数据驱动用户运营的理论与实务

再如：电信运营商在流量经营时经常研究细分用户群的内容偏好，为用户推荐合适的内容，开展流量进阶活动，巩固用户上网习惯；当发现用户出现流量溢出时，及时提醒和鼓励用户参加套餐升档优惠活动，通过短信群发、电话外呼等方式，鼓励用户升档到高额度的流量套餐上，从而实现了用户价值的提升。

6. 流失预警：用户流失预警模型助力挽留效率提高

在用户衰退阶段，会出现较多的用户流失。为防止用户，可以建立流失预警模型，找到有高危流失风险的用户名单，再针对这些名单设计针对性的挽留策略、落实相关举措，尽量减少用户的流失。

以电信运营商的用户离网预警为例，我们可以采集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、产品信息、客服中心互动数据等，采取神经网络、决策树、规则提取等数据挖掘算法预测用户的离网倾向。数据挖掘算法从数据集中提取出隐含的用户流失模式，并通过测试数据集检验模式的精确性和稳定性。根据离网预警模型可获得离网倾向较高的用户名单，设置分级预警规则，并设计出针对这些用户的挽留策略，这些挽留策略分配到具体的渠道和触点去落实，最终达到减少用户流失、延长用户的生命周期的目的。

以上六个方面只是粗略的介绍了用户运营的一些主要场景，实际上围绕用户各生命周期阶段可做的事情远不止这些，数据能发挥作用的场景也还有更多，这里只仅仅是抛砖引玉而已。

作者：黄小刚，微信公众号：大数据产品设计与运营

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（编辑：晋中站长网）

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