流失用户运营=流失用户召回？必定不是！假如你没有颠末系统化地去阐明流失用户放弃你家当物的原因，去针对这些原因做出运营行为，只执着于用一些促销手段去召回用户，那必定是无效的。就算真的有召回到一些用户，基础的问题没有办理，用户照旧会领了福利就走。

流失用户运营本质是什么？这是用户运营中面对的一个更具挑战的课题。

相信很多企业很是存眷这个课题，也许天天运营大boss会盯着用户数据面板高声呵叱：用户流失率为什么这么高？你们在做流失用户的召回事情吗？

这时，很多人答复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岸或购置的用户界说为流失用户；筹谋召回勾当并用push或短信去触达用户。

很多企业的用户运营在反复着这样的事情，可是会发明流失用户的召回概率很是低。一方面，用户流失意味着用户放弃了产物，想把用户再召回无疑酿成了一次拉新事情；另一方面，用户流失的原因不清楚，想通过一张券或促销勾当文案将用户召回，用户在看到这样的召回短信时往往举办了主动屏蔽。

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阐明的流失预警。用户大数据阐明需要运营可以或许将用户的基本画像数据、行为数据、消费数据举办建模并挖掘用户流失特征；流失预警需要运营可以或许按照用户流失特征精确预测哪些用户面对流失？是平台的高代价用户照旧一般代价用户？每种用户流失挽回的计策差异。

我们从三个方面来探讨用户流失预警体系如何搭建。

一、流失预警建模道理

首先我们来明了流失预警的道理：

首先成立一个调查窗口。通过汇集、阐明用户汗青数据表示，包罗登岸频次、登岸时长、欣赏时长、欣赏深度、跳出率、下单频次等用户行为数据确定一个调查窗口，调查窗口期内可以通过流失界说来确定一批已知流失用户。

其次成立一个表示窗口，通过成立用户大数据模子来阐明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成立流失法则集，并不绝优化模子晋升预测的包围率和掷中率。

再次成立预测窗口，在将来几周或几个月内，通过模子对尚未明晰流失的用户举办预测，并成立流失评分体系，通过评分法则打上相应流失标签，好比：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子的一个道理图，做流失预测阐明，我们从大数据角度一一分解：

在调查期窗口，我们需要从汗青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，以利便接下来建模进程中，由模子通过多元算法评价各维度与流失的干系并做排序处理惩罚。

在表示期窗口，需要搭建最终的流失预测模子，模子通过调查期样本数据用户举办练习，判定已知流失用户有哪些？

这个时候从几方面来评价模子的精确度：

掷中率：在对用户流失举办预测的时候，假设练习会合的用户10%为流失用户，其余都为留存用户。模子在输出的功效中，所有预测流失用户中实际流失的百分比，百分比越靠近真实流失比例，证明此模子练习的结果越好。

查全率：假设我们通过数据挖掘给出业务部分一个20人的流失名单，功效该名单中16人确实流失了，这个模子的查准率到达了80%，相当不错，但是问题是最终流失用户是1000名，这时业务部分不干了，模子预测的功效离实际业务情景十万八千里。这个时候模子需要引入一个指标是查全率，该指标也叫做模子包围率，也就是模子在输入大数据后，可以或许越发全面的包围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成立起流失预测模子，并通过数据不绝练习，使模子的查准率和查全率获得有效晋升。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子，得到一个流失法则的评分集可能法则集，并为用户打标举办精准的分层运营。

二、流失预警模子搭建