快手用户运营体系搭建：如何搭建用户流失预警模型的一步运营？(组图)
对于一个社区o2o社区产品来说，用户流失一直是市场、运营和产品最关心的问题之一。在一般用户运营过程中，围绕流失用户的解决方案是将一段时间未消费平台的用户定义为流失用户，并召回流失用户。这种操作模式是用户流失后的干预行为，往往有滞后性快手用户运营体系搭建快手用户运营体系搭建：如何搭建用户流失预警模型的一步运营？(组图)，卸载APP的用户很难接触或召回的可能性很小。那么一套有效的用户流失预警系统对于防止用户流失具有重要意义。如何在不依赖数据运营平台和机器学习的情况下建立用户流失预警模型是本文讨论的主要话题。
在实际操作过程中，我们将用户流失预测归结为三个问题：
问题 1：预计哪些用户会流失？
问题2：使用什么样的数据模型进行预测？
问题 3：可能流失的用户有哪些特征？
举个例子来讨论这个问题。平台洗衣频道发现近期客户流失严重，计划组织一次用户活动来遏制这种趋势。但是快手特价号购买，这个客户保留活动是渠道的众多营销活动之一快手用户运营体系搭建：如何搭建用户流失预警模型的一步运营？(组图)，预算也有限。用户部门需要通过数据挖掘找到可能流失的高价值用户，并对这些用户的特征进行刻画，从而利用流失用户的特征来寻找其他可能流失的用户进行分组手术。以下5个步骤探索流失用户的具体操作方法：
一、如何定义流失？
首先，定义样本用户的流失，这可以帮助我们根据样本用户的流失特征预测相似用户流失的概率。与洗衣渠道运营商沟通后，首先将洗衣渠道用户定义为流失用户和非流失用户两类，根据3个月内是否有消费行为划分用户的初始流失在数据层面，流失用户用 1 表示，非流失用户用 0 表示。
二、哪些用户数据可以表征用户流失？
需要考虑哪些用户数据会影响用户流失？这是构建用户预警模型的关键步骤。从数据层面来说，需要用户画像数据和行为数据两个维度，即
用户资料信息：ID、性别、年龄、地区、会员类型、用户来源
用户行为数据：登录天数、在线时间、登录频率、注册天数
用户消费数据：从今天起最后一个订单的数量、累计订单数量、累计消费金额、客户单价
三、如何定义预测时间窗口？
流失分析的目的是在客户流失之前发现他们并采取保留措施。那么分析中的数据应该多长时间作为样本数据量呢？如果检索时间太短，用户特征可能不具有代表性；如果检索时间过长，建模操作时间过长，难以发现错误。因此，定义一个合适的预测时间窗口非常重要。在与洗衣渠道运营商研究用户的历史消费数据，综合数据的可用性和有效性后，我们以3个月的历史数据为预测窗口，以当月的用户数据为验证依据，建立客户流失预测时间窗模型：
四、如何建立用户流失模型？
模型的具体搭建过程属于技术工作，不在本文讨论范围内。我们主要讨论流失模型的构建原理，希望能从一个案例到另一个案例进行推论。
首先，我们需要对用户特征数据和流失字段进行探索性分析，检查每个特征维度和流失之间是否存在强相关性。我们保留高度相关的数据，剔除弱相关的数据
.
以上是利用大数据分析工具建立的洗衣用户探索分析模型。根据该模型，可以得到相关性分析结果如下：
从分析结果可以看出，注册时间长的老用户流失较为严重，说明渠道对老用户的营销工作仍有待加强。通过关联分析，我们保留了与流失密切相关的 8 个用户数据字段，分别是用户类型、来源、会员类型、城市、性别、注册天数、距离最后一次下单的时间、客户单价。
其次，我们需要建立用户流失规则来预测其他用户的流失。还需要采用建模方法。最常用的方法是使用决策树算法生成用户流失规则：
模型建立后，模型需要对数据进行计算，生成流失规则快手卖号咸鱼交易，并对各个数据维度的流失重要性进行排序。由于为了快速生成模型而使用少量数据进行建模，因此预测结果可能不准确。仅供参考：
根据模型生成的流失规则，可以发现流失特征包含4条规则。以规则1为例：如果注册天数>53天，会员类型为钻石会员，容易流失，该用户群运营水平高。对于有价值的用户，洗衣频道的经营者需要特别注意高价值老用户的留存。同样，右图显示，注册天数和会员类型是两个重要的影响因素。
五、如何构建流失用户运营策略？
在确定了流失规则和影响流失的因素后，可以帮助洗衣频道预测哪些用户可能流失？要在损失之前留住，需要给渠道一个具体的运营策略。
细分策略是所有用户的分组化运营，需要渠道为每个群体设计有针对性的营销活动。在这个策略的指导下，如果渠道有足够的预算和足够的精力去做快手用户运营体系搭建，可以采用；评分策略仅针对部分高价值用户进行预测评分，对评分较高的高价值用户采取保留营销措施。相对而言，可以以最低的营销成本达到最好的营销效果。
以上是个人丢失用户的具体操作方法
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