3个方面,告诉你用户流失预警体系如何搭建
admin
2021-02-10 13:00:34
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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。

3个方面,告诉你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最具挑战的课题。

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。

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