随着手游市场竞争加剧，用户流失预测成为游戏运营商优化产品与提升收益的关键。腾讯信鸽作为领先的大数据推送与用户分析平台，其手游流失预测功能依托强大的存储服务，实现了从数据采集到智能分析的全链路支持。
一、存储架构设计
腾讯信鸽采用分层存储架构，整合实时与离线数据处理能力：
- 实时数据层：基于腾讯云CKV+存储集群，以毫秒级延迟记录玩家登录、付费、关卡进度等行为流水数据。
- 聚合数据层：通过TDW数据仓库对历史数据进行ETL处理，生成用户标签、行为序列等特征集合。
- 模型存储层：利用TencentDB for MySQL存储训练完成的预测模型参数及用户流失概率结果。
二、存储核心特性
- 高并发读写：支持单日千亿级事件上报，通过分库分表策略保障集群弹性扩展。
- 多模态数据融合：结构化数据（用户属性）与非结构化数据（操作日志）分别采用列式存储与对象存储，通过统一元数据管理实现关联查询。
- 数据生命周期管理：建立冷热数据分层机制，近期活跃数据存放于SSD存储，历史数据自动归档至低成本COS对象存储。
三、业务价值实现
该存储方案为流失预测提供三大支撑：
- 特征工程保障：累计存储180+维度的用户特征，包括会话时长分布、付费衰减曲线等深度指标。
- 实时决策能力：用户行为数据写入后5分钟内更新预测得分，助力运营团队及时触发干预策略。
- 模型迭代闭环：存储的历史预测结果与真实流失数据形成反馈回路，持续优化XGBoost与深度学习模型准确率。
实践表明，某SLG游戏接入该服务后，通过存储层提供的完整用户画像，使7日流失预测准确率达到89%，挽留活动成本降低34%。随着向量数据库技术的引入，信鸽平台将进一步优化高维特征检索效率，深化实时预测能力与存储服务的协同创新。
