一、用户流失的挑战与应对之策
（一）流失之痛：用户流失的影响
用户流失对企业而言无疑是沉重的打击。一方面，获客成本被浪费。有数据表明，一个新用户的拉新成本是维系一个老用户成本的 5 倍以上。企业在获取新用户时投入了大量的时间、精力和资金，而用户的流失使得这些投入付诸东流。另一方面，收益明显减少。以潜在流失客户为例，他们如果真的离开企业，企业的收益自然也会随之降低。同时，用户流失还可能影响企业的声誉，潜在流失客户可能会对其他人对企业的印象产生负面影响，进而影响企业的品牌形象和口碑。此外，员工的士气也会受到影响，员工如果看到大量的客户流失，会对企业的未来感到担忧。
（二）未雨绸缪：流失预警的意义
在用户未流失前进行预警干预具有重大意义。首先，它能更大可能性地挽回用户。当用户出现流失的先兆时，企业及时进行干预，相比事后召回，成功的几率更高。其次，成本低。与获取新用户相比，在用户流失预警阶段进行干预所需的成本要低得多。最后，召回难度低。在用户未真正流失之前，企业可以通过多种方式进行沟通和引导，触达用户的渠道也更加丰富，而一旦用户流失，想要对其进行召回就变得非常困难。例如中国银行申请的 “一种用户流失预警方法、装置、设备及存储介质” 专利，通过构建准确的用户流失预警模型，提高了用户流失预警的准确性，为企业提前采取措施挽回用户提供了有力支持。
二、用户流失的定义与原因
（一）明确流失：如何定义用户流失
不同类型的产品对用户流失的定义存在差异。对于社交类产品，通常以距离上次登陆的时间长短来定义流失用户。例如微博和邮箱这类用户几乎每天登录查看的网站而言，可能用户未登录超过 1 个月，我们就可以认为用户可能已经流失了。而对于电商类产品，以购买活跃度的指标定义流失用户。如果用户只看不买，对于电商来说就是一个可能会流失的用户。此外，对于一些需要注册、提供应用服务的网站，如电子商务类网站，可能 3 个月未登录或者半年内没有任何购买行为的用户可以被认定是流失用户。总之，判断用户是否流失需要根据产品的类型、特性以及用户的关键行为来综合考量。
（二）追根溯源：用户流失的原因
- 产品价值不足
产品价值是用户选择和留存的关键因素。如果产品未能满足用户从普通需求到痛点需求的不同层次，就很容易导致用户流失。当产品仅能满足用户的基本需求，而无法解决用户的痛点时，用户可能会寻找更具价值的替代品。例如，一款办公软件如果只能提供基本的文档编辑功能，而不能满足用户高效协作、数据安全等痛点需求，用户就可能会转向其他更强大的办公软件。据统计，约有 30% 的用户流失是因为产品价值不足。
- 用户体验不佳
用户体验不佳也是导致用户流失的重要原因之一。
- 视觉体验差：如果产品的界面设计不美观、色彩搭配不协调，会给用户带来不良的视觉感受，降低用户的使用意愿。例如，一些网站的广告过多，页面布局混乱，让用户感到厌烦。
- 交互体验差：功能键或返回键设计不明显、要求用户手动输入太多资料等问题会影响用户的交互体验。比如，某些 APP 在操作过程中经常出现卡顿、闪退等情况，严重影响用户的使用体验。
- 注册流程复杂：复杂的注册流程会让用户望而却步。如果用户在注册过程中需要填写大量的信息，或者验证步骤繁琐，很可能会放弃使用该产品。
- 用户预期未能达到：当产品的实际表现与用户的预期不符时，用户会感到失望，从而选择离开。例如，产品宣传过度，实际使用效果却不尽如人意。据调查显示，约有 25% 的用户流失是由于用户体验不佳导致的。
三、用户流失预警模型搭建
（一）关键环节：样本选择与数据处理
在用户流失预警模型搭建中，样本选择和数据处理是至关重要的第一步。我们需要定义一个足够长且样本量足够多的观察期，以便采集到具有代表性的用户数据和流失概率样本。例如，在电信行业的用户流失预警中，可以选择过去三个月或半年作为观察期，收集这段时间内用户的通话时长、流量使用、缴费情况等数据，同时确定哪些用户在这个观察期内已经流失。
通过合理的样本选择，我们可以确保训练集和测试集能够真实反映用户的行为特征和流失情况。在数据处理过程中，要对缺失值进行处理，可以采用均值填充、随机抽样填充等方法；对于极端值，可以进行截断或单独建模处理。同时，将数据进行标准化处理，使得不同特征的数据具有可比性，提高模型的准确性。
（二）模型构建：预测用户流失概率
提取用户的历史数据是构建用户流失预测模型的基础。我们可以从用户画像数据、用户行为数据、用户消费数据这三个维度入手。用户画像数据包括性别、年龄、职业等基本信息；用户行为数据涵盖登录频次、浏览时长、下单频次等；用户消费数据则有累计消费金额、最近一次消费距今天数等。
依据这些数据搭建预测模型，可以采用多种算法，如决策树、随机森林、逻辑回归等。以决策树模型为例，它可以提供不同流失的规则集，用户运营人员可以根据这些规则快速分层用户并进行运营。随机森林模型则通过多个决策树的组合，提高了模型的稳定性和准确性。逻辑回归模型可以计算每个用户的流失概率，为用户运营提供量化的参考。
在搭建模型的过程中，我们需要获取用户的流失规则及各特征指标的重要性排序。例如，在某电商平台的用户流失预警模型中，发现用户的购买频次、最近一次购买时间间隔以及用户对商品的评价数量等特征对用户流失具有重要影响。通过对这些特征指标的分析，我们可以针对性地制定用户挽留策略。
同时，我们还需要定义预测的时间窗口。这需要结合业务人员经验以及历史的用户行为数据，再综合数据的可获取性来确定。例如，对于一个社交平台，可以选择过去一个月的用户数据作为预测时间窗口，分析用户在这个时间段内的互动情况、登录频率等，预测用户在下一个月的流失概率。通过不断优化模型，剔除相关性低的特性，提高模型的准确率、命中率和覆盖率，从而输出更准确的流失用户评分及名单。
四、用户流失预警设置
（一）定义用户：明确流失用户标准
不同的产品类型对于用户流失的定义有所不同。例如对于新闻类产品，连续 7 天不登录为流失；而对于淘宝 / 京东等电商工具类产品，本身使用不频繁，几个月不登录为流失。在定义流失用户时，需要结合产品类型和用户特征进行具体数据分析。比如对于一款在线教育产品，可以通过用户的登录频率、课程学习时长、作业提交情况等关键行为，以及时间指标来综合判断用户是否流失。如果用户连续 30 天未登录，且在此期间没有进行课程学习或作业提交等关键行为，就可以定义为流失用户。
（二）分析征兆：识别流失用户特征
将流失用户按部分流失和全部流失划分，进行精细化运营，建立完善标签体系。部分流失用户可能表现为登录频率降低、关键行为减少但未完全停止。例如在线教育产品中，部分流失用户可能是登录频率从每周 3 次降低到每周 1 次，课程学习时长也有所减少，但仍会偶尔提交作业。全部流失用户则是在较长时间内完全没有任何关键行为。通过对流失用户的特征分析，可以更好地了解用户流失的原因和趋势，为后续的召回策略提供依据。
（三）建立机制：监控数据识别潜在流失用户
建立完善的预警机制，主要是为了防止用户继续流失。通过监控数据，及时找到圈出流失风险用户并触发干预措施。例如可以利用数据分析工具，实时监测用户的行为数据，当用户的关键行为出现明显变化时，如登录频率大幅降低、连续多天未进行关键行为等，就可以将其标记为潜在流失用户。一旦发现潜在流失用户，可以自动触发一些干预措施，如在大额提现前自动推送活动小优惠等，挽留用户。
（四）分层召回：制定差异化策略
将流失用户分层，根据用户特征及流失原因制定针对性的召回策略。可以根据用户的使用频率、消费金额、流失时间等因素进行分层。以电商平台为例，对于近期有过购买行为但近期未登录的用户，可以通过推送个性化的商品推荐和限时优惠活动来召回；对于长期未购买且流失时间较长的用户，可以采用重定向卡券推送触达用户的方式进行召回。通过分层召回，可以提高召回的效果和效率。
（五）干预引导：挽回流失风险用户
采用短信触达、优惠引导、活动奖励等方式，让用户再次使用产品。当识别出流失风险用户后，及时进行干预引导。例如可以通过短信向用户发送优惠信息和活动邀请，引导用户重新使用产品。对于在线教育产品，可以向用户推送免费的课程试听券或学习资料，吸引用户回归。同时，要根据用户的特征及流失原因进行针对性的干预，让用户感受到被重视，提高用户的满意度和忠诚度。
五、用户召回策略制定
（一）触达渠道选择
触达渠道的选择对于用户召回至关重要。常见的触达渠道包括短信、邮件和 APP 推送等。
- 短信：短信召回的优势在于到达率高，尤其对于已经卸载了 APP 的用户，是一种有效的召回方式。然而，短信召回存在发送成本，因此在进行短信召回时，应尽量筛选出更容易召回的人群，以提高召回率，减少无效投入。据统计，金融类产品的用户召回成本可能高达 500 元以上不等，所以合理选择短信召回的对象至关重要。
- 邮件：邮件召回的主要优势是无成本、量大。在国外，邮件召回是较为普遍的方式，但在国内，由于用户对邮箱的使用率较低，邮件的打开率一般惨不忍睹。不过，对于使用 QQ 邮箱的用户，邮件到达时会通过微信或 QQ 进行触达，打开率会大大增加。
- APP 推送：APP 推送是日常最常见的触达方式，其优势主要为打开率高、无成本。但如果频繁推送或在不恰当的时间推送，容易导致用户反感，严重的甚至会卸载 APP。
企业应根据自身需求选择合适的触达渠道。例如，对于用户规模较大且需要召回已卸载 APP 用户的产品，可以优先考虑短信召回；对于具有一定用户基础且希望进行低成本大量触达的产品，可以尝试邮件召回；而对于日常活跃度较高的产品，则可以充分利用 APP 推送进行用户召回。
（二）触达物料设计
触达物料的设计需要根据推送目的进行精心策划，以提高用户的关注度和响应率。
- 内容设计：常见的召回内容套路有以下四种。一是使用朗朗上口、趣味性较强的语言快速吸引用户注意力。例如 “嘿，小伙伴，快来探索新惊喜！” 这样的文案能够在瞬间抓住用户的眼球。二是想尽办法创造好奇心，比如 “神秘惊喜等你来揭幕！” 让用户产生强烈的探索欲望。三是通过看似真实的朋友姓名、请求等最大程度激发用户的响应动机，如 “[你的好友名字] 邀请你一起加入这场狂欢！” 四是给予用户马上可享用的利益点进行诱导召回，可强调专属、限时，例如 “限时优惠，错过后悔！”
- 规则设定：常见的规则设定主要有以用户喜好进行分类触达、以未打开 APP 的时间进行分类、以用户操作行为进行分类。例如，对于长时间未打开 APP 的用户，可以推送他们曾经感兴趣的内容或专属优惠；对于有特定操作行为的用户，如频繁浏览某类商品但未购买，可以针对性地推送相关商品的折扣信息。
（三）站内承接方式设计
站内承接方式的设计直接影响用户对召回活动的体验和满意度。
当用户点击触达物料后，进入站内的页面应展现用户预期内容。如果推送一些刺激性的标题吸引用户点击，但用户打开后却无任何内容，而是跳转到 APP 主页，这样虽然会提高 push 打开率，但从长期来看，用户会非常反感，容易造成用户流失。
例如，某电商平台在进行用户召回时，推送了 “限时抢购，低至一折！” 的消息，用户点击后进入的页面展示了丰富的折扣商品以及详细的商品信息和购买引导，让用户能够顺利进行购物决策，从而提高了用户的留存和转化率。
（四）策略性召回思路
- 围绕用户初始核心动机推送相关信息：以用户加入产品的核心动机为出发点，定向推送相关信息。比如用户加入网易云音乐的核心动机是听音乐，平台可以在后台获取用户购买歌手专辑或常听歌手等数据字段。当用户一段时间未登录时，后台推送该歌手的歌单或电台。对于长时间未登录的用户，可以推送歌手的最新动态或最新专辑。这样的召回方式能够满足用户的核心需求，提高召回的成功率。
- 利用好友关系链推送内容：如果产品具有社交属性，可以抓取用户的好友、关系链等信息，推送相关内容。以网易云音乐为例，其社区属性较强，可以后台抓取活跃度高的互粉好友动态，推送给用户。这种方式能够利用用户的社交关系，增加用户的参与度和粘性。例如，“你的好友 [好友名字] 最近都在听这些歌曲，你确定不要来听听么？” 这样的推送文案能够吸引用户的关注，提高用户的打开率。
- 基于用户消费动机推送福利：对于有消费动机的用户，找到合理的理由和规则，定期推送福利。在网易云音乐中，对于没有付费习惯但想听付费歌曲的用户，或者付费一个月就中断付费的用户，可以采用这种召回方法。例如，“会员大大为什么要离我而去呀？五折优惠券跪求你的留下（表情包）” 这样的文案能够吸引用户再次付费，提高用户的留存率。
- 结合重要时间节点推送物料或福利：获取用户的重要时间节点，如加入时间、生日等，提前准备好物料或福利，进行推送。可以抓取用户的生日信息、注册年月日、购买会员年月日等数据字段，在用户生日时进行 APP push 或短信祝福，并给予一定的限时特权。例如，“小可爱，今儿是你来网易云音乐的一周年！感谢缘分让我们相遇！无以为报，唯有献上福利，猛戳 [链接]” 这样的推送能够让用户感受到平台的关怀，提高用户的满意度和忠诚度。
- 依据用户关注的强刺激标签信息推送内容：在用户的关注对象身上找到具备重要意义的标签信息，并形成规则，进行推送。对于网易云音乐来说，可以在后台抓取用户喜欢的歌手、歌曲、歌单、电台等信息。例如，“xx 竟然翻唱 yy 歌曲还受好评？快来发表你的观点！” 这样的推送能够吸引用户的兴趣，提高用户的打开率和参与度。
- 推送站内热门内容：当站内出现热度超过一定阈值的信息或商品时，面向全站或特定用户进行推送。比如周杰伦的新专辑只在网易云音乐上播放时，或者某些热度很高的节目音频独家播放等等。例如，“周杰伦出道二十年感恩巨作《哎呀呀呀》新歌首发！快来围观！” 这样的推送能够吸引大量用户的关注，提高平台的活跃度和用户留存率。
六、用户召回策略成功案例
（一）音乐平台案例：网易云音乐
网易云音乐通过多种策略性召回方法，取得了显著成效。围绕用户初始核心动机，网易云音乐后台获取用户购买歌手专辑或常听歌手等数据字段，对一段时间未登录的用户推送该歌手的歌单或电台，对于长时间未登录的用户推送歌手的最新动态或最新专辑。例如，一位用户平时喜欢周杰伦的歌曲，在该用户一段时间未登录后，网易云音乐向其推送了周杰伦的最新专辑信息以及相关歌单，成功吸引用户回归。据统计，通过这种方式召回的用户，在回归后的一周内平均听歌时长达到了 [X] 小时。
利用好友关系链推送内容方面，网易云音乐抓取活跃度高的互粉好友动态推送给用户。比如，“你的好友 [好友名字] 最近都在听这些歌曲，你确定不要来听听么？” 这样的推送文案吸引了众多用户的关注。有数据显示，约 [X]% 的用户在收到此类推送后会打开网易云音乐查看好友动态，其中有 [X]% 的用户会在查看后继续听歌或参与评论等互动，极大地提高了用户活跃度。
基于用户消费动机推送福利，对于没有付费习惯但想听付费歌曲的用户，或者付费一个月就中断付费的用户，网易云音乐推出 “会员大大为什么要离我而去呀？五折优惠券跪求你的留下（表情包）” 等文案进行召回。经过一段时间的实践，付费用户召回率达到了 [X]%，有效提高了用户的留存率。
结合重要时间节点推送物料或福利，在用户生日时进行 APP push 或短信祝福，并给予一定的限时特权。例如，“小可爱，今儿是你来网易云音乐的一周年！感谢缘分让我们相遇！无以为报，唯有献上福利，猛戳 [链接]”。这种方式让用户感受到平台的关怀，提高了用户的满意度和忠诚度。据调查，约 [X]% 的用户在收到生日祝福和福利后会在一周内再次登录网易云音乐。
依据用户关注的强刺激标签信息推送内容，在后台抓取用户喜欢的歌手、歌曲、歌单、电台等信息进行推送。比如，“xx 竟然翻唱 yy 歌曲还受好评？快来发表你的观点！” 这样的推送能够吸引用户的兴趣，提高用户的打开率和参与度。有 [X]% 的用户会因为此类推送而重新打开网易云音乐参与讨论。
推送站内热门内容，当站内出现热度超过一定阈值的信息或商品时，面向全站或特定用户进行推送。例如周杰伦的新专辑只在网易云音乐上播放时，或者某些热度很高的节目音频独家播放等等。像 “周杰伦出道二十年感恩巨作《哎呀呀呀》新歌首发！快来围观！” 这样的推送能够吸引大量用户的关注，提高平台的活跃度和用户留存率。据统计，在热门内容推送后，平台的日活跃用户数增长了 [X]%。
（二）移动商业平台案例
在移动商业平台上，为了重新赢得流失用户的 “芳心”，采取了一系列类似浪漫喜剧片男主的浮夸动作吸引用户注意。例如，某购物 APP 针对流失用户推出了限时大额优惠券活动，通过短信和 APP 推送的方式告知用户。“限时疯抢！[X] 元大额优惠券等你来领，错过后悔一整年！” 这样充满吸引力的文案和利益点，成功吸引了部分流失用户的关注。据统计，该活动使得 APP 的流失用户召回率达到了 [X]%。
同时，该购物 APP 还利用用户反馈信息，对 APP 的界面和功能进行了优化，并向用户发送个性化邮件，告知他们平台的改进之处以及为他们准备的专属优惠。“亲，你之前反馈的问题我们已经解决啦！现在为你送上专属 [X] 折优惠券，快来体验全新的购物之旅吧！” 这种方式让用户感受到自己的意见被重视，提高了用户的满意度和忠诚度。有 [X]% 的用户在收到此类邮件后会重新打开 APP 进行购物。
此外，该移动商业平台还通过分析用户的消费行为和偏好，为用户提供个性化的商品推荐。对于那些有购买意向但未完成购买的用户，平台会推送他们曾经浏览过的商品的优惠信息以及相关商品的推荐。例如，“亲，你之前看中的商品现在有优惠啦！还有这些类似的商品也很不错哦，快来看看吧！” 这样的推送提高了用户的购买转化率，据统计，通过这种方式召回的用户的购买转化率达到了 [X]%。
七、总结与展望
用户流失预警与召回策略对于企业的生存和发展至关重要。在当今竞争激烈的市场环境中，获取新用户的成本不断攀升，而老用户的流失意味着企业资源的浪费和收益的减少。因此，企业必须重视用户流失问题，采取有效的预警和召回措施，以提高用户的留存率和忠诚度。
尽管用户流失预警与召回面临着诸多挑战，如用户行为的复杂性、数据的准确性和完整性等问题，但随着技术的不断进步和数据分析能力的不断提高，企业有更多的手段和方法来应对这些挑战。例如，人工智能和机器学习技术可以帮助企业更准确地预测用户流失，个性化推荐系统可以提高用户的满意度和忠诚度，多渠道触达可以增加用户召回的成功率。
未来，用户流失预警与召回策略将不断发展和完善。企业将更加注重用户体验，通过不断优化产品和服务，满足用户的需求和期望。同时，企业将加强数据分析和挖掘，深入了解用户行为和需求，制定更加精准的营销策略。此外，企业还将加强与用户的互动和沟通，建立良好的用户关系，提高用户的参与度和忠诚度。
总之，用户流失预警与召回是企业用户运营的重要环节，虽然面临挑战，但潜力巨大。企业应持续关注用户流失问题，不断优化策略，提高用户的留存率和忠诚度，为企业的可持续发展奠定坚实的基础。
