Dino GamesROAS Prediction

Dino ROAS Prediction

Tool không sai.
Sai là do bạn😅.

Tải file ROAS lên, chọn các chỉ số muốn xuất, tải về file CSV giữ nguyên dữ liệu gốc và có thêm các cột Predict bạn cần.

Engine RADPL v6: neo ở actual mới nhất, học theo tình hình gần đây của từng game và cảnh báo các đoạn dữ liệu bất thường.

Chọn file cohort CSV

Thả file vào đây hoặc chọn từ máy

Cột tối thiểuapp / campaign / geo / media source · day · ít nhất 2 cột roas_dN từ D3 đến D30Retention (rr_dN, retention_rate_dN hoặc Retention rate N days) giúp model ML chính xác hơn. Cost là tùy chọn.Điền tên cột trong file (cách nhau bởi dấu phẩy) để filter / xem predict theo Ad, Adset… Cấu hình được lưu trên máy này.
Xem theo
Data cutoff

File đầu vào luôn là daily. Week gộp các ngày đủ data trong tuần (Thứ 2–CN) thành 1 cohort rồi mới Predict; tuần có ngày chưa đủ data bị bỏ. Predict theo: bấm một dimension (vd. Geo) để cộng mọi giá trị thành 1 dòng Tổng mỗi ngày rồi mới Predict (cost, installs, revenue cộng; ROAS theo cost). Ở bộ lọc Geo cũng có lựa chọn này. Auto: neo ở ngày actual mới nhất có trong file (tới D180). Muốn Auto tới D43 thì export AppsFlyer kèm các cột ROAS tới D43 trở lên — file chỉ có tới D30 thì Auto dừng ở D30. D7/D14/D30 hoặc D bất kỳ (D4–D30): backtest tại cutoff đó, bấm là tính (file lớn mất vài chục giây). Lùi x ngày: bỏ x ngày actual cuối của mọi cohort rồi Predict lại, để xem Predict tăng/giảm do ngày nào. Tick So với cutoff trên biểu đồ để vẽ chồng các cutoff.

Chọn file CSV để bắt đầu.