用戶一旦流失了就很難被召回。這如同對方主動的分手，因為她不愛了，你做什么都不對。所以，解決流失問題應該把時間提前，建立流失預警模型，把流失挽回變成流失預警。建立預警模型的目的是提前識別潛在流失用戶，為挽留用戶贏得時間。

　　我們認為，用戶流失與產(chǎn)品的用戶定位有關(guān)。對于精準的目標用戶，留存率就高；對于寬泛的目標用戶，流失率就高。所以，流失率與用戶質(zhì)量是強相關(guān)的。基于用戶屬性的預警模型就是通過分析用戶的屬性，找到與流失相關(guān)的因子。該模型僅需用戶的基本屬性，不涉及使用行為，能在最早期預測用戶的流失。有點根據(jù)骨骼驚奇，預測武學大師的味道。

　　產(chǎn)品的設(shè)計中存在諸多的流程，每個流程中都有關(guān)鍵點。當用戶在某個關(guān)鍵點上遇到阻力的時候，就容易導致產(chǎn)品體驗不深入，進而影響到用戶的留存。基于關(guān)鍵事件的預警模型，就是通過分析核心流程中關(guān)鍵事件的完成度，來預測用戶的流失概率。

　　用活躍度來預測用戶流失，這恐怕是數(shù)學表現(xiàn)最好的指標了。因為流失就是依據(jù)用戶的活躍度來界定的。你說，用戶都30天沒有來了，那他離流失還遠嗎？但是，活躍度是結(jié)果指標，是因變量，不是自變量。這樣的預測是找不到對應的原因的，只能是讓你知道這個用戶要流失了，趕快在他流失前做些措施吧。