流失预测模型

什么是流失预测模型？

用户流失预测模型是用来评估客户流失预测模型预测效果好坏的一个重要指标，就是提升度。所谓提升度，是指使用模型预测客户流失比不使用模型要好多少。

流失用户的原因分析以人（平台用户）、货（如电商商品）、场（平台、竞品等）三个维度为主。

用户流失预测模型包括：

1）定义用户流失周期

目的是判断用户是否流失。这里引入回访率（即某日登陆的用户中在其后再次登录的用户数/当时登录的用户数*100%)。

用户流失期限越长，用户的回访率越低，存在一个时间拐点，在该周期后用户回访率随周期的延长而下降缓慢，下降缓慢的这批用户即为平台长期活跃用户，而该周期即为用户流失周期。

2）抽取建模样本

抽取的用户是已经过了上述的流失周期（即可定义用户是否流失）。

参与建模的指标维度：用户基本信息、访问行为、消费行为。

3）使用决策树预测用户是否流失

模型首先需要将用户分成训练集和测试集(默认划分为13比7)，然后用训练集的数据来训练模型，在用来预测测试集，最后用预测的准确性（AUC）来评估模型。