什么是流失預測模型
用戶流失預測模型包括：
1）定義用戶流失周期
目的是判斷用戶是否流失。這里引入回訪率（即某日登陸的用戶中在其后再次登錄的用戶數/當時登錄的用戶數*100%)。
用戶流失期限越長，用戶的回訪率越低，存在一個時間拐點，在該周期后用戶回訪率隨周期的延長而下降緩慢，下降緩慢的這批用戶即為平臺長期活躍用戶，而該周期即為用戶流失周期。
2）抽取建模樣本
抽取的用戶是已經過了上述的流失周期（即可定義用戶是否流失）。
參與建模的指標維度：用戶基本信息、訪問行為、消費行為。
3）使用決策樹預測用戶是否流失
模型首先需要將用戶分成訓練集和測試集(默認劃分為13比7)，然后用訓練集的數據來訓練模型，在用來預測測試集，最后用預測的準確性（AUC）來評估模型。
流失用戶的原因分析以人（平臺用戶）、貨（如電商商品）、場（平臺、競品等）三個維度為主。
用來評估客戶流失預測模型預測效果好壞的一個重要指標，就是提升度。
所謂提升度，是指使用模型預測客戶流失比不使用模型要好多少。
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本文為@運營喵原創，運營喵專欄作者。
