2024年用户流失模型，用户流失模型底层2大逻辑与操作指南

做好用户运营，第一步就是要建立好用户流失模型，只有建立一个准确的用户流失模型，才能更好地继续后续的工作。

用户运营就像两个水龙头同时打开的蓄水池，有进就有出。任何一个产品，用户流失都是一种必然现象。

运营的工作之一就是做到精准预测用户流失，通过有效的运营活动对流失概率较大的用户进行挽留，让用户流失率低于用户增长率，这样也能保证用户量的向上增长。

有了量，转化就有了基础。

用户挽留的第一步就是建立用户流失模型，只有建立一个准确的用户流失模型，才能让后续的工作，如梳理用户流失节点、通过各种渠道对用户进行召回，事半功倍。

一、用户建模的底层逻辑

首先，为什么要建模？

因为使用一个产品的用户千千万，每个人的兴趣、性格千差万别，产品端不可能做到对每一个人的1V1服务。

但是互联网用户又是很挑剔的，越来越多的精准推送、个性化营销、个人特权，都是在满足每个人独特的口味。可以说现在的互联网环境下，精准，是产品和服务能否有机会与用户连接的核心。

因此要用户建模，其目的是明确用户特征，在最低成本、涵盖最大范围的基础上，实现最高效率的运营。

好，那如何做呢？

用户建模的切入点有两个：用户属性、用户行为。

用户属性特征就是用户一时难以改变的基础信息，包括地域、性别、年龄、文化程度、社会身份等等。

比如：一个一线城市的女大学生，和一个四线城市的全职妈妈，对产品的使用需求、信息的接受程度可能就有很大的不同。

而用户的行为特征就更有价值了：她喜不喜欢我们的产品？是怎么在使用我们的产品？使用过程中有没有明显的偏好？使用频率如何等等。

有了以上这两个基础，我们能够大概率地还原这个用户的真实画像。

用户建模，就是要把不同属性和行为的用户拆分开来，再依据不同的目标进行区别化运营。

比如：针对活跃度这一指标，用户建模的具体应用场景是：针对不活跃的用户启动针对性的活跃度提升的运营策略，针对活跃用户启动针对性的加强忠诚度，引导带动不活跃用户的运营策略。

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