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B,但完全停止了使用
C
功能。我们的模型只看到了他还在活跃,却没有捕捉到他『停止使用核心功能』这个信号。
一语惊醒梦中人！
林薇的脑中仿佛有电光闪过。他们一直把用户的行为看作加分项,登录一次加点分,消费一次再加点分。却从未想过,某些关键行为的缺席,本身就是一个强烈的负向信号。
我明白了！林薇激动地站了起来,我们要构建一个『用户习惯基线』,对于每个用户,先定义出他的核心行为模式。然后,用模型去监控他对这个基线的『偏离度』！一个用户突然不再做他以前常做的事,这才是最危险的流失预警！
这个思路,完全跳出了传统模型的框架,是一个全新的、更贴近人性的视角。
接下来的
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小时,两人像是被注入了强心剂。陈默以惊人的速度重构了算法框架,而林薇则重新定义了上百个行为偏离的特征变量。
