運營需要具有預測性并防止用戶流失，概念，數據，工具，可以從這些方面解決這個問題。
“雙十二”大推動打開了今年年底的序幕。接下來的圣誕節和新年雙打為APP年終結束提供了各種機會。在這樣的市場環境中，如果操作想要獲得成功的沖動，他們必須實現“稀疏”和“阻止”的組合。操作必須在眾多活動和噱頭中脫穎而出，吸引用戶，抓住用戶時間，并且需要準確防止用戶流失。
運營如何實現“精確”以防止用戶流失？作為用戶操作，我們可以將用戶流失問題視為小學水庫的問題。首先，我們不能在不失去用戶的情況下做到這一點。那么，我們要做的就是準確預測用戶的流失，并通過有效的運營活動保留用戶流失的可能性很高，這樣用戶流失率就會隨著用戶增長率的降低而降低，從而保證用戶量的上升。有了數量，轉換就有了基礎。
那么如何準確預測用戶流失，需要逐一解決概念，數據和工具三大問題：
問題1：如何定義丟失的用戶？
問題2：使用哪種數據來預測用戶流失？
問題3：使用哪些工具來提高預測準確性？
一，如何定義用戶流失？
不同的產品對用戶流失有不同的定義。如果使用統一標準來定義它，那么就會出現問題。例如，用戶流失率計算公式是用戶流失的數量與所有使用/消費者產品（或服務）的用戶數量的比率。
在實際操作中，如果僅使用文字定義，則隨著用戶總數的增加，用戶流失率將變得越來越低。換句話說，用戶操作尚未完成，但KPI變得越來越美觀。這就產生了一種錯覺，即用戶對我們的產品越來越感興趣。但是，結果并非如此。
當以準確的方式操作以防止用戶流失時，第一步是明確清除用戶定義。操作需要根據產品類型，色調和用戶肖像來定義丟失用戶的概念。如果是特定活動的用戶流失，則需要根據事件的目的和含義來定義用戶流失的概念。
例如，社交應用程序的值是解決通信問題，通常丟失的用戶由上次登錄后的時間長度定義。如果用戶未操作一兩個月，則可以認為用戶已經丟失。這里需要注意的一點是QQ和微信是強大的社交軟件，即使我們不使用它，但它將被安裝在手機上。
例如，電子商務APP通過用戶購買是有利可圖的，特別是在雙十一和二十二銷售的特殊日子里，通常根據購買活動的程度來定義丟失的用戶。如果用戶只是不想購買，那么用戶可能會因電子商務而丟失。
丟失用戶的定義很明確，以便為用戶流失預測設置良好的判斷標準。
二、使用什么樣的數據來預測用戶流失？
用戶下次失敗的可能性有多大？在數學上，我們可以使用貝葉斯公式來估計用戶流失的概率。這個數學公式包含簡單的事實：
當您無法準確理解事物的本質時，您可以依賴與事物的特定性質相關的事件數量來確定其基本屬性的概率。
這種損失預測方式有點統計+精神病。以電子商務運作為例。如果您發現用戶在雙十一中看到更多并且購買量更少，則用戶在二十二歲時不會購物的概率非常高。但是，這種預測仍然不夠準確。
隨著大數據技術的發展，通過數據分析，模型算法和深度學習技術，通過用戶數據預測，更準確地預測。在進行行為預測之前，需要考慮哪些用戶數據來幫助我們預測用戶流失？這是構建計算模型的關鍵步驟。
從數據的角度來看，至少需要詳細的數據維度，如用戶肖像數據和行為數據，即：
用戶肖像信息：ID，性別，年齡，地區，會員類型，用戶來源......
用戶行為數據：登錄天數，在線時長，登錄頻率，注冊天數......
用戶消費數據：今日近期單打數量，累計單筆金額，累計消費金額，客戶單價...
這里應該注意，每個小維度的考慮標準在不同的APP中是不同的。社交APP，視頻應用，出租車應用，音樂應用等，使用常用APP，登錄頻率應適當提高;閱讀APP，信息應用等。注意用戶持續時間的APP，在線時間應適當增加;電子商務類APP更注重轉換，操作可以通過可視化埋點技術準確計算購買頁面和支付頁面等轉換數據。
3.使用哪些工具來提高預測準確度？
只有上述數據是不夠的，因為有許多外部因素限制了數據的準確性。
首先，環境和地理位置的差異可能導致用戶行為和興趣偏好的差異。隨著用戶的地理位置發生變化，他從一線和二線城市遷移到三線和四線城市，用戶APP的使用也會發生變化，這無法反映在APP自己的數據中。
其次，在進行客戶流失預測時，APP自身數據量嚴重不足。用戶默默地丟失，他們不打開應用程序。他們如何生成足夠的數據？
此外，APP自己的數據具有無法告知用戶興趣變化的限制。不感興趣的用戶將失去100％，他們將不必留下來。
因此，此時，操作需要使用外部電源來提高預測的準確性。目前，與第三方大數據服務提供商合作，通過數據梳理找出對損失預測有效的數據，然后整合雙方甚至三方數據以擴大數量和維度更為可行。的數據，最后完成精確的行為。預測。目前，少數幾家公司在數據領域都推出了行為預測產品。世界頂級的是谷歌。在中國，它是預測行業早期發展的數據公司之一，并在應用統計產品的數量上開啟了相應的功能，可以提供APP操作的丟失和卸載等關鍵行為的預測。此外，“數字”還可以提供可視化掩埋工具，以實現自定義事件的統計，并在統計時執行數據分析，并為諸如購買和共享的自定義事件提供行為預測。
借助大數據行為預測，操作可以及早了解用戶流失行為，及早干預，并通過相應的操作手段保留即將失去的用戶，并真正實現“阻塞”的作用。
總之，無論是年末，還是大促中間，還是各種活動節，運營都必須具備“解體與整合”的經營理念。特別是在今天的交通上限中，預測和防止用戶流失將變得更加重要。這要求操作不僅需要仔細的數據思考和對尖端數據技術的理解，還需要找到好的數據伙伴。我們將共同探索運營數據的深層價值，從用戶需求出發，保留用戶服務，促進經驗轉型。
本文為@運營喵原創，運營喵專欄作者。
