案例背景:目前在我国移动通讯行业基本呈现三足鼎立的局势,市场份额由中国移动、中国联通和中国电信三家运营商瓜分。客户流失问题非常严重,从近5年的统计数字来看,三家运营商的移动客户数增长缓慢,中国联通在2015年甚至出现了负增长。因此建立一套系统的客户流失预警体系已是燃眉之急。案例原文详见某移动通讯公司客户流失预警分析
2021-03-03 16:10:55 5KB R语言 机器学习
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众所周知,互联网产品运营工作有两大重心:①提升用户留存率;②提升留存用户活跃度。许多运营汪和产品汪们都在绞尽脑汁地努力提升现有用户的活跃度,却忽略了数量更为巨大的已流失用户。从成本层面来讲,维护一个老用户的成本实际上只有获取一个新用户成本的1/5。所以,运营汪和产品汪们,一定不要忽略已流失用户,与其死磕现有用户,不如转换思路想想如何在流失用户上下功夫,把他们给召回来吧!所谓实践出真知,抛开网络上纸上谈兵的“老用户召回策略”经验分享鸡汤文,我们上周在自己的产品上策划实施了一次“流失用户召回”活动,用最传统的发送短信方式以及不到6000元的低成本,成功召回3万多已流失用户。下面跟大家分享一下我们这
2021-02-26 12:05:50 677KB 案例|流失用户召回实战分享
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流失模型
2021-02-18 15:06:54 262KB JupyterNotebook
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2020-2021智能手机消费趋势与用户忠诚和流失度报告.pdf
2021-02-16 20:05:26 2.15MB 智能手机
1010流失:中国移动
2021-02-07 09:04:56 2.83MB 1010流失:中国移动
8流失:丰田课件
2021-02-07 09:04:56 1.62MB 8流失:丰田课件
基于某信息公司的用户数据,使用决策树预测用户是否会流失,字段Churn代表客户是否流失,取值:['Yes', 'No'],其余字段为特征
2021-02-02 02:04:06 956KB 决策树
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本文作者@jetpv ,从数据的角度来看待运营,其实运营就是运筹和经营的组合。运筹是提供最优的解决方案,高效计算和分析是重点,在游戏运营的过程中,这点尤为突出,比如我们对于某一个功能,玩法去做A/B test。这就是一种典型的最优方案提取,在局部一系列问题的不断解决中,不断优化游戏的品质。因此这个层级上我们要去钻取数据,通过对具体数据的计算、分析,找到最佳解决方案。做为经营而言,其实更多的时候是从宏观大局上来了解整体产品的质量,对于游戏开发者或者企业管理者而言,是否要继续为这款游戏继
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很多时候需要用到流式布局。比如搜索的activity里有很多搜索热词。这种自定义布局的实现。
2019-12-21 22:21:22 18.76MB 流失布局
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移动通信客户流失分析 可以看看
2019-12-21 21:53:19 425KB 客户流失 移动通信
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