运营需要做到预测并防范用户流失，概念、数据、工具，可以从这几个方面入手解决这个问题。
“双十二”大促拉开了年末冲量的序幕。接踵而来的圣诞、元旦双节，为APP年末冲量提供了各种各样的机会。在这样的市场环境下，运营想要成功冲量，就要做到“疏”、“堵”结合。运营既要在众多活动和噱头中脱颖而出，吸引用户，抢占用户时间，更需要精准防范用户的流失。
运营如何做到“精准”防范用户流失？作为用户运营，我们可以将用户流失的问题，看成是小学奥数里蓄水池问题。首先，我们不可能做到用户不流失。那么，我们要做的就是精准预测用户流失，通过有效的运营活动对流失概率较大的用户进行挽留，让用户流失率尽可能地低于用户增长率，这样就能保证用户量的向上增长，有了量，转化就有了基础。
那么运营如何精准预测用户流失，这需要逐一解决概念、数据、工具这三大问题：
问题一：流失用户怎么定义？
问题二：用什么样的数据来预测用户流失？
问题三：借助什么样的工具提高预测精准度？
一、流失用户怎么定义？
不同的产品对用户流失有着不同的定义，如果用统一的标准去定义，员工流失率正确算法，那就会出问题。举个例子， 用户流失率计算公式是用户流失数量与全部使用/消费产品（或服务）用户的数量的比例。
运营在精准防范用户流失时，要做的第一步就是先明确流失用户定义。运营需要根据自身产品的类型、调性以及用户画像来定义流失用户的概念。如果是针对特定活动的用户流失，则需要从活动举办的目的和意义出发去定义用户流失概念。
一般而言，员工流失率可以用以下公式计算：员工流失率=一定时期内（通常为一年）离开组织的员工人数÷同一时期的员工人数×
比如，社交APP的价值在于解决沟通的问题，通常会以距离上次登陆的时间长短来定义流失用户。如果用户一、两个月不进行操作，则可以认为用户已经流失。这里有一点要注意，QQ和微信属于强社交的软件，即使我们不用，但还会安装在手机上。
再比如，电商APP通过用户购买来盈利，尤其是在双十一、双十二这种看销量的特殊日子，通常以购买的活跃程度来定义流失用户。如果用户只看不买，对于电商来说就是一个可能会流失的用户。
流失用户的定义明确了，才能为用户流失预测制定好判断标准。
二、用什么样的数据来预测用户流失？
一个用户接下来将要流失的可能性有多大？从数学上来说，我们可以借助贝叶斯公式来估计用户流失的概率。该数学公式包含着朴素的真理：
这种流失预测的方式有点统计学+心理学的味道。以电商运营为例，如果，你看到一个用户在双十一时看得多，买得少，那么这个用户在双二十的时候不会购物的概率就很大。不过，这样的预测还是不够精准。
随着大数据技术的发展，更精准的预测是通过数据分析，通过模型算法和深度学习的技术进行用户行为预测。在进行行为预测前，运营需要考虑哪些用户数据可以帮助我们预测用户流失？这是搭建计算模型至关重要的一步。
从数据层面来看，至少需要详细的用户画像数据和行为数据等数据维度，即：
用户画像信息：ID、性别、年龄、地域、会员类型、用户来源……
用户行为数据：登录天数、在线时长、登录频次、注册天数……
尽管有很多人是按照这个进行统计的。根据国家统计局规定，应该按下式计算：企业年度员工平均人数=同年连续12个月的企业各月度员工平均人数之和/12 显然，企业年度员工流失率≠同年各月员工流失率之和，但在实际工作中经常有。
用户消费数据：最近一单距今天数、累计单量、累计消费金额、客单价……
这里要注意，每一个小维度的考量标准在不同APP中也是不一样的。社交类APP、视频类APP、打车类APP、音乐类APP等使用频次高的APP，登录频次要适当提高；阅读类APP、资讯类APP等重视用户时长的APP，在线时长要适当增加；电商类APP比较重视转化，运营可借助可视化埋点的技术精确统计购买页、支付页等转化数据。
三、 借助什么样的工具提高预测精准度？
仅有上面说的这些数据还是不够，因为还有很多外部的因素在制约着数据的准确性。
首先，所处环境、地理位置的不同会导致用户行为和兴趣偏好的不同。随着用户的地理位置的变化，他从一二线城市迁移到三四线城市，用户的APP的使用也会变化，而这些在APP自有数据中无法体现。
01 员工流失率就是在统计期内离职员工占单位员工总数的比例。 员工流失率=员工流失人数/（期初员工人数+本期增加员工人数）*100%。02 员工流失人数：指在一段时间内，离职或者被开除的员工总人数。03 。
再者，APP的自有数据具有局限性，无法告诉运营用户兴趣的变化。已经不感兴趣的用户百分之百会流失，也就不用去挽留了。
目前，在数据领域已经有少数公司推出了行为预测的产品。国际上做得比较靠前的是Google公司。在国内，个推是行业内较早研发行为预测的数据公司之一，并在其应用统计产品“个数”中开设了相应功能，可以为APP运营提供流失、卸载等关键行为的预测。另外，“个数”还能提供可视化埋点工具，实现自定义事件的统计，并在统计的同时进行数据分析，提供购买、分享等自定义事件的行为预测。
在大数据行为预测的帮助下，运营能够提前洞察到用户流失行为，提早进行干预，并通过相应的运营手段对即将流失的用户进行挽留，真正实现“堵”的作用。
明确员工流失率的计算公式=（离职员工/员工数量）*100%，其中一段时间每天的人员数量均有变化，那么我们就按期初的员工数量与期末的员工数量的平均数计算。特别注意员工入职、离职的日期的准确。因为“员工流失率”是一段时间。
题图来自Unsplash，基于CC0协议
一般而言，员工流失率可以用以下公式计算：员工流失率=一定时期内（通常为一年）离开组织的员工人数÷同一时期的员工人数×100%。一般公司的员工流动率以每月为计算基础，流动率计算是以当月离职总人数除以(当月月初人数+当月月底。
