讲讲用户的流失预警

一、什么是用户的丢失预警

咱们都知道，关于一款相对开展现已较老练以及商场相对饱满的产品而言，获取一个新用户的本钱会远远高于留住一个老用户，老用户的丢失意味着收益的削减。所以信任许多人都会去树立一套丢失用户的召回系统，会先界说丢失用户，然后会用各类触达办法，例如短信、push等去进行丢失用户召回。但是，许多状况下这类召回作业的召回率并不抱负。一方面，现已真实丢失的用户很或许现已卸载了app，封闭了推送信息，不能进行有用触达，另一方面用户由于某种原因抛弃了app，在收到召回信息的时分很或许会无视及发生恶感，召回的难度或许并不比获取一个新用户低。

所以，当用户现已脱离，就现已十分难再让他回来。所以咱们期望能够在一个用户成为丢失用户之前，就根据他的本身特点及行为等特征识别出用户的丢失危险，及时采纳办法进行用户款留，这便是用户的丢失预警。丢失预警一能够将用户召回时刻前置，二与丢失召回比较，本钱低、召回难度低，三能够在app内进行召回促活，玩法办法更多元。

二、怎样树立用户丢失预警

2.1界说丢失用户

用户丢失其实指的是在一段时刻内不再运用产品的用户，实际上不同产品关于用户丢失衡量的维度规矩是不一样，不会有一个通用的界说。界说丢失通常是两个维度组合而成，即行为加周期，例如有的产品将一周不登录界说为丢失，一些产品将半年未付费界说为丢失。此外，界说丢失还能够结合用户特点来分层，例如关于不同性别用户、不同等级用户，根据不同的丢失阈值设定。

用户的行为会十分多，咱们需求结合产品类型及此阶段的总运营方针，找出能够界说用户的中心行为。例如电商产品能够用购买行为来界说，用户多久未购买算丢失；内容型产品的顾客能够用用户阅读来界说，用户多久没有阅读算丢失，创作者能够用用户宣布来界说，即创作者多久未宣布著作才算丢失。而周期则能够用拐点理论结合事务特性来作为周期界定的参阅，终究用行为+周期界说丢失用户。

2.2剖析丢失原因

咱们为什么要剖析用户丢失原因？是由于在树立完丢失预警模型后，咱们需求知道不同用户发生脱离的想法及行为的原因，针对性的进行用户拯救。以及寻觅用户留存的要害行为，进行用户行为引导。根据不同的丢失用户，做针对性丢失原因剖析，办法主要有以下4类：

2.3丢失预警模型树立

丢失预警模型需求针对不同生命周期的用户采纳不同模型来进行猜测，能够将用户分为获取期、进步期、老练期、衰退期。分周期是为了在后续将用户生命阶段归入精细化运营的预警召回战略中。丢失预警即提取用户前史数据，调查必定窗口时刻各相关数据状况，然后根据上述的丢失用户界说点评用户在体现窗口内丢失的状况，然后猜测当时用户在未来的丢失概率。

那么哪些用户数据能够影响到用户丢失？能够大略的划分为三个维度，即用户画像数据、用户行为数据、用户消费数据。此外，咱们还需求界说猜测的时刻窗口，即咱们应该剖析多长时刻段内的样本数据呢？这就需求结合事务人员经历以及前史的用户行为数据，再归纳数据的可获取性，终究树立一个合理时刻猜测窗口。

在调查期内，咱们需求从前史数据发掘一批样本用户，并根据用户画像数据、用户行为数据、用户消费数据这三个主维度，完善各层面点评目标，尽量包括全方位的字段数据，以便利后续建模中点评各目标与丢失的相关性。获取体现期窗口内的成果数据，能够树立终究的猜测模型，获取用户的丢失规矩及各特征目标的重要性排序。常用的预警算法包括决策树、随机森林、逻辑回归等。在猜测期窗口，咱们将练习的模型不断优化，除掉一些相关性低的特性。使得模型准确率、命中率、覆盖率进步，接下来即可猜测下个月的用户丢失概率，输出丢失用户评分及名单。

三、分层运营、预警用户召回

3.1用户分层

做好丢失预警模型仅仅把或许有丢失倾向的用户圈出来了，而不采纳针对性召回引导等于白做。此刻，咱们现已具有不同维度标签的数据，即用户生命周期*丢失危险概率等级*丢失原因等。咱们将多维度进行分组穿插摆放，能够获得具有不同营销场景含义的用户，可据此树立一套杰出的预警召回用户分层机制。

3.2丢失危险用户促活、召回办法

发送优惠券及优惠金额调整添加app内的用户引导，场景化提示案牍等优化相关引荐个性化push案牍、短信等其他针对特定丢失原因的优化计划

关于各类的精细化运营用户促活及召回的手法，有十分多的文章在讲，在此不具体赘述。此外，在实际操作中，咱们需求重视用户的促活、召回作用剖析，剖析用户的拯救本钱。再结合召回作用收益来剖析全体的roi，结合ab试验等手法来不断优化roi。以上咱们论述了用户丢失预警的一个大约树立办法。欢迎重视我的微信大众号，随时沟通数据剖析方面问题。

原文始发于微信大众号（赵小洛洛洛）

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