人工智能如何帮助预测订阅取消并保持读者参与度

导读 给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识

给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。

随着越来越多的出版商将订阅视为2020年的主要收入来源，将即时读者转化为忠实订户的能力变得越来越重要。

全面收费墙时代以来发生了很多变化，现在很多新闻机构都选择了所谓的“动态收费墙”。

主要区别在于，动态支付区会在满足一定条件时(例如，当他们的参与达到一定水平，并且他们从特定设备进入时)向读者显示订阅报价。然而，更深入地了解读者的行为不仅可以帮助你的编辑部把读者变成订阅者，还可以让他们保持参与度，并有动力重新获得支持。

现在，大多数付费区域的提供商为出版商提供了建立定制访问的可能性。然而，为了理解和利用读者的参与，跟踪和分析实时数据可能会改变游戏规则。

至少，这是Deep BI的联合创始人jarosawgra试图帮助出版商的。基本思路很简单：人工智能工具可以检查读者参与情况，监控任何变化，并实时自动制作支付专区，从而将读者变成订阅者。这些自动决策是基于知道什么样的内容对读者有吸引力，并预测他们将来何时可能退订。

戈拉说：“我们使用基于机器学习的趋势评分，它检查最近度、频率和数量，以及多达100个其他指标。”他解释说，数量是指阅读文章的数量和阅读文章所花时间的内容。

然后，这些数据有助于建立读者档案，并在关键时刻提供付费墙或简讯登记表，以提供最高的转化率。

它本质上使用了冲动购买的原则：当你需要或想要某样东西时，它突然变得可用。与其考虑一系列选择，你更有可能在那里购买。

深度商业智能在一周、一个月和六个月内跟踪和评估读者数据。可以发现读者喜好变化的瞬间，从而呈现出注册/订阅/失分的倾向。

Gola说：“我们为出版商提供了一个工具，可以帮助他们以更有效的方式规划社论。”

“我们确定用户购买产品的原因，并对产品进行评分以捕捉主要事件：注册、简讯注册、订阅和续订。”

查看模式消除了异常(称为事故)。例如，它将排除阅读时间少于15秒的文章的读者。

这样，该算法可以将信息分为两组：有助于与订阅者和意外事件建立关系。

Deep BI还建立了另一个评分，将购买的订阅归属于不同类型的内容，这样发布者甚至可以将用户订阅路径上的免费内容归属于。

从那里，内容被分为以下三类之一：收集内容(让读者与您的品牌互动)、转换内容(让他们订阅内容)和维护内容(让他们留下来、与您的文章互动并更新他们的内容)。

然后，您可以使用这些信息来检查主题、章节和作者，这有助于通知编辑观众的参与。

Gola说：“有时候，有些作家在一个方面很优秀，在另一个方面很低。”

本文就为大家讲解到这里了。