीर्ष पर दिखाई देती हैं (जहाँ कम इरादे वाले बहुत सारे उपयोगकर्ता हैं) उनके पास कम उपयोगकर्ता प्रतिधारण है।

अब एमसीसी गुणांक बनाम सूचना लाभ की सीधे तुलना करने के लिए एक तालिका बनाते हैं ।

यदि हम ध्यान से देखें तो हम देख सकते हैं कि MCC गुणांक ऋणात्मक होता है जब मीट्रिक [% लौटाए गए उपयोगकर्ता prd] भारित औसत से कम होता है।

इसलिए, एमसीसी गुणांक का उपयोग करके हम उपयोगकर्ता प्रतिधारण पर उनके सकारात्मक प्रभाव के आधार पर उत्पाद सुविधाओं को रैंक करने में कामयाब रहे । इसके अलावा, हम उन उत्पाद सुविधाओं की पहचान करने में कामयाब रहे जो उपयोगकर्ता प्रतिधारण पर नकारात्मक प्रभाव डालती हैं।