流失預測實戰：留存率提升的關鍵
在數位服務競爭激烈的今天，使用者流失往往是企業面臨的最大挑戰之一。透過精準的流失預測模型，我們不僅能及早發現即將離開的客戶，更能針對性地制定留存策略，從而提升整體留存率與營收。
為什麼要做流失預測？
- 直接影響毛利：每減少 1% 的流失，潛在收益可高達數倍。
- 節省成本：提前干預比事後重獲客戶的成本低得多。
- 提升產品品質：流失原因往往隱藏著使用者體驗問題，可透過分析即時調整功能。
關鍵指標說明
- 留存率 (Retention Rate)：某段時間內仍在使用服務的客戶比例。
- 日活 / 月活：每日/每月登入次數，反映用戶黏著度。
- 流失率：1 - 留存率。
資料準備流程
- 收集使用者行為事件：登入、點擊、停留時間、購買等。
- 建立時間戳記與客戶 ID 對應表，確保資料時序正確。
- 資料清洗：處理缺失值、重複紀錄；轉換類別型欄位為數字編碼。
特徵工程要點
- 行為頻率：過去 7 天 / 30 天內的登入次數。
- 平均停留時間：每次使用時長，較高可能表示黏著度好。
- 功能活躍度：是否使用關鍵功能，例如「收藏」或「分享」。
- 客戶分群標籤：會員等級、付費狀態。
模型選擇與評估
- 邏輯回歸：基礎且易解釋，適合快速驗證。
- 隨機森林 / XGBoost：處理非線性關係、特徵重要度可直接觀察。
- 長短期記憶網路（LSTM）：若有大量時間序列資料，可捕捉趨勢變化。
評估指標：AUC、KS、召回率與精準率的平衡；留存預測通常偏向召回率，避免漏掉潛在流失客戶。
實務操作流程（以 Python 為例）
- 需求定義 → 資料清洗 → 特徵工程 → 模型訓練 → 評估 → 部署 → 監控。
- 建議使用
scikit-learn 或 lightgbm，部署可利用 ONNX 或 TensorFlow Serving。
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import roc_auc_score, accuracy_score
from xgboost import XGBClassifier
讀取資料
df = pd.read_csv('user_behavior.csv')
建立特徵與標籤
X = df[['login_cnt', 'avg_session_time', 'feature_use_flag', 'membership_level']]
y = df['churn'] # 1 表示流失
分割訓練測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)
標準化處理
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
XGBoost 模型訓練
model = XGBClassifier(n_estimators=300, learning_rate=0.05, max_depth=6, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8, eval_metric='auc')
model.fit(X_train, y_train)
預測與評估
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred_proba)
print(f'ROC AUC: {roc_auc:.4f}')
