[发明专利](移动)应用程序使用流失的预测

权利要求书

1.一种用于预测用户流失的处理器实现的方法，所述方法包括：

采用一个或多个数据处理器收集以下数据：

与在用户设备上运行的应用程序的用户相对应的用户数据，该用户数据包括用户基本属性信息，以及

与应用程序相关联的历史用户交互数据，包括：（i）访问了哪些用户界面屏幕，（ii）以何种序列，以及（iii）在每个屏幕上参与哪些事件；以及，

使用所述数据处理器基于所述用户数据为所述用户确定相似用户组；

使用数据处理器从历史用户交互数据确定一种或多种区分模式；

根据定义的一组规则选择至少一种所述区分模式，

基于至少一种选择的区分模式计算用户流失或忠于应用程序的概率；和

至少以下之一：将所述概率存储在所述用户设备上，和将所述用户的概率发送给服务器，

其中，所述区分模式包括以下之一：用户访问的用户界面屏幕的序列，或者用户访问的用户界面屏幕以及在每个用户界面屏幕采取的行动的序列。

2.根据权利要求1所述的方法，其中基于以下中的任意一个分配相似用户组：（i）在训练集中的一个上完成的聚类或（ii）由后端服务器执行的更新聚类。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，基于在训练集上完成的初始聚类来分配相似用户组，使用所有可用的用户数据周期性更新。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所选择的区分模式是基于长度而选择的，是最长模式。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，在多个区分模式中，选择最长识别模式，并且其中如果存在多个长度相等的区分模式，则选择具有最高流失概率的区分模式。

6.根据权利要求1所述的方法，其中在每个用户与用户界面屏幕交互之后计算用户将要流失的概率。

7.根据权利要求6所述的方法，其中响应于指示流失的定义水平以上的概率，向用户发送消息以指导用户访问一个或多个特定用户界面屏幕以降低流失的概率。

8.根据权利要求1所述的方法，其中计算概率是在用户设备上执行的，并且用户数据是从所述用户设备上传到专有或云端服务器。

9.根据权利要求8所述的方法，其中在所述服务器上使用既定app的最新集合数据来执行更详细的流失分析。

10.一种包括一个或多个指令序列的非暂时性计算机可读介质，所述一个或多个指令序列在由一个或多个处理器执行时引起：

收集与在用户设备上运行的应用程序的用户相对应的用户数据，所述用户数据包括用户基本属性信息，以及

与所述应用程序相关联的历史用户交互数据，包括：

（i）访问了哪些用户界面屏幕，

（ii）以何种序列，和

（iii）在每个屏幕上进行哪些事件；

基于用户数据确定用户的相似用户组；

根据历史用户交互数据确定一个或多个区分模式；

根据定义的一组规则选择至少一个所述区分模式；和

基于至少一种选择的区分模式计算用户流失或忠于应用程序的概率，

其中，所述区分模式包括以下之一：用户访问的用户界面屏幕的序列，或者用户访问的用户界面屏幕以及在每个用户界面屏幕采取的行动的序列。