ChatGPT 資料科學與分析應用

客戶成長分析計畫

根據附件中的利害關係人問題，以下提供一份六週分析路線圖，用於評估客戶獲取趨勢並最佳化跨地區的行銷投資。此計畫符合 JAF Analytics 的第三季成長重點，並結合行銷與產品數據，完整掌握客戶從接觸到轉換的整體流程。

定義成功指標

• 主要指標：各區域的新付費使用者數

• 支援指標：試用轉付費的轉換率、各通路 CAC、區域啟用率

• 目標：在高成長市場（EMEA、LATAM）將付費轉換率提升 12%

資料來源

• CRM：SaleslyPro — 潛在客戶與交易追蹤

• 產品遙測：AppEvent Stream（D-Data 匯出）— 提供啟用、留存與互動相關資料

• 廣告成效：AdScope360 — 顯示各活動與地區的支出與投資報酬率

• 財務系統：LedgerIQ — 用於執行歸因驗證的收入確認

特徵流程產生器

依據提供的結構描述與特徵定義，我產生了 SQL 轉換邏輯與驗證規則，用於支援 SteamForge AI 推出的即時個人化流程。目標是建立一致且受監控的特徵表，以供下游模型訓練與推論使用。

轉換 SQL

• 已建立 user_activity_features 表格，將 user_events 與 session_metadata 的事件資料整合在一起

• 對活動頻率與持續時間指標進行標準化處理

• 使用視窗函數計算滾動 7 天的互動平均值

• 將轉換流程以版本化的 .sql 腳本儲存，路徑位於 /pipelines/features_v2/

驗證測試

• 為關鍵欄位（user_id、timestamp、event_type）新增 null 檢查

• 為 session_length、page_depth 等數值欄位設定範圍測試

• 設定連結完整性測試，確保所有 user_id 能正確對應主設定檔資料表

• 透過 DataGuard CI 整合自動化斷言

模型漂移報告 – Conversion Prediction v3

摘要

自動漂移分析發現最近的行動工作階段中，session_duration 特徵的輸入分布出現明顯偏移。本報告將九月後的事件資料與 Nsyte Systems 使用於 Conversion Prediction v3 的基準訓練期間進行比較。

漂移結果

• 輸入漂移幅度：0.42（中度）

• 受影響特徵：session_duration — 平均值從 4.2 分鐘升至 6.7 分鐘。

• 受影響族群：行動使用者（iOS 與 Android）。

• 對模型準確性的影響：整體預測分數下降 3.2%。

根本原因指標

• 九月初的產品更新更改了應用程式內的計時器行為

• 背景工作階段的增加使持續時間分布偏斜背景工作階段增多，導致持續時間分布偏斜

• TelemetrySync v2.4 的推出造成輕微記錄延遲

高階主管 KPI 資訊主頁草案

根據你上傳的分析內容，我已建立一份統一的資訊主頁故事板，總結 Aurora Insights Group 的關鍵營收與留存指標。這份故事板說明各地的成長機會、留存狀況和可能出現的流失風險，方便你在討論下季度規劃時參考。

綜合指標

• 各區域收入：彙總自 Revenue_By_Region.ipynb 的輸出，並依貨幣與財政週標準化

• 客戶留存：來自 Customer_Retention_Analysis.csv，並依取得批次與方案等級分組

• 流失趨勢：計算 3 個月滾動流失率，並將行銷活動的支出數據一併對照，方便理解背後的情況

• 新增生命週期價值 (LTV) 與淨留存率 (NRR) 的 KPI

故事板輸出

• 自動產生的簡報依主題分類：區域成長、留存驅動因素、收入穩定性

• 每個部分都包含摘要圖表、趨勢標註，以及提供給主管審閱的重點說明

• 加入針對離群區域與明顯留存波動的動態標註

• 草稿匯出為 .pptx 供預覽使用，也提供 JSON 結構，方便匯入資訊主頁