流失用户运营本质是什么？其本质就是基于用户大数据分析的流失预警。流失预警需要运营能够根据用户流失特征准确预测哪些用户面临流失？是平台的高价值用户还是一般价值用户？我们从三个方面来探讨用户流失预警体系如何搭建。

流失用户运营本质是什么？这是用户运营中面临的一个更具挑战的课题。

相信许多企业非常关注这个课题，也许每天运营大boss会盯着用户数据面板大声呵斥：用户流失率为什么这么高？你们在做流失用户的召回工作吗？

这时，许多人回答流失用户运营的本质不就是流失用户召回嘛！

于是，运营人员会煞有介事的搭建一套流失用户运营召回体系。在这套体系的指导下常见的运营场景，是将一段时间内未登陆或购买的用户定义为流失用户；策划召回活动并用push或短信去触达用户。

许多企业的用户运营在重复着这样的工作，但是会发现流失用户的召回概率非常低。一方面，用户流失意味着用户放弃了产品，想把用户再召回无疑变成了一次拉新工作；另一方面，用户流失的原因不清楚，想通过一张券或促销活动文案将用户召回，用户在看到这样的召回短信时往往进行了主动屏蔽。

那么流失用户运营的真正本质是什么？其本质就是基于用户大数据分析的流失预警。用户大数据分析需要运营能够将用户的基础画像数据、行为数据、消费数据进行建模并挖掘用户流失特征；流失预警需要运营能够根据用户流失特征准确预测哪些用户面临流失？是平台的高价值用户还是一般价值用户？每种用户流失挽回的策略不同。

我们从三个方面来探讨用户流失预警体系如何搭建。

一、流失预警建模原理

首先我们来明晰流失预警的原理：

首先建立一个观察窗口。通过搜集、分析用户历史数据表现，包括登陆频次、登陆时长、浏览时长、浏览深度、跳出率、下单频次等用户行为数据确定一个观察窗口，观察窗口期内可以通过流失定义来确定一批已知流失用户。

其次建立一个表现窗口，通过建立用户大数据模型来分析已知流失用户画像特征、消费行为特征、用户生命周期特征来建立流失规则集，并不断优化模型提升预测的覆盖率和命中率。

再次建立预测窗口，在未来几周或几个月内，通过模型对尚未明确流失的用户进行预测，并建立流失评分体系，通过评分规则打上相应流失标签，比如：高风险流失用户、中风险流失用户、低风险流失用户。

上图是接下来要搭建流失预警模型的一个原理图，做流失预测分析，我们从大数据角度一一剖析：

在观察期窗口，我们需要从历史数据库里挖掘一批样本数据用户，并完善流失评价维度，在这个阶段，流失评价维度需要全方位用户字段数据，以方便接下来建模过程中，由模型通过多元算法评价各维度与流失的关系并做排序处理。

在表现期窗口，需要搭建最终的流失预测模型，模型通过观察期样本数据用户进行训练，判断已知流失用户有哪些？

这个时候从几方面来评价模型的准确度：

命中率：在对用户流失进行预测的时候，假设训练集中的用户10%为流失用户，其余都为留存用户。模型在输出的结果中，所有预测流失用户中实际流失的百分比，百分比越接近真实流失比例，证明此模型训练的效果越好。

查全率：假设我们通过数据挖掘给出业务部门一个20人的流失名单，结果该名单中16人确实流失了，这个模型的查准率达到了80%，相当不错，可是问题是最终流失用户是1000名，这时业务部门不干了，模型预测的结果离实际业务情景十万八千里。这个时候模型需要引入一个指标是查全率，该指标也叫做模型覆盖率，也就是模型在输入大数据后，能够更加全面的覆盖到我们需要找到的流失用户。

在预警期窗口，我们最终通过样本数据建立起流失预测模型，并通过数据不断训练，使模型的查准率和查全率得到有效提升。接下来我们可以预测下个月或下个季度用户流失名单，需要将全量用户数据导入模型，获得一个流失规则的评分集或者规则集，并为用户打标进行精准的分层运营。

二、流失预警模型搭建