会员流失预测模型常见的属于流失的状态定义示例：
会员已经取消了公司的促销活动
会员通过电话要求将自己的信息列入黑名单
会员连续6个月没有登录过网站；
对会员进行的关怀激励活动没有有效的反馈和交流
会员最近一年没有任何订单。
上述流出状态可以分为两种。 一是会员有明确的表达，不愿意接收公司的相关信息。
另一个是，虽然会员没有明确表示，但在业务关注的主要领域，没有得到有效的反馈。
*算法： **会员流失预测模型的实现方法是分类算法，常用的算法有逻辑回归、支持向量机、随机森林等
注意
1 )流失会员的样本分类必须为少数类型，处理时应注意样本不均衡问题。
2对于流失会员的预测结果，如果得到概率性的输出，可以结合流失预测和标签进行应用。 因为业务方可以根据概率结合业务经验进行判断。
3对于参加培训模式的维度变量的选择，应结合工作经验。 因为业务方对特定场景的判断是影响训练模型和应用结果的重要因素之一。 输入的维变量必须始终包含出现转化前的行为数据。 如果客户的业务定义是过去六个月内没有订单的客户，则在创建预测模型时必须包括用户匿名访问、登录、页面浏览、搜索、活动咨询等转化前的数据考虑在内，而不能只考虑订单转换本身。
4员额流失预警模型不是一次性的，而是周期性每日、每周、至少每月等监测和运行的。 通过会员流失模型得到每个会员是否属于流失标签后，可以将结果传递给会员运营者。 运营者通常根据工作经验进行二次审查和确认，通过会员挽回、激励等机制提高会员忠诚度，延缓或防止会员流失。 关于恢复和激励问题，运营者通常也需要数据参与以制定适当的策略，例如，为了在适当的时间以适当的方式向特定的会员提供个性化内容，需要数据支持。
会员特征分析模型会员特征分析模型对现有会员进行特征分析。
明确的特征是提供业务需要行动的细节要素，是落地价值极高的数据分析工作。
模糊特征是指数据分析结果不提供详细的动作要素，而只指示下一个行动方向或目标。
业务场景
)1)第一种在没有前期经验或特定目标的情况下触发，想通过整体特征分析了解会员的全貌。 此模式允许您将用户分为几个类别，然后进行基于类别的特征分析。 典型的实现方法和APP应用如下。
3358www.Sina.com/:在集群中将用户分成几个组，然后分析聚类和不同群组的典型特征。 例如，公司全体会员有什么特点？ 模子
型结果：用聚类方法将会员分为三类后，每个类别都有各自的显著特点，会员部门可以根据不同的类别进行特定分析，指定集体策略。
群组间的差异性:首先对总体用户进行统计分析，包括统计分析等，掌握总体数据的概要。
)2)描述性统计、频数分布有明确的业务方向，希望找出能实现事件目标的会员特征，用于进一步的会员运营。 针对这种分析模型，一般的实现方法和应用如下。
第二种:利用分类规则，例如决策树找到符合目标的分类，确定会员特征。 例如，收入>； 5400元，最近一次购买时间在5个月前，总订单金额在4300元以下的会员最有可能购买商品。
使用http://www.Sina.com/: http://www.Sina.com /查找不同属性、项目之间的关系或序列关系，以运营会员属性特征(http://www.Sina.com/) 例如，购买x商品的客户一般来自上海，购物频率一周三次，客单价不超过100元。
采用3358 www.Sina.com/: http://www.Sina.com /的异常检测方法，从山里找出异常数据样本，将这些数据样本的特征提供给运营方进一步确认和审查。 例如，异常客户的特点是一次下单的商品数量超过4件，地域集中在江苏和浙江，一般有3个以上的子账户。
会员特征分析模型输出的上述两种结果，多作为第一种结果辅助、启发、提示的结果，用于为运营提供进一步的业务运作思考
种子一般在数据工作项目开始或业务方面对数据主题缺乏先验经验时开始； 第二个结果是运营下一个行动的直接“接触点”。
营销回应预测模型营销回应预测模型是针对营销活动展开的，通常在进行会员营销活动之前通过营销回应预测模型关键变量以及对应的变量值和http://www.Sina.com
来的销售额。步骤
步骤1 从所有会员上随机选择一定量的会员样本，具体数量要根据企业实际情况而定，一般情况下，至少要有1000条数据以上（同时要兼顾总体会员数量）才能满足模型训练的需要。
步骤2 然后针对选择的会员样本通过一定媒介和渠道发送营销活动信息，例如手机短信、电子邮件等。需要注意的是，一定要记录好营
销活动发送的时间、频率、信息等关键运营要素，这些需要跟后期的实施保持一致。
步骤3 收集营销活动数据。在收集数据时需要注意数据收集的周期，通常情况下，一般电子邮件的有效周期为1～7天，时间过短可能无法被用户看到；手机短信的有效期一般是1天左右，时间太长用户一般会忽略。
经过上述步骤收集到分类所需的样本集之后，接着就需要通过分类模型做营销响应预测，这是典型的二分类问题。
·基于模型找到最可能产生购买转化行为的会员规则特征。例如最近一次购买时间在3个月以内、会员等级为3级以上、总订单金额大于3000、订单量大于10的客户。通过这些条件直接从数据库中筛选对应的会员列表，并可以对该会员列表发送营销活动。
·基于模型预测可能产生的订单转化数量、转化率（例如选择10000个客户，会有4000个客户产生转化），以及有转化客户的客单价（通过训练样本集选择有转化客户，然后用订单金额/会员量计算得到）大体计算出此次发送会员能得到的营销收入。这些信息可以作为此次营销活动计划提报的数据量化指标和资源申请的数据支持。