第4章(下)-客户留存分析实战

在上一节的内容中，文章介绍了客户留存分析的概念以及在留存分析过程中常用的三种模型：新老用户同期群分析、渠道同期群分析和产品功能留存矩阵。此外，通过对电信客户数据集的探索性分析，文章从产品维度、客户属性维度和客户行为维度对数据进行了深入了解。

本节的重点在于讨论留存预测模型的重要性。文章阐述了留存分析的目的不仅仅是衡量客户留存率有多高，更关键的是建立起一个能够预测客户留存情况的模型。这样的模型对于在客户离开之前采取相应的措施至关重要，因为它允许企业在客户流失之前进行干预。

所有的留存分析目标都聚焦于在客户离开之前的干预。如果模型能够预测出客户可能会流失，就可以在事情发生之前采取相应的行动。文章指出，这些行动可能与产品问题、竞争对手、价格或服务问题相关。针对潜在的流失客户采取分析并制定策略，才是留存分析的真正价值所在。

文章最后提到，如需获取相关代码可以私信联系作者，并指出后续内容包含视频教程。