即使不会高深莫测的机器学习，你照样可以利用统计学来预测用户流失。

　　什么是用户流失率?我们为什么需要关注用户流失率?

　　简单来说，用户流失率是指用户的流失数量与全部使用/消费产品(或服务)用户的数量的比例，是用户流失的定量表述，以及判断用户流失的主要指标，直接反映了产品的市场接受程度如何，以及运营工作的好坏。

　　一般来说，这个指标用在“订阅型产品”的情形居多，如信息订阅类App“锤子阅读”、绝大多数的在线SaaS产品，甚至传统的牛奶订购。由于留住当前的用户要比获取新用户来的划算，所以预测流失率的目标在于：

　　预测用户将会在哪个时间点离开(在订阅期结束前)，在合适的时间点对这些用户施加影响，挽留他们，如通过短信、邮件或APP，利用超低价商品吸引回访或者专属优惠券等，这些策略对于一些流失用户是很有效的!

　　接下来，笔者将利用简单的统计学知识，介绍一种基于用户不活跃记录的用户流失预测模型。该模型在不使用机器学习算法的情况下，可以给出一个容易理解的用户流失预测，以便我们对将要离开的用户有一个相当准确的洞察。

　　废话不多说，进入正题吧~

　　1 用户活跃的操作性定义

　　在我们正式开始预测用户流失率之前，我们需要记录用户的历史活跃情况。做这个的目的在于，了解用户是否在使用我们的产品或服务。那么，问题就来了，用户的“活跃”该做怎样的操作性定义(即根据可观察、可测量、可操作的特征来界定变量含义的方法)?实际上，“用户活跃”的定义取决于你的业务背景，跟产品或者服务具体场景密切相关，不同类型的产品对“用户活跃”有不同的定义。

　　以新浪微舆情的“信息监测”为例，它是一款订阅型的社会化大数据产品，用户通过设置各种关键词组合来检索相关信息，然后选择邮件或者客户端订阅，通过自定义的接收频次来准时收取订阅信息。

　　对于这款大数据产品来说，“用户活跃”可以这样定义---如果一个用户是活跃的，那么，ta在指定时间段内(分析的时间单位取决于分析者对业务的理解，可以是天、周、月、季度或年)，应该包含如下付费、使用或者互动行为：

　　该用户对“信息监测”的订阅尚未过期;

　　该用户在web端或者移动端登录产品页面;

　　该用户使用了产品的部分或全部功能，如基于信息源或者地域的定向监测功能;

　　该用户在此期间产生了一定消费，如文本数据下载、订阅续费、定制报告等;

　　该用户在此期间对该产品有各种反馈，包括投诉…

　　对于这款产品来说，以月份为单位来分析用户行为是很有意义的---因为该产品最短的订阅期是一个月，最长的订阅期是一年。

　　一旦清晰的界定了“用户活跃”的定义，我们就可以用这些操作性定义来对每个月份的用户(不)活跃情况进行编码，利用二进制值(0,1)---假如在X月份，用户是活跃的，将ta的活跃值设定为1，否则设定为0。

　　2 建立“用户不活跃档案”

　　现在，对于每位用户，我们有了一个以月为单位的“活跃标记”，接下来我们以此为基础，建立起“用户不活跃档案”。这意味着，对于每个用户，笔者想对他们连续不活跃的月份数进行计数统计。

　　在这里，笔者选择了一年的“分析窗口”(也就是把12个月作为分析的时间范围)，将“活跃档案”和“不活跃档案”以表格的形式呈现---蓝色表单显示每位用户在各个月份上的活跃记录，绿色表单则显示用户的不活跃记录。根据用户在此时间段内可能出现的活跃情形，笔者枚举出3种典型用户，如下表所示：

　　用户A：该用户在刚进入“分析窗口”时是活跃的，然而在5月变得不活跃(也就是说，5月份是第一个不活跃的月份)。接下来，这个用户的不活跃状态持续到了12月，也就一直持续到了“分析窗口”的末尾。因此，从5月到12月，“用户不活跃档案”对用户连续不活跃的月份进行逐月累加的计数统计。