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流失预测模型

什么是流失预测模型

用户流失预测模型包括:

1)定义用户流失周期

目的是判断用户是否流失。这里引入回访率(即某日登陆的用户中在其后再次登录的用户数/当时登录的用户数*100%)。
用户流失期限越长,用户的回访率越低,存在一个时间拐点,在该周期后用户回访率随周期的延长而下降缓慢,下降缓慢的这批用户即为平台长期活跃用户,而该周期即为用户流失周期。

2)抽取建模样本

抽取的用户是已经过了上述的流失周期(即可定义用户是否流失)。
参与建模的指标维度:用户基本信息、访问行为、消费行为。

3)使用决策树预测用户是否流失

模型首先需要将用户分成训练集和测试集(默认划分为13比7),然后用训练集的数据来训练模型,在用来预测测试集,最后用预测的准确性(AUC)来评估模型。

流失用户的原因分析以人(平台用户)、货(如电商商品)、场(平台、竞品等)三个维度为主。

用来评估客户流失预测模型预测效果好坏的一个重要指标,就是提升度。

所谓提升度,是指使用模型预测客户流失比不使用模型要好多少。

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