建立标签体系，定义目标人群。例如，按照用户的性别、年龄、地域等个人属性来划分用户群;按照用户点击数据产生的页面偏好标签来划分具有不同页面内容偏好的用户群:按照浏览、收藏、加入购物车、下单等行为划分用户群;按照渠道来源进行划分用户群等

按照用户生命周期来划分用户，可以捕捉用户行为轨迹中的关键节点，能够帮助企业了解不同生命周期的用户需求，从而制定有针对性的运营和营销策略，不断提升用户参与度及每个关键节点的转化过程。从用户在平台的生命周期历程来看，可分为引入期、成长期、成熟期、休眠期和流失期

构建用户生命周期模型需要动态更新每个用户的生命周期状态。重点分析用户生命周期及不同生命周期用户使用情况，例如需要分析不同生命周期人群页面的访问量、每个页面的停留时长、页面跳出率和用户访问页面的路径等指标，了解到用户的使用习惯，挖掘用户的潜在需求。同时，基于用户生命周期，捕捉到用户行为轨迹中的关键节点后，对关键节点的用户推送个性化的资讯、活动信息、卡券、视频等，不断提升用户体验和营销转化率，从而实现实时智能的营销决策

流失预警模型的目的是要挖掘出用户流失与用户特征、行为特征之间的关系。由于开发新用户的成本越来越高，维护老用户不流失至关重要的。营销中的黄金法则“开发十个新客户，不如维护一个老客户”。维护老用户的前提是需要先识别出潜在的流失用户。使用用户流失预警模型预测出用户流失的概率，对高流失概率人群进行标识,并结合用户价值筛选出重点维护的易流失人群

用户流失预警模型的工作大概如下:

一、要贴合实际业务，定义流失行为，一般根据平均回流率来确认流失周期：

(1)流失周期:用于判断流失的时间长度称为流失周期，例如用户超过一段时间没有发生购买行为（如多少天为期），则将用户划分为流失用户。

(2)流失率:在某段时间内消费的人群中，如果其中一部分人在一个流失周期后变为流失人群，那么流失人群的人数与消费人群的总人数的百分比定义为流失率。

(3)回流:在已经流失的人群中，后来又重新来本店购买的人群称为回流人群。

(4)回流率:指回流人数与流失人数的百分比。

二、分析影响用户流失的关键因素：

影响用户流失的关键因素需要结合运营经验和数据实际情况进行判断。首先对用户多维特征数据与流失行为进行探索性分析，考察每个维度特征与流失是否存在强相关关系，对高度相关的指标予以保留，剔除弱相关指标。用户多维特征包括用户画像数据、用户行为数据、用户消费数据、用户权益数据等。其中,用户画像数据涵盖性别、年龄、地域、会员类型、渠道来源等指标;用户行为数据涵盖登录天数、登录时长、登录频次、注册天数等指标;用户消费数据涵盖最近购买时间、消费金额、客单价、消费频次等指标;用户权益数据涵盖积分等级、折扣金额等指标。

三、建立精确、有效的预警模型用于预测每位用户的流失概率：

预测每位用户的流失概率，并根据流失概率大小将用户分群。选出对用户流失行为有影响的关键变量后，运用Logistic回归模型，预测每位用户的流失概率。

四、根据流失概率大小将用户分群;

基于用户的流失概率值可以将用户细分为：正常用户、轻度流失用户、严重流失用户、严重流失用户四类群体。

五、结合每个用户的价值贡献筛选出需要维护或挽留的高价值易流失用户

RFM 模型是一个比较经典的用户价值管理模型。按用户价值划分为高、中、低价值用户，对不同价值用户推行不同的运营和营销策略，从而将有限的资源合理地分配给不同价值的用户，从而实现效益最大化。

传统RFM模型利用通用交易环节中最核心的3个维度，即最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)，来细分用户群体，从而分析不同群体的用户价值。互联网用户运营考察用户价值一般是从最近一次登录、登录频率、在线时长3个核心维度来衡量。

RFM 基本原理是通过一定的划分方法将R、F、M分别定档，通过不同档位间组合或聚类形成8类人群。组合方法和聚类方法各有优缺点，组合方法分类较为精准，但是组合方法处理多阈值能力不足，聚类方法分类容易出现个别会员分类不准确问题，但是聚类可以较好地处理多阈值条件下的人群划分。这里采用两种设计思路:第一种方法是组合方法，易读性较好，面向业务人员使用;第二种方法是聚类方法，易读性较差，面向分析人员使用。

(1)组合方法。以二分法为例，组合方法利用中位数将R、F、M 二等分，大于等于中位数标记为1，小于中位数标记为0，再对二等分结果进行组合，形成8类人群

(2)聚类方法。业务人员根据历史数据按照业务需求通过聚类模型对R、F、M进一般情况下都是多阈值，并对值划分进行标记，再利用聚类方法K-Means对阈值标记进行聚类，聚类群组选择8类

大数据分析重在理解数据之间的相关关系，运用相应的模型挖掘用户的行为特征和规律。小数据更偏重于定量和定性的研究，了解消费者的态度和心理。实际工作中可结合大数据与小数据的分析方式综合处理问题。

首先通过大数据部署代码获得真实用户的线上行为数据，考察目标用户真实的行为轨迹和浏览路径，判断用户关注的商品和品牌、消费品类和品牌倾向，长期购物需求和短期购物需求等。其次通过市场调研数据得到的小数据，作为大数据的一个很好的补充，把行为和态度数据结合起来，用大小数据融合的分析方法，这样可以形成比较完整的消费者洞察

一生都值得坚持做的事，就是学习！