面向在线英语教育应用的用户特征分析及偏好预测模型搭建

在线教育是一个高速发展的商业领域。在这一领域中,用户的系统化触达和维护被作为一个重要的领域受到商业界和学术界的高度关注。本文旨在通过数据分析及挖掘在线成人英语教育领域用户行为特征,并与最终转化目标进行关联分析,洞察在线英语教育的用户特征及转化的规律。进一步地,本文对坚小持微课(JXC)的用户的运营及转化问题进行建模,尝试筛选出更容易转化的用户及预测用户的偏好。通过自检验、真实环境测试以及与经验丰富电销人员的短信营销AB-test,机器学习分类模型在筛选出更容易转化人群方面展现了优秀的性能,而且有助于控制营销成本和提升营销效果。