用户不用APP，可能是比较忙，可能是出去旅游了，可能是大姨妈来了心情不好。那么运营应该怎么判定他是上述情况，还是卸载不用呢？也许我们需要几个月后才会发现用户最后登录停留在某一天。

　　高级运营和初级运营的分水岭在于： 初级运营经常事后补救，高级运营能够防范于未然。

　　将用户的流失可能扼杀在萌芽阶段，是延长用户生命周期的有效手段之一。这听起来很玄乎，但举个例子就会明白的。

　　一款社交应用，通过流失用户的特征分析。发现了如下的几个特点。

　　流失用户中，40%的用户没有完善资料

　　新增用户没有导入通讯录好友，流失概率比导入的高20%

　　新增用户在第一周使用中，如果添加的好友低于3，则一个月后的流失概率超过一半

　　用户流失前一个月，互动率远低于APP平均值。

　　这些特征很容易读懂了解，运营也很容易针对性的采取策略。例如良好的新手引导、引入好友推荐（想想微博和各兴趣向APP）、增加曝光量和乃至使用机器人等等。

　　如果数据化运营更彻底，可以运营和数据分析结合，将上述的特征建模，得出一个比较准确的流失概率预测。用模型计算出某一类人群流失概率在80%以上，和知道什么样的人可能流失，在运营上是两个层次。

　　我们可以构建决策树模型，因为决策树模型的可解释性强，它是if-then的集合，运营非常容易理解。比如用户完善资料低于50%，且没有导入通讯录好友，且好友数量低于3，则其一个月后的流失概率为80%。模型训练出叶节点，运营用SQL就能跑出来可能流失的用户群。

　　另外，发掘出变化性变量在运营中有奇效。比如完善资料，是否导入通讯录好友，都是静态、状态型的特征，更多是产品上的优化。但是某一类用户流失，能通过其他数据特征体现，atv，比如上周打开了APP20次，本周打开了5次，下周打开了1次，趋势是下降的，这绝逼是累感不爱了啊！（趋势上升是另外一种运营策略了）这时我们运营就可以采取温暖的爱的抱抱，运营这类用户。

　　写到这里，atv，突然觉得自己很温暖。虽然运营们营销，推送，喜欢从用户身上赚钱，但是我知道我们是好运营。

　　用户生命周期运营实际会更复杂，比如真正产生商业价值的群体应该去运营和分析，需不需要引入CRM，RFM等等，比如常见的积分体系能不能提高CL。关于这些，欢迎大家留言讨论。