这个问题来自昨天的文章留言：
亮哥，虽然用户召回是个费力不讨好的事，但依然要做。能不能来一期讲讲用户召回，和用户流失预警模型的搭建
第二个投稿，其实写的相当丰富了，建议可以阅读一下。
其实，从用户行为角度去看，所有的用户都必然会经历以下过程：
请注意这是一个Summary的描述，对不同类型的产品，可能中间过程会有些许差别，但相对来说，用户必然是先了解产品，再使用产品，觉得产品不错，才会有持续的活跃与留存，甚至付费。
但任何产品都有其生命周期，所以，用户最后必然会流失。说到这里，我问个问题：
很多人认为微信抢了QQ的用户，你觉得对吗？
其实是对的，但也不对，QQ和微信都在保持各自的增长，当然，这得益于中国是一个人口大国，QQ的低年龄用户比微信多，因为大多数上班族目前在微信上活跃，但孩子们还是在用QQ，当孩子们长大之后，有些人会迁移到微信上去，有些人会继续在QQ上活跃，还有些人会开辟新的社交平台台——譬如，出国留学的会使用facebook。
但是，对于不同年龄段的群体来说，QQ和微信对他们来说，产品生命周期的节点就是不一样的。
而当新的平台出现之后，一定也会出现新的社交应用去承接从旧平台迁移的用户，一如，PC平台的QQ用户迁移到手机平台的微信。
既然对于产品和用户来说，都具备生命周期，那么我们就需要知道另一件事儿：
不是所有的用户都会遵循同样的生命周期。
举例：
用户A，在2011年受邀注册了知乎，届时，他是一个不身处互联网行业，不打算创业的用户，他认为知乎上的内容对他没有价值，于是半年之后，他就流失了，期间他没有提过问，也没有做过任何回答。
用户B，在2013年注册了知乎，当时，知乎刚刚开放，他非常开心，积极回答问题，积极维护社区环境，于是，6年后，他成了大V，至今还在活跃。
用户C，2015年注册了知乎，去follow进入知乎的明星们，明星们的回答他都点赞，甚至有时候还会去抖机灵回答问题，但是3年后他卷入了一场嘴战，他觉得知乎没意思，从此再也不来。
A、B、C三个不同的典型用户，拥有的却并不是相同的生命周期。
用户A，从进入到离开，用了6个月；用户B，66个月后仍然活跃；用户C，36个月后流失。
他们在生命周期中，付出的行为表现也不同，所以，当我们讨论生命周期，讨论「拉新」、「促活」、「提留存」、「唤醒或召回」的时候，永远不是在讨论某一个用户个体，而是在讨论用户群体。
这是我们今天要讨论的话题的基调：
在讨论模型时，永远不讨论个体，而讨论群体。
接下来就是所谓的「模型搭建」的问题，先说一个可能你已经听腻了的故事：
所有的产品都有他的魔法数字，譬如，Twitter发现新用户在30天内如果关注超过30个对象，那么这些用户的持续活跃的可能性将大大上升；Linkedin发现新用户如果在一周内添加超过5个联系人，那么它的留存率会提升3-5倍；Dropbox发现用户只要使用了一次文件夹功能，那么它的留存会大大提升。
把故事里的数字反过来，就是流失预警要考虑的内容：
如果一个加入了Twitter的新用户没有在30天内关注超过30个人，那么它可能就会沉睡，或者流失；如果一个使用Linkedin的新用户没有在一周内添加超过5个联系人，那么它大概率会流失；如果一个使用Dropbox的新用户没有使用过文件夹功能，那么它很可能会流失。
所以，对提升留存来说，需要促进用户去做出对应的动作，而对于流失预警来说，当用户没有做出对应动作的时候，就要启用干涉动作，否则就会流失。
那么，我们如何去建立流失预警模型呢？
你应该已经猜到了这个模型建立的第一步：
1、我们并不应该直接去拉出数据看那些已经流失的用户都没有做什么，而是去看那些依然留存的用户，他们做过什么，从中提取出共性。
也就是说，我们需要明确自己的产品中，究竟是什么让用户留下来。
那么简单来说，就是要把事件、时间、次数这三个维度理清楚：在多久的时间周期里，一个事件重复做了几次。
接下来进入第二步。
2、用第一步归纳出来的不同特征的事件模型去对比已经流失的用户群体的事件特征。从而找到关键事件特征。
上一步，我们可能获得了N类事件，但并没有证明这些事件与用户的流失之间存在必然的相关性。
于是，我们需要去对比真实流失的用户群体，来判断哪些事件可能存在相关性。
到这一步，我们或许可以把模型缩小，从而获得若干个推测模型，将他们分别列出，并且进入第三步。
3、使用推测流失模型给用户分层
这一步的关键，是通过第二步获得的N个推测模型，去按照模型把用户分成多个不同的2层用户：
留存活跃层、疑似报警层
符合留存模型的用户，和符合推测流失模型的用户会根据不同的推测模型放入不同的用户池中。
4、拟定预警措施，并测试，最后固化预警模型。
好了，做完前三步，你已经有了数个怀疑会流失的用户群体，接下来你就需要去制作预警措施，举例，某社区运营根据前三步，拟出了下列一些推测模型：
- 模型一：用户注册后7日内每日未浏览超过3篇文章
- 模型二：用户注册后7日内未Follow超过10位作者
- 模型三：用户注册后7日内未发表超过3篇评论
- 模型四：用户注册后7日内未被follow超过10人
- 模型五：用户注册后7日内发表的评论未被他人回复
接下来就是测试。
对模型一到模型五的用户在注册后7日内，去实施对应的条件，看哪一个模型最能推动用户活跃和留存——即，实施后使得7日留存率上升较大比例，最高的那个可能就是最有效的。
当然，在测试的过程中，同时需要测试，用什么方法来召回效果是最好的，这个就不展开了，大家去测就得了。
最终固化下来的，除了模型本身，还有召回策略。
5、将模型应用到激励体系中去，促进留存与活跃。
「召回」永远不应该是运营要投入大量精力的领域，因为「召回」的性价比很低，所以，当你的流失预警模型、召回策略有效的时候，你应该赶紧推动策略固化成用户激励体系的一部分，让他们帮助你更好的去促进新用户的留存与活跃。
举例，依然是上面的例子：
- 模型一：用户注册后7日内每日未浏览超过3篇文章
- 模型二：用户注册后7日内未Follow超过10位作者
- 模型三：用户注册后7日内未发表超过3篇评论
- 模型四：用户注册后7日内未被follow超过10人
- 模型五：用户注册后7日内发表的评论未被他人回复
如果产品中本身就具有积分体系，那么完全可以增加「积分获取」任务：
用户每浏览一篇文章+10积分，发表评论+10积分，每follow一位作者+10分……
用户7日内达成 21篇文章的浏览、follow 10位作者，发表3篇评论就能拿到340分，340分可以换1支小米新出的巨能写中性笔（9.99元/10支）
这个时候，其实就完成了矛盾的转移：从「召回」用户改变为让用户更加活跃。
从而形成良性循环。
从运营的动作来说，每一步针对用户的动作，都不应该是割裂看待的，而是要想办法把不同的目的融入到同一个动作中去，这样才能减少每一步的运营投入，并提升运营的效率。
作者：张亮leo ，文章来源：张记杂货铺（公众号），分享运营干货相关知识。
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