- 파이썬을 이용한 A/B 테스트를 통한 사용자 이탈리스크 예측하기

09 Nov 2023

python

이탈은 많은 회사에게 큰 문제입니다. 사용자가 서비스를 사용하지 않고 떠나면 매출과 이익에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 이탈을 예측하고 사전에 대응할 수 있다면 고객 유지율을 높일 수 있을 것입니다.

A/B 테스트는 사용자의 행동을 분석하고 서로 다른 변형을 시도하여 효과를 확인하는 방법입니다. 이를 통해 사용자 이탈의 원인을 파악하고 예방할 수 있습니다.

파이썬을 사용하여 A/B 테스트를 수행하고 사용자 이탈 리스크를 예측하는 방법을 알아보겠습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('user_data.csv')

# 독립 변수와 종속 변수 지정
X = data[['age', 'gender', 'purchase_history']]
y = data['churn']

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 로지스틱 회귀 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

위 코드에서는 pandas를 사용하여 데이터를 불러오고, sklearn을 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 학습하고 예측합니다. 모델의 정확도를 평가하기 위해 accuracy_score를 사용합니다.

A/B 테스트를 통해 얻은 데이터를 활용하여 이탈 리스크를 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. 이 모델을 이용하여 예측 결과에 따라 개별 사용자에게 대응할 수 있습니다.

만약 관심있는 독자들이 더 많은 정보를 찾고 싶다면, 아래의 참고 자료를 확인해보세요:

#데이터분석 #머신러닝