《魔兽世界》中客户流失的预测

《魔兽世界》是由暴雪娱乐于2004年11月23日发行的大型多人在线电子游戏。与传统游戏仅收取一次性游玩费用不同，WoW 还需按月订阅才能游玩。考虑到客户订阅，我们可以应用流失预测，不仅预测客户是否会取消服务订阅，还可探索用户的游玩行为以深入了解用户的游玩模式。由于不存在一刀切的解决方案（不同服务以多种方式定义流失），流失问题在一定程度上是复杂的。在本文中，我们探索了一个聚焦于2008年1月1日至2008年12月31日共一年的数据集，因为它突显了游戏中一次重大内容更新的发布。机器学习在本文的两个方面得到使用：生存分析与二分类。首先，我们使用 Kaplan-Meier 估计量探索数据集以预测客户流失前的持续时间，最后使用传统机器学习算法（如逻辑回归、支持向量机、KNN 分类器和随机森林）预测一个人是否会在六个月内流失。从生存分析结果来看，WoW 客户流失前的持续时间相对较长，这印证了该游戏的成瘾性。最后，二分类中表现最佳的算法在预测客户是否会在六个月内流失时取得了96%的 ROC AUC 分数。