HMS Core:做好流失预测,发现用户留存的增长线索

时间:2021-07-15 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:胡椒网络

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< ">“商业的目的在于创造和留住顾客。”——彼得德鲁克

< font-size: 16px;">流量红利的消失,让企业的获客成本日益增高,同时,企业每流失一位用户的损失也变得越来越大。企业尽早意识到自己产品的用户留存问题并采取措施显得尤为重要。

< font-size: 16px;">用户的高留存率不仅可以带来更多的收益,同时也可以让产品的推广之路更加顺畅。因为用户使用产品的时间越长,口碑营销推荐的可能性也就越大。

< font-size: 16px;">如何做好留存,减少流失?华为预测服务将给你答案。

< font-size: 16px;">

< font-size: 16px;">相信绝大多数人在初识流失预测的时候,都会发出如下几连问:

< font-size: 16px;">如何界定该用户将会流失?

< font-size: 16px;">预测出来的结果准确度如何?

< font-size: 16px;">预测出来的人群都有什么样的属性?

< font-size: 16px;">预测出来的结果能干什么?

< font-size: 16px;">下面我们来一探究竟。

< font-size: 16px;">一、如何界定该用户将会流失

< font-size: 16px;">首先,我们需要确定在什么时间范围内用户未活跃将被视为流失。因为,时间太短或者太长,对我们圈定流失人群后展开召回活动,都将产生直接影响。时间太短,虽然可以覆盖更多的流失人群,但是这其中也包含了很多非流失人群,会带来更多的召回成本;时间太长,用户已彻底流失,召回动作的意义已然不大。

< font-size: 16px;">华为预测服务的流失预测任务,通过大量的实验数据并洞察各行业的用户生命周期特点,使用应用最近两周内用户的活跃数据训练模型,以预测应用最近一周的活跃用户在未来一周内流失的概率,如果在未来一周内,您的用户始终未活跃或者已卸载应用,都将被视作流失。

< font-size: 16px;">二、预测结果准确度如何

< font-size: 16px;">流失人群的定义,是一个动态的过程,随着不同用户每日应用内行为的变化,其近期内的流失概率其实是可以提前预测的。为了评估预测的准确性,我们提供了两个指标,真正例率和假正例率。在流失预测任务中,真正例率,指被模型正确预测为流失的用户占总的流失人群的比例;假正例率指未流失人群中,被模型误预测为流失的用户占总的未流失人群的比例。通过定义的字面理解,不难看出,真正例率越高,假正例率越低,预测的准确度也就越高。

< font-size: 16px;">

< font-size: 16px;">另外,还可以通过查看近7天内的历史预测指标,来评估当前应用的整体数据上报质量,因为预测模型的训练是基于应用的历史数据训练,因此充足的数据上报将会使预测结果更加精准。

< font-size: 16px;">



< font-size: 16px;">三、预测出来的人群都有什么特点

< font-size: 16px;">按照用户未来流失的概率,系统定义了高、中、低三个比例区间,另外除了系统预置的比例区间,还支持自定义区间。因此,每完成1次流失预测,将生成4个预测群体。您可以对不同的群体从用户属性到用户行为展创业者开深度洞察。

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< font-size: 16px;">以高概率流失用户为例,首先,我们可以看到本次预测出来的高概小程序开发网站率流失人群的数量,通过编辑,选择属性和行为卡片,可以在受众看板上呈现出在产品运营过程中您所关注的指标。举个例子,针对预测出来的高概率流失用户,选择“新用户情况”、“累计会话次数”卡片,我们发现,这部分群体以老用户为主且累计会话次数较多。

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< font-size: 16px;">那么,我们是不是可以做出如下推断:高概率流失用户的原因不在于拉新受众的不匹配,也不在于产品功能的设计,问题可能出在用户已处于生命周期的沉默期,需要注入新的运营活力来唤醒用户。

< font-size: 16px;">该如何唤醒他们呢?别急,接着往下看。

< font-size: 16px;">四、预测结果如何使用

< font-size: 16px;">配置一个折扣套餐、推送一个促活消息等运营行为,相信大家都不陌生,这也是最常见的用户促活和召回手段。很多时候,我们都用在了已流失用户的召回上,而用户的召回率却是极低的。

< font-size: 16px;">下面举一个真实的案例,某游戏类应用,用户的留存一直不太理想,限时礼包等营销活动是他们尝试召回已流失用户的方法之一。但是,每做完一次礼包活动,分析后台的数据后发现,参与限时礼包的用户几乎都是活跃用户,而真正的目标流失用户,参与度实在是有限。既没有召回流失用户还耗费了大量的时间、金钱、人力成本。

< font-size: 16px;">

< font-size: 16px;">开通预测服务后,他们将预测出来的高概率流失人群,用于远程配置。在选择受众人群时,仅仅将礼包活动配置给这部分用户。次日查看后台数据时,发现80%的目标用户再次活跃。软文推广传播由此,我们不难发现,这样的运营策略既成功挽回了将流失用户,且花费了最少的成本。

< font-size: 16px;">让运营动作精准触达高概率流失用户,在用户流失之前及时挽留他们,是一种有效且成本最小化的运营策略,这也是使用预测结果的主要方式。

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