流失预警模型前的用户分析如何做

Question

为app搭建流失预警模型前，需要做大量的用户分析，这些用户分析该怎么做，思路是什么，该如何分析找到用户关键行为呢？

Answer 1

流失预警模型前的用户分析是构建有效预测模型的关键步骤，主要目的是识别可能导致用户流失的关键因素和行为模式。以下是一些进行流失预警模型前用户分析的常规步骤：

1. 数据收集与清洗：

   • 收集用户的历史行为数据，包括但不限于：注册信息、登录频率、使用时长、消费记录（购买或充值）、活跃度指标（如页面浏览次数、点击率等）、服务反馈、投诉记录、客户生命周期阶段等。
   • 对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测与修正、一致性校验和标准化。

2. 用户分群：

   • 根据用户特征和行为特征将用户划分为不同的群体，例如新用户、老用户、高价值用户、低频使用者等，以便深入研究各群体的特性。

3. 特征工程：

   • 从原始数据中提取有用的特征变量，比如用户的活跃度趋势、最近一次使用时间、连续未使用的天数、消费等级的变化、互动频次等。
   • 构建衍生特征，例如用户粘性指数、满意度得分、忠诚度评分等复合指标。

4. 行为模式探索：

   • 分析用户在流失前的行为变化规律，例如是否出现活动减少、功能使用偏好改变、付费意愿降低等情况。
   • 利用序列挖掘技术寻找可能预示用户即将流失的行为序列模式。

5. 关联规则发现：

   • 发现不同用户属性或行为之间的关联关系，理解哪些因素组合可能会导致用户流失。

6. 统计分析与可视化：

   • 运用描述性统计分析方法揭示用户特征与流失风险的相关性，并通过可视化工具展示这些相关性及分布情况。
   • 制作留存曲线来观察和比较不同用户群体的留存情况。

7. 关键影响因素识别：

   • 借助逻辑回归、决策树、随机森林等机器学习方法确定对用户流失有显著影响的特征因子，以及它们的权重和作用方向。

通过以上分析步骤，可以形成一套完整的用户画像，明确用户流失的风险因素，并为构建准确有效的流失预警模型提供重要输入。