数据驱动用户运营的理论与实务

再如：电信运营商在流量策划时常常研究细分用户群的内容偏好，为用户保举吻合的内容，开展流量进阶勾当，固定用户上网风俗；当发明用户呈现流量溢出时，实时提示和勉励用户介入套餐升档优惠勾当，通过短信群发、电话外呼等方法，勉励用户升档到高额度的流量套餐上，从而实现了用户代价的晋升。

6. 流失预警：用户流失预警模子助力挽留服从进步

在用户阑珊阶段，会呈现较多的用户流失。为防备用户，可以成立流失预警模子，找到有高危流失风险的用户名单，再针对这些名单计划针对性的挽留计策、落实相干设施，只管减罕用户的流失。

以电信运营商的用户离网预警为例，我们可以收罗全网用户近六个月内的话单数据、账单数据、用户信息、套餐信息、产物信息、客服中心互动数据等，采纳神经收集、决定树、法则提取等数据发掘算法猜测用户的离网倾向。数据发掘算法从数据齐集提取出隐含的用户流失模式，并通过测试数据集检讨模式的准确性和不变性。按照离网预警模子可得到离网倾向较高的用户名单，配置分级预警法则，并计划出针对这些用户的挽留计策，这些挽留计策分派到详细的渠道和触点去落实，最终到达减罕用户流失、延迟用户的生命周期的目标。

以上六个方面只是大致的先容了用户运营的一些首要场景，现实上环绕用户各生命周期阶段可做的工作远不止这些，数据能施展浸染的场景也尚有更多，这里只仅仅是抛砖引玉罢了。

作者：黄小刚，微信公家号：大数据产物计划与运营

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（编辑：湖南网）

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