如何通过用户行为分析预测退订风险？
有没有一种可能，通过用户在网站或者App上的一些行为，比如点这里、点那里、花了多长时间、有没有经常登录等等，就能知道哪些用户可能退订呢？这样我们就能够提前做一些挽回用户流失的措施啦。那么具体该怎么做？需要哪些数据？用什么方法分析比较好？
1 个回答
最佳答案预测用户是否退订，可以通过用户行为来判断，比如用户近期是否登录频率下降、停留时间下降、关键功能点击少等，都可能是退订的征兆。
首先，你要收集用户的行为数据，包括登录频次、页面停留时长、点击路径、是否完成核心行为（如购买、分享等）等。然后，将这些数据整理成每个用户画像，找出与退订强相关的用户行为。
然后可以用机器学习的方法，将退订的用户作为训练样本，识别出存在风险的用户，常用方法有逻辑回归、随机森林、XGBoost等。
最后将模型部署在系统中，定期监测用户行为，一旦出现高危用户，及时进行干预，如发送优惠券、推送消息、人工干预等方式，提升用户留存。