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流失用户如何预警

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。

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用户增长分析——用户流失预警

1前言针对用户增长分析这个课题,本文主要从用户流失的角度,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流失用户流失率指标A相关统计结果图

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    用户增长分析系列:用户流失预警

    1前言针对用户增长分析这个课题,本文主要从用户流失的角度,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流失用户流失率指标A相关统计结果图

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    用户流失,该怎么分析?

    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。

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    用户流失,该怎么分析?

    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。

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    用户流失,该怎么分析?

    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。

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    用户流失严重,怎么办?

    image.png 【面试题】 你所在的公司需要你对公司已流失用户进行分析,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。

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    国内SaaS企业如何应对用户流失

    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。

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    客户流失加剧,有赞陷入用户增长困境

    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流失

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    基于PySpark的流媒体用户流失预测

    下面的图表表明,流失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。

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    基于自然语言识别下的流失用户预警

    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

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    Python实战|利用生存分析预测用户流失周期(一)

    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

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    「经验」我对用户增长的理解『流失预警篇』

    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」。

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    用上WeTest适配测试,流失用户减少一半!

    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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    Python实战|利用生存分析预测用户流失周期(二)

    利用生存分析预测用户流失周期 上篇 1.数据基本情况探索 2.数据来源及预处理 3.数据相关性探索 下篇 1.Cox风险比例模型建模 2.Cox风险比例模型效果评估 3.Cox风险比例模型预测流失用户 4.改善运营策略,防止用户流失 完整代码已经汇总到知识星球,可以按需获取! https://t.zsxq.com/VBYNrVR Cox风险比例模型是用户流失分析中较为常用的方法,该模型不仅可以预测用户是否会流失,还能预测用户何时流失,下面一起来看看Cox风险比例模型如何预测用户流失 1 Cox风险比例模型预测流失用户 经过上述一系列的铺垫,终于进入了Cox风险比例模型。 ,即低估了流失率;而在曲线的上端则低估了用户的留存概率,即高估了流失率。

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    基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题

    本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测,及可能存在的一些常见问题,作为深度学习的入门阅读比较适合。 ---- 行业做法: 通常的行业预测用户流失大概分以下几种思路: 利用线性模型(比如Logistic)+非线性模型Xgboost判断用户是否回流逝 这种方法有关是行业里面用的最多的,效果也被得意验证足够优秀且稳定的 核心在于,先确定几条核心的流失指标(比如近7日登录时长),然后动态的选择一个移动的窗口,不停根据已经流失用户去更新流失指标的阈值。当新用户达到阈值的时候,触发流失预警。 场景模型的预测 这个方法比较依赖于公司业务的特征,如果公司业务有部分依赖于评论,可以做文本分析,比如我上次写的基于word2vec下的用户流失概率分析。 ---- 用户流失分析 说了那么多前置的铺垫,让我们来真实的面对我们需要解决的问题: 首先,我们拿到了用户是否流失的历史数据集20724条,流失与飞流失用户占比在1:4,这部分数据需要进行一下预处理,这边就不细讲预处理过程了

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    基于Tensorflow的神经网络解决用户流失概率问题

    前言 用户流失一直都是公司非常重视的一个问题,也是AAARR中的Retention的核心问题,所以各大算法竞赛都很关注。 本文主要讲解神经网络、TensorFlow的概述、如何利用python基于TensorFlow神经网络对流失用户进行分类预测,及可能存在的一些常见问题,作为深度学习的入门阅读比较适合。 行业做法 通常的行业预测用户流失大概分以下几种思路: 1、利用线性模型(比如Logistic)+非线性模型Xgboost判断用户是否回流逝 这种方法有关是行业里面用的最多的,效果也被得意验证足够优秀且稳定的 核心在于,先确定几条核心的流失指标(比如近7日登录时长),然后动态的选择一个移动的窗口,不停根据已经流失用户去更新流失指标的阈值。当新用户达到阈值的时候,触发流失预警。 用户流式分析 说了那么多前置的铺垫,让我们来真实的面对我们需要解决的问题: 首先,我们拿到了用户是否流失的历史数据集20724条,流失与飞流失用户占比在1:4,这部分数据需要进行一下预处理,这边就不细讲预处理过程了

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    用户建模教程:3步搭建一个流失模型

    任何一个产品,用户流失都是一种必然现象。 用户挽留的第一步就是建立用户流失模型,只有建立一个准确的用户流失模型,才能让后续的工作,如梳理用户流失节点、通过各种渠道对用户进行召回,事半功倍。 二 用户流失模型的搭建 当我们在进行用户流失建模的时候,要点就是把流失用户根据一定的属性或行为特征进行分类,为流失用户进行属性或行为特征的拆解,找到对于流失用户的关键性指标。 定义流失用户 精准防范用户流失时,要做的第一步就是先明确流失用户定义,需要根据自身产品的类型、调性以及用户画像来定义流失用户的概念。 建构用户流失模型 应用于参考不同频次的用户的行为特征来构建行为模型的做法,为流失用户进行行为特征的拆解,找到对于流失用户的关键性指标。 更有效的思路是:既然我们已经知道了流失用户的特征,那么当不活跃用户出现了流失用户的特征的时候,说明出现了流失预警,需要启动相应的防流失策略。

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    应用:基于自然语言识别下的流失用户预警

    更新内容参见:基于自然语言识别下的流失用户预警 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。 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

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