ストリームリットアプリ

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顧客離れは、今日の多くの企業にとって、特に競争の激しいサービスとしてのソフトウェア (SaaS) 市場において差し迫った問題です。市場に参入するサービスプロバイダーが増えるにつれ、顧客はすぐに使える豊富なオプションを手に入れることができます。これにより、企業が顧客を維持することが大きな課題となります。本質的に、チャーンとは、サービスの使用や製品の購入をやめたときの顧客の喪失を指します。顧客離れは業界によって異なりますが、それに寄与する次のような共通の要因があります。

• 製品の使用不足: 顧客は、ニーズを満たさなくなったり、サービスに十分な価値を見いだせなくなったりするため、サービスの使用を中止する可能性があります。
• 契約期間: 顧客は、特に更新する動機が十分にないと感じた場合、契約の期限が切れると解約する可能性があります。
• より安価な代替手段: 競合サービスが低価格または優れた機能を提供すると、顧客はコストを節約したりエクスペリエンスを向上させるために乗り換える可能性があります。

健全な収益源を維持するには、解約を最小限に抑えることが不可欠です。企業が長期的な成長の維持を目指す中、顧客離れの予測と防止が優先事項となっています。顧客離れに対抗するための最善のアプローチは、顧客を深く理解し、顧客の懸念やニーズに積極的に対処することです。これを達成するための強力な方法の 1 つは、過去のデータを分析して、潜在的なチャーンの指標として機能する行動パターンを明らかにすることです。

では、これらのパターンを効果的に検出するにはどうすればよいでしょうか?

機械学習 (ML) を活用してチャーンを予測する

解約を予測し防止するための最も有望なソリューションの 1 つは、機械学習 (ML) です。 ML アルゴリズムを顧客データに適用することで、企業はターゲットを絞ったデータ駆動型の保持戦略を開発できます。たとえば、マーケティング チームは、解約予測モデルを使用してリスクのある顧客を特定し、再エンゲージメントを促すためのカスタマイズされたプロモーション オファーやインセンティブを送信できます。

これらの予測を実用化するには、ML モデルをユーザーフレンドリーでインタラクティブなアプリケーションに変換することが不可欠です。このようにして、モデルをリアルタイムで展開できるため、関係者は顧客のリスクを迅速に評価し、適切な措置を講じることができます。このガイドでは、Jupyter Notebook での開発から ML モデルを、Streamlit と Docker を使用して完全にデプロイされたコンテナ化されたアプリケーションに移行する方法を説明します。

インタラクティブなアプリケーションの構築における Streamlit の役割

Streamlit は、最小限の労力でインタラクティブな Web アプリケーションを作成するように設計されたオープンソースの Python フレームワークです。 Python スクリプトと ML モデルを完全に機能する Web アプリにすばやく変換できるため、データ サイエンティストや機械学習エンジニアの間で特に人気があります。

Streamlit を使用する理由

• 最小限のコード: Streamlit は、複雑な HTML、CSS、または JavaScript を扱うことなく UI を構築できる直感的な API を提供します。
• 高速開発: シンプルな構文により、Flask や FastAPI などの他のフレームワークに比べてほんのわずかな時間でデータ駆動型アプリケーションを開発およびデプロイできます。
• 組み込みコンポーネント: Streamlit は、チャート、テーブル、スライダー、入力フォームなど、すぐに使用できるさまざまな UI コンポーネントを提供し、豊かなインタラクティブなエクスペリエンスを簡単に作成できます。
• モデルの統合: Streamlit はトレーニングされた ML モデルとシームレスに連携します。モデルをアプリに直接ロードし、それらを使用してリアルタイムの予測を行うことができます。

対照的に、Flask や FastAPI などのより伝統的なフレームワークは、フロントエンド開発 (HTML/CSS/JavaScript) に関する広範な知識を必要とするため、迅速なデータ中心のアプリ開発にはあまり適していません。

環境のセットアップ

Streamlit アプリケーションを構築する前に、プロジェクト環境をセットアップすることが重要です。これにより、必要な依存関係がすべてインストールされ、作業が他のプロジェクトから分離されたままになります。

Pipenv を使用して仮想環境を作成します。 Pipenv は Python の依存関係を管理し、開発環境の一貫性を確保します。

依存関係をインストールする手順:

1. Pipenv をインストールします:

pip install Pipenv

1. 新しい仮想環境を作成し、必要なライブラリ (Streamlit、pandas、scikit-learn など) をインストールします。

pipenv install streamlit pandas scikit-learn
`

1. 仮想環境をアクティブ化します:

pipenv シェル

これらの手順を完了すると、環境でスクリプトを実行する準備が整います。

機械学習モデルの構築

このプロジェクトの目標は、顧客が離脱するかどうかを予測する分類モデルを構築することです。このために、チャーン予測などのバイナリ分類問題でよく使われるアルゴリズムであるロジスティック回帰を使用します。

モデルを構築する手順:

1. データの準備:

   • 顧客データセットをロードし、その構造を検査します。
   • 必要なデータ クリーニングを実行します (欠損値の処理、データ型の修正)。

2. 機能の理解:

   • 数値的特徴とカテゴリ的特徴を調べて、その分布とチャーンとの関係を理解し​​ます。

3. 探索的データ分析 (EDA):

   • データを視覚化してパターン、傾向、相関関係を特定します。
   • 外れ値と欠損値を処理します。

4. 特徴エンジニアリング:

   • モデルのパフォーマンスの向上に役立つ可能性のある新しい機能を作成します (顧客の在職期間、年齢層など)。

5. モデルのトレーニング:

   • Scikit-learn ライブラリを使用してロジスティック回帰モデルをトレーニングします。
   • 相互検証を使用してハイパーパラメータを微調整し、過剰適合を回避します。

6. モデルの評価:

   • 精度、精度、再現率、F1 スコア、AUC-ROC 曲線などの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価します。

トレーニング済みモデルの保存

モデルのトレーニングと評価が完了したら、モデルをシリアル化してデプロイメントの準備をする必要があります。 Pickle は、トレーニングされた機械学習モデルを含む Python オブジェクトをシリアル化 (保存) および逆シリアル化 (ロード) できる Python ライブラリです。

Python
輸入ピクルス

モデルと辞書ベクタライザーを保存します
open('model_C=1.0.bin', 'wb') を f_out:
として使用 pickle.dump((dict_vectorizer, モデル), f_out)

このステップにより、モデルを使用するたびに再トレーニングする必要がなくなり、より高速な予測が可能になります。

Streamlit アプリの構築

モデルを保存したので、今度はそれをインタラクティブな Web アプリケーションに変換します。

1. Streamlit アプリをセットアップします。stream_app.py ファイルで、次のことを行う必要があります。

   • 必要なライブラリ (Streamlit、Pickle など) をインポートします。
   • 保存したモデルとベクタライザーをロードします。
   • 顧客データを収集するための入力ウィジェット (スライダー、テキスト ボックスなど) を備えたインタラクティブなレイアウトを作成します。
   • ユーザーの入力に基づいてチャーン予測を表示します。

2. ユーザーインタラクション:

   • ユーザーは顧客の詳細 (契約期間、月額料金など) を入力できます。
   • バックエンド ロジックはカテゴリ特徴 (性別、契約タイプなど) をエンコードし、そのモデルを使用して解約リスク スコアを計算します。

3. 結果の表示:

   • 解約確率スコアと、顧客が解約する可能性があるかどうかを示すメッセージを表示します。
   • スコアが特定のしきい値 (例: 0.5) を超えている場合、介入 (例: 的を絞ったマーケティング活動) の推奨をトリガーします。

4. バッチ処理:

   • Streamlit はバッチ スコアリングもサポートしています。ユーザーは顧客の詳細を含む CSV ファイルをアップロードすると、アプリがデータを処理して、ファイル内のすべての顧客のチャーン スコアを表示します。

Docker を使用したアプリケーションのデプロイ

アプリがさまざまな環境 (ローカル マシン、クラウド サービスなど) 間でシームレスに動作することを保証するために、Docker を使用してアプリケーションをコンテナ化します。

1. Dockerfile を作成します:

   • このファイルは、Python 環境とアプリケーション コードを含む Docker コンテナを構築する方法を定義します。

2. Docker イメージをビルドします:

docker build -t churn-prediction-app .

1. Docker コンテナを実行します:

docker run -p 8501:8501 churn-prediction-app

これにより、ポート 8501 でアプリが公開され、ユーザーがブラウザーからアプリを操作できるようになります。

結論
機械学習を Streamlit などのユーザーフレンドリーなインターフェイスと組み合わせることで、企業が顧客離れを予測して軽減するのに役立つ強力なアプリケーションを作成できます。 Docker を使用してアプリをコンテナ化すると、プラットフォームに関係なく、アプリを簡単にデプロイしてアクセスできるようになります。

このアプローチにより、企業は積極的に行動し、リスクのある顧客をターゲットにし、最終的には解約を減らし、顧客ロイヤルティを促進し、収益源を強化することができます。

以上がストリームリットアプリの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。