如何制作用戶(hù)流失模型？（制作用戶(hù)流失模型的3個(gè)步驟） DATE: 2026-05-05 11:25:33
在做用戶(hù)運營(yíng)的何制戶(hù)流戶(hù)流時(shí)候，除了要了解用戶(hù)，作用作用驟為用戶(hù)建立畫(huà)像外，失模失模另一個(gè)重要的型制型方向就是用戶(hù)流失分析，對可能流失的個(gè)步用戶(hù)進(jìn)行分析、預警，何制戶(hù)流戶(hù)流及時(shí)采取措施進(jìn)行用戶(hù)挽留，作用作用驟最大可能的失模失模減少企業(yè)的損失。
通常情況下，型制型企業(yè)挽留一???個(gè)老用戶(hù)相比于拉動(dòng)一個(gè)新用戶(hù)，個(gè)步在增加營(yíng)業(yè)收入、何制戶(hù)流戶(hù)流產(chǎn)品周期維護方面都是作用作用驟有好處的。眾多實(shí)踐證明，失模失模提升用戶(hù)留存率，型制型減少用戶(hù)流失，個(gè)步對于任何一家企業(yè)來(lái)說(shuō)都是非常重要的。隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，對于企業(yè)來(lái)說(shuō)，用戶(hù)留存也逐漸成為了反映企業(yè)及產(chǎn)品核心競爭力的關(guān)鍵要素。
如何進(jìn)行用戶(hù)流失分析與預警？主要包括識別流失用戶(hù)、定位流失原因、預警即將流失的用戶(hù)??，最終提供用戶(hù)流失名單給運營(yíng)人員做重點(diǎn)運營(yíng)。
一定義流失用戶(hù)
不同的產(chǎn)品對用戶(hù)流失有著(zhù)不同的定義，一般情況下，用戶(hù)流失其實(shí)指的是在一段時(shí)間內不再使用產(chǎn)品的用戶(hù)，可以通過(guò)回流率來(lái)判斷，即：回流用戶(hù)數/流失用戶(hù)數*100%。在分析時(shí)，需先找出可以定義用戶(hù)的核心行為(′?ω?`)，例如用戶(hù)多久沒(méi)有瀏覽網(wǎng)頁(yè)算流失；用戶(hù)多久不使用產(chǎn)品算流失。在根據回流率采用拐點(diǎn)理論來(lái)確定流失周期，如下圖可以看出第4周后回流率下降速度減慢，后期回流率趨于平緩，因此將第4周定義為流失周期，這樣就可以通過(guò)流失周期將用戶(hù)劃分為流失與非流失用戶(hù)。
二流失原因分析
流失原因分析可從兩個(gè)方面著(zhù)手，一方面可利用構建的用戶(hù)流失預測模型，ヽ(′▽?zhuān)?ノ定量的探索找出影響用戶(hù)流失的主要原因，從而針對性的進(jìn)行用戶(hù)挽回。另一方面考慮到數據分析的局限性，采用用戶(hù)調研問(wèn)卷、競品調研、客戶(hù)反饋評價(jià)等定性的分析用戶(hù)流失的原因。兩者相結合，可幫助運營(yíng)人員深入了解流失原因，為后續預防用戶(hù)流失制定運營(yíng)策略。
三構建流失預警模型
在建立模型時(shí)，我們需要(yao)從歷史數據中獲取到一定時(shí)間內的??用戶(hù)基礎數據（性別、年齡、地域、會(huì )員類(lèi)型、用戶(hù)來(lái)源??等）、用戶(hù)行為數據（登錄天數、在線(xiàn)時(shí)長(cháng)、登錄頻次等）以及用戶(hù)消費數據（最近一單距今天數、累計單量、累計消費金額、客單價(jià)等），同時(shí)需要將用戶(hù)按是否為流失用戶(hù)貼標?簽。在數據預處理后可采用機器學(xué)習的方法建立模型，由于是二分類(lèi)問(wèn)題，同時(shí)需要??用戶(hù)的流失規則及各特征指標ヽ(′ー｀)ノ的重??要性排序，因此可以選擇隨機森林、決策樹(shù)、邏輯回歸等算法。最后通過(guò)模型評價(jià)指標例如正確率、召回率、精確???度等，篩??選出最優(yōu)模型進(jìn)行模型部署，對未來(lái)用戶(hù)流(╯°□°）╯失做預警。
接下來(lái)舉一個(gè)電信的實(shí)例，眾所周知，客戶(hù)在電信運營(yíng)商戶(hù)群中的地位十分重要，(╯‵□′)╯如何有效地保留現有客戶(hù)、開(kāi)發(fā)潛在客戶(hù)、回流已流失客戶(hù)是電信運營(yíng)商市場(chǎng)競爭中的三個(gè)重要環(huán)節，因此對電信客戶(hù)流失進(jìn)行預測尤為重要。
已知從運營(yíng)商獲取數據：
1、用戶(hù)基礎數據，包括性別、年齡、職業(yè)、教育程度、所在地區等；
2、用戶(hù)的行為數據，包括入網(wǎng)時(shí)間、投訴次數、通話(huà)時(shí)長(cháng)、基本月租、話(huà)費額等。
首先需要先定義流失用戶(hù)，確定哪些用戶(hù)的核心行為可以代表流失，是連續欠費不交還是號??碼長(cháng)期不用(°□°)？定義完核心行為后，就可以根據公式計算回流率，利用拐點(diǎn)理論找出流失周期，
以上采用的是邏輯回歸的算法進(jìn)行建模，模型需要選擇自變??量包括性別、年齡、職業(yè)、入網(wǎng)??時(shí)間??等，因變量表示是否??流失，確定好訓練集和驗證集的比例后便可以運行模型，訓練集用于訓練模型，驗證集用于驗證模型以便輸出最優(yōu)模型，模型運行完輸出的ヽ(′ー｀)ノ結果包括模型系數，還有訓練集、驗證集的正確率、召回率、精確度等，如下圖：
建立完模型后可通過(guò)產(chǎn)品自帶的調度任務(wù)，利用模型應用，定期自動(dòng)執行實(shí)驗，對未來(lái)的用戶(hù)預測，并(bing)將模型預測結果存入到數?據集中，方便??數據分析人員分析及運營(yíng)人員采取相應的挽留措施。
在進(jìn)行完用戶(hù)流失分析與預警后，我們拿到了流失名單，可通過(guò)聚類(lèi)、RFM模型等將用戶(hù)分群??，如下圖給出各類(lèi)客戶(hù)流失率的占比，也可以進(jìn)一步細分??客戶(hù)按性別、年齡等分析用戶(hù)流失率，實(shí)(′_｀)現對不同的用戶(hù)采用不同??的召回策略。