HMS Core：如何預測您的用戶即將流失？

留存為產(chǎn)品運營過程中最關鍵的指標之一，既是產(chǎn)品變現(xiàn)的情形，同時也是評估產(chǎn)品商業(yè)價值的重要考量。市場競爭的白熱化，增長的用戶優(yōu)質產(chǎn)品體驗訴求，讓各類APP面對著嚴峻的用戶流失問題。

為搶獲更多流量，營銷籌碼不斷增加，買量用戶帶來的非自然安裝驅動也引發(fā)了更艱巨的留存挑戰(zhàn)。如何有效防范用戶流失，實現(xiàn)買量用戶價值最大化？

下面，我將結合具體場景，簡單介紹如何預測您的用戶即將流失，并如何結合預測服務幫助產(chǎn)品提高留存！

圖產(chǎn)品上的英文所示某游戲應用結合預測服務幫助產(chǎn)品提高用戶留存的一個完整鏈路。在應用留存率低的時候，啟用預測服務提供的“流失預測模型”來判斷哪些是高概率流失用戶，再利用預測服務的后臺分析，深入洞察類別用戶的詳細特性和行為，最后將預測服務生成的受眾直接用于華為推送服務的細分，對此類用戶進行精準消息推送，及時將沉默用戶召回，，最終實現(xiàn)用戶留存率的提高。那么，在這個過程中，預測服務具體是如何運作的呢？

一， 精準用戶群圈定

用戶將流失，最明顯的一個特點就是活躍度降低。我們在評估用戶活躍度的時候，通常會從日開啟率，啟動頻次，停留時長等用戶行為數(shù)據(jù)分析。

對于內(nèi)容消費類游戲，以ARPG為例，這種類型的游戲玩家具有如下明顯特征：一天內(nèi)啟動的頻次不一定很高，但每次的停留時間卻很長。一般認為日啟動2-3次，每日5局左右的游戲次數(shù)，是一個常規(guī)活躍玩家的數(shù)據(jù)。如果某用戶在最近一周內(nèi)日啟動次數(shù)明顯下降，甚至出現(xiàn)連續(xù)2天以上的未登錄情況，那么預測服務結合機器學習技術訓練出來的流失預測模型，將判斷其在未來一周內(nèi)有流失風險。

當前預測服務的流失預測模型主要邏輯為：使用最近兩周內(nèi)用戶的活動數(shù)據(jù)訓練模型，預測應用最近一周的活動用戶在未來一周內(nèi)流失的概率，如果，用戶在未來一周內(nèi)始終未活躍用戶卸載應用都會被視作作流失。

上述用戶精準圈定的過程，無需專業(yè)算法技術人員參與，由預測服務后臺每日自動執(zhí)行預測任務。

二， 深度人群洞察

用戶群圈定后，洞察他們的屬性和行為特征將幫助我們制定科學合理的運營計劃，一個成功的計劃將讓我們的挽留動作事半功倍。

*數(shù)據(jù)合理參考

*數(shù)據(jù)合理參考

上圖為預測服務后臺數(shù)據(jù)表。舉個例子，我們在查看高概率流失用戶人群的特征時發(fā)現(xiàn)，這些用戶在近7秒鐘仍然有替換的會話次數(shù)，并且可以查看某種高流失用戶的手機機型分布。對這部分用戶來說，通過華為推送服務是能夠觸達他們的有效手段之一，同時根據(jù)他們最近一次的使用情況，我們可嘗試使用更改的系列消息推送來挽回他們。

三， 高效用戶群觸達

當圈定用戶群并了解他們的共性特征后，接下來就是如何采取針對性措施挽留他們。

預測服務生成的受眾可直接用于華為推送服務的細分受眾群，我們在后臺配置推送對象時，將“高概率流失用戶”作為我們的推送人群，這樣推送的消息內(nèi)容也可以針對性。如限時游戲禮包活動按下，也可以是新角色技能亮點推進，甚至可以是一句簡單的問候。

預測任務每日更新，在推送消息的時候，可采用逐步定時推進的方式，這樣，就可以在預測到用戶流失幾率上升之后，嘗試盡快再次吸引用戶。

由預測服務與推進服務構成的運營場景閉環(huán)，將幫助企業(yè)挖掘用戶身上更多的潛在價值，有效提升ARPU，促進數(shù)字化進程的良性發(fā)展。