没有想到你是这样的用户！——流失用户预警“ 然后回到文章的正题，关于用户流失。...一、 如何定义用户属于流失 说到流失用户，什么用户叫流失？在这个问题的一开始就遭遇了这样的问题，如何判定用户流失了？...是了解用户流失的原因，然后避免后续用户的继续流失，还是挽回以各种姿势离开我们的用户？我站在了领导的内心OS了一遍，得到了“八嘎，当然是先避免继续流失，最好还能挽回那些流失的最好啊！”。...用户是尝鲜失败流失？复购一段时间后流失？黄金用户突然流失？用户在逐步降低频率濒临流失临界值？已经流失了的用户？这5类将会在后期为我们提供非常重要的帮助。...，确定了用户流失的阶段以及原因。
因此为了满足在激烈竞争中的优势，提前预测出用户是否会流失，采取保留措施成为一大挑战。 本文和你一起探索电信流失客户的画像，后续文章会对电信用户进行流失预测。...一、数据读取与分析 首先介绍一下数据集，它总共包含了7043个用户的信息。...老年人的流失率为0.417，远高于非老年人的流失率0.236。 说明如果想增加用户留存，可以考虑给老年人一些优惠活动或采取一些激励措施来减少老用户的流失。...客户流失率最高的是开通光纤业务的客户，值为0.419，其次是开通数字用户线路的客户，值为0.19，最低的是没有开通互联网业务的客户，值为0.074。...从bad_rate一列可以看出，总费用越低，客户流失率越高，可能和客户是新用户相关。 三、流失客户画像分析-总结 总结的流失客户画像如下： 至此，电信流失客户画像已讲解完毕。
1前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度...针对用户衰退阶段，构建高危流失用户的预警机制，制定面向高危用户挽留策略，是延长用户生命周期、提升用户留存的重要举措，这也是本文将要重点阐述的研究内容。 ?...数据理解 针对用户流失预警这一分析目标，我们重点考察用户活跃类指标，构建流失预警分析建模指标体系： ? 图4：建模指标体系 3. 数据准备 3.1....比如本次流失分析的场景下，流失用户作为目标样本，相比整体大盘来说肯定是属于稀有的标签。...具体做法是对变量按照一定规则进行划分，比如对于连续型的数值变量，按照样本量分位点进行等高划分或者对变量值进行等宽划分为若干个区间，示例如下： 变量名下限上限用户数占比非流失用户数流失用户数流失率指标A相关统计结果
导语｜针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度...针对用户衰退阶段，构建高危流失用户的预警机制，制定面向高危用户挽留策略，是延长用户生命周期、提升用户留存的重要举措，这也是本文将要重点阐述的研究内容。...而落脚点则是建立一套流失预警的分类模型，预测用户的流失概率。 基于上述需求，首先我们要明确“用户流失”的定义，使得分析的目标更符合业务理解及分析要求。...图3：Roll-rate分析 2.2 数据理解 针对用户流失预警这一分析目标，我们重点考察用户活跃类指标，构建流失预警分析建模指标体系： 图4：建模指标体系 2.3 数据准备 2.3.1 样本构造 流失预警分析样本数据选取...比如本次流失分析的场景下，流失用户作为目标样本，相比整体大盘来说肯定是属于稀有的标签。
1 前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度...针对用户衰退阶段，构建高危流失用户的预警机制，制定面向高危用户挽留策略，是延长用户生命周期、提升用户留存的重要举措，这也是本文将要重点阐述的研究内容。 ?...数据理解 针对用户流失预警这一分析目标，我们重点考察用户活跃类指标，构建流失预警分析建模指标体系： ? 图4：建模指标体系 3. 数据准备 3.1....比如本次流失分析的场景下，流失用户作为目标样本，相比整体大盘来说肯定是属于稀有的标签。...具体做法是对变量按照一定规则进行划分，比如对于连续型的数值变量，按照样本量分位点进行等高划分或者对变量值进行等宽划分为若干个区间，示例如下： 变量名下限上限用户数占比非流失用户数流失用户数流失率指标A相关统计结果
有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统解答一下。...实际上，用户流失是不可避免的，天下没有100%的留存。每种业务都要关注自己的核心用户。在谈及用户流失的时候，我们真正要做的是：把流失率关在笼子里，控制在一个可以接受的水平上。...用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此在数据上，我们首先关注的是流失率走势，尤其关注三类问题（如下图所示）。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。...虽然我们习惯上会给一个：用户X月不登录/不购货即为流失用户的定义，但当用户已经不活跃的时候，真实的流失可能已经发生了。为了更好的发现流失问题，往往自然周期和生命周期两种方式，结合活跃率一起看。...比如新用户注册，由拉新活动产生的用户生命周期流失率很容易明显高于正常新用户的（如下图），之后N个月，这一批用户流失率势必高。 ? 因此，在做活动的时候，就得提前考虑相关后果。
作者：陈老师 来源：接地气学堂 有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。...实际上，用户流失是不可避免的，天下没有100%的留存。每种业务都要关注自己的核心用户。在谈及用户流失的时候，我们真正要做的是：把流失率关在笼子里，控制在一个可以接受的水平上。...用户流失分析基本思路 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此在数据上，我们首先关注的是流失率走势，尤其关注三类问题（如下图所示）。 ? 1、事件型问题。由一次/多次事件引发的短期流失率波动。...虽然我们习惯上会给一个：用户X月不登录/不购货即为流失用户的定义，但当用户已经不活跃的时候，真实的流失可能已经发生了。为了更好的发现流失问题，往往自然周期和生命周期两种方式，结合活跃率一起看。...比如新用户注册，由拉新活动产生的用户生命周期流失率很容易明显高于正常新用户的（如下图），之后N个月，这一批用户流失率势必高。 ? 因此，在做活动的时候，就得提前考虑相关后果。
image.png 【面试题】 你所在的公司需要你对公司已流失的用户进行分析，找出流失原因以及对策，请你设计一套分析方案。下图是最近7个月的流失用户数。...时间：近七个月流失用户数 地点：全网销售 数据来源：网站后台导出，数据准确无问题 2.业务指标理解 流失用户：指一段时间内未访问或未登陆的用户。在此我们可以认为1个月未登录的用户已经成为流失客户。...为了方便分析流失用户突然增加的原因，我们可以对流失用户使用多维度拆解分析方法进行拆解，分为新用户流失和老用户流失。...image.png 新用户流失又可以分为不同渠道的用户流失，如下： image.png 老用户流失可以从产品维度，竞品维度和用户维度进行分析。...image.png 1.明确问题：界定流失用户，寻找流失原因。 2.分析原因：用多维度拆解分析方法，把流失用户拆分为渠道维度，产品维度，竞品维度和用户维度，再进行假设检验分析，找出用户流失的原因。
基于XGBoost的用户流失预测 小P：小H，我怎么能知道哪些用户有可能会流失呢？我这里有一份数据，你帮忙看看哪些字段更有助于寻找流失用户 小H：我只需要告诉你哪些特征更重要是吗？
【面试题】 你所在的公司需要你对公司已流失的用户进行分析，找出流失原因以及对策，请你设计一套分析方案。下图是最近7个月的流失用户数。...时间：近七个月流失用户数 地点：全网销售 数据来源：网站后台导出，数据准确无问题 2.业务指标理解 流失用户：指一段时间内未访问或未登陆的用户。在此我们可以认为1个月未登录的用户已经成为流失客户。...为了方便分析流失用户突然增加的原因，我们可以对流失用户使用多维度拆解分析方法进行拆解，分为新用户流失和老用户流失。...新用户流失又可以分为不同渠道的用户流失，如下： 老用户流失可以从产品维度，竞品维度和用户维度进行分析。 接下来我们用假设检验方法对上图里面的每个部分进行验证。 我们可以先对新用户流失情况进行分析。...1.明确问题：界定流失用户，寻找流失原因。 2.分析原因：用多维度拆解分析方法，把流失用户拆分为渠道维度，产品维度，竞品维度和用户维度，再进行假设检验分析，找出用户流失的原因。
kaggle实战-信用卡客户流失预警 带来一篇关于kaggle客户流失预测的数据分析与建模的文章 背景 近年来，不论是传统行业还是互联网行业，都面临着用户流失问题。...我们得到如下的几点结论： 图1：用户每年花费的金额越高，越可能留下来（非流失） 2-3个月不进行互动，用户流失的可能性较高 用户的信用额度越高，留下来的可能性越大 从图3中观察到：流失客户的信用卡使用次数大部分低于...100次 从第4个图中观察到，用户年龄分布不是重要因素 基于用户人口统计信息 用户的人口统计信息主要是包含：用户年龄、性别、受教育程度、状态（单身、已婚等）、收入水平等信息 In [21]: 取出相关的字段进行分析...结论：年龄并不是用户是否流失的关键因素 年龄分布 查看整体数据中用户的年龄分布情况： fig = make_subplots(rows=2, cols=1) trace1=go.Box(x=df['Customer_Age...，从数据预处理、特征工程和编码，到建模分析和调参优化，完成了整个用户流失预警的全流程分析。
SaaS企业要想活下去，也得有三防：防火、防盗、防流失。 用户流失，一只满是漏洞的桶 的确，对于SaaS服务商来说，用户流失就像一只有漏洞的水桶。...这两个考核的出发点是好的，都是针对用户流失。但是，考核回款和流失率，实际并不能降低流失率，为什么？ 首先是回款，哪些款本来就该回、哪些款需要催收，这些是没办法区分的。...其次，因为流失原因很多，比如说获客原因导致的客户质量低。这并非CSM的工作不利导致用户流失，所以考核CSM的流失责任不合情理。 最后，用户流失已经是既成事实的结果，惩处CSM也无济于事。...所以，如果CSM使用方法不当，根本不会阻止用户的流失，还徒增了CSM的留存成本（CRC）。 至于那种“只要CST的服务足够好，用户流失率就会降低，续费率和回款率就能提高”的想法，其实只是一厢情愿。...挽留并不是极力阻止用户离开，而是有一套客户挽留流程。根据离网原因，有一套分级策略。 用户流失是SaaS经营的第一杀手，解决好这个问题就能消除主要的经营隐患。
基于生存分析模型的用户流失预测 小O：有没有什么很好的办法在预测用户流失的同时，提供一些建议帮助我们运营呢？...小H：这简单，如果我可以告诉你什么样的人群容易流失、什么时间点容易流失、用户的可能存活多节可以吗？...不存在半衰期，即当用户流失达到50%的时间节点 0-10个月用户流失加快，50-60个月的用户流失速率也有所提升 # 缩短时间查看前20个月 t = np.linspace(0, 20, 21) fig...，y轴为观测的流失概率 以50个月为例，模型与基准值（对角线）偏离较大，且一直高估了用户的流失情况 建议样本均衡处理，剔除具有相关性的特征等 # 使用brier score观测校准距离：Brier分数对于一组预测值越低...因此也可以将inf定义为最大值 一些用户会在流失前被预测为流失，因此存在剩余生存时间为负。
付费商户流失加剧 营收用户双增，利润大幅改善，有赞以逆势扩张姿态，有效应对着2020年波诡云谲的市场环境。 但有赞的增长数据并非全然无懈可击，付费商家数量变化便暗藏猫腻。...导致有赞付费商家净增绝对量下降的根源，是流失用户的大幅上升：2019年商户流失31340个，2020年商户流失45125个。...如果以“当年流失/当年新增”比值衡量用户流失率，2019年有赞流失率为57%，2020年则升至75%。 当然，付费用户增长乏力并非只发生在有赞身上。...用行业的话说，为了获取更多的付费用户，有赞通过加大营销、服务力度来疯狂揽客。 但即便在费用激增推动下，有赞的存量付费商户增长速度在收缓。当然，比付费商户增长更严峻的是用户流失。...从现实来看，日渐上升的付费商户流失率，或与此有关。 但有赞不能放任用户的流失。
下面的图表表明，流失的用户通常来自加州和新泽西州，大部分付费用户都离开了音乐应用程序，而取消订阅的男性多于女性。 加利福尼亚州和纽约州的人口往往更为密集，因此可能会有更高的流失率和更高的整体参与度。...，即所谓的流失用户。...4.1与流失用户的关系 从下面所示的可视化中，我们得出了以下观察结果： 平均来说，用户每小时播放更多的歌曲； 流失用户每小时都会有更多的取消点赞(thumbs down)行为，平均来看，他们不得不看更多的广告...； 对于流失用户来说，歌曲和积极互动相对于总活动的比率通常较低 流失用户平均每个会话的交互次数更少 免费用户流失率更高 男性用户的流失率略高 基于此分析，尚未删除任何特征。...如上图所示，识别流失用户的最重要特征是错误率，它衡量每小时向用户显示的错误页面数量。用户遇到的错误越多，他/她对服务不满意的可能性就越大。
由此可见，当用户已经离开了产品，再想通过各种手段挽回，难度是非常大的。所以，要在用户即将流失前，根据用户的行为特征及属性特征，有效的识别出用户的流失风险，配合多元化召回策略，最大化的留住这批用户。...流失预警是所有步骤的起始，根据用户的行为特征及属性特征，预测用户在未来一段时间内是否流失以及流失可能性的大小，树模型以及Wide&Deep模型均是比较常用的，将所得到的用户标识、label、置信度输出给下游业务方...不同场景 对于电商型产品，聚焦母婴品类用户是否流失，则关注母婴品类多久没有下单，认为此用户已经流失； 对于电商型产品，聚焦汽车品类用户是否流失，则关注汽车品类多久没有下单，认为此用户已经流失。...流失时间窗口定义 用户流失预警的时间窗口主要包含：「特征选择期」、「空档期」、「预测期」，通俗来讲就是根据「用户过去多久的行为」来预测「用户未来多久流失的概率」。...04 模型搭建环节 在对流失用户定义清晰，以及了解用户可能的流失原因后，就可以开始搭建流失预警模型了。模型搭建的核心环节大体分为两步：「特征工程」及「模型搭建」。
在电商运营过程中，会有大量的用户反馈留言，包括吐槽的差评，商品不满的地方等等，在用户运营生态中，这部分用户是最有可能流失也是最影响nps的人群，通过对其评价的语义分析，每日找出潜在的流失人群进行包括"电话回访...","补券安慰"，"特权享受"等行为，有效的降低了用户的流失。...根据实际的业务营销效果，在模型上线后，abtest检验下模型识别用户人群进行营销后的流失率比随意营销下降9.2%，效果显著。...比如我们这次做的流失用户预警是基于电商数据，你拿去做通信商的用户流失衡量的话，其质量会大大下降，所以重复开发的成本较高，这个属于非增强学习的硬伤，目前也在攻克这方面的问题。...定义用户属性 首先，我们定义了已经存在的流失用户及非流失用户，易购的用户某品类下的购买周期为27天，针对前60天-前30天下单购物的用户，观察近30天是否有下单行为，如果有则为非流失用户，如果没有则为流失用户
举个例子来说，在互联网行业，用户流失是较为常见的分析主题，生存分析法就可以运用于探究用户从进入互联网产品到流失这一过程的转变时长。这一期内容，小编会运用生存分析方法通过Python预测用户流失周期。...在该数据集中，流失用户的定义为在上个月之内离开的用户，数据集已经给出用户流失标签。...、每月付费、总付费三个字段在流失用户和留存用户之间的差异对比以及整个数据集中流失和留存用户的数量展示。...，留存用户的留存时间、总消费金额长于流失用户，但留存用户的月付费金额少于流失用户。...图1流失与费流失用户各个特征对比
近期，腾讯游戏工作室对近2000名流失玩家进行了一次问卷调查活动。...调查结果显示：有44%的玩家是因为适配相关问题而流失： 游戏画面太卡； 网速慢、掉线； 报错，闪退，黑屏； 从调查结果中我们不难看出，手游适配问题已经对游戏的留存造成了巨大的影响。...我们最近还会从活跃用户中抽取幸运用户送出红包喔。
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