---
name: retention-management
description: 当需要降低流失率或提升用户参与度时使用。留存管理一体化Pipeline，先构建流失预警模型识别高风险用户自动化触发干预动作，再基于用户生命周期阶段进行分层生成运营策略和个性化触达内容。关键词：流失预警、流失干预、流失模型、用户挽留、用户分层、分层运营、生命周期运营、个性化触达、参与度提升、用户活跃、流失率高、怎么挽留、怎么区别对待、运营分群。
metadata:
  module: "产品增长与运营"
  sub-module: "留存"
  type: "pipeline"
  version: "3.0"
  domain_tags: ["互联网", "SaaS", "通用"]
  trigger_examples:
    - "用户一直在流失怎么办"
    - "怎么提前发现要走的用户"
    - "流失率太高了怎么降"
    - "不同用户怎么区别运营"
    - "怎么提高用户活跃度"
    - "用户分层怎么做"
  interaction_mode: "ai_suggest_human_approve"
execution_depth:
  default: standard
  quick_description: "执行流失预警和基础干预策略推荐，输出高风险用户列表与干预建议"
  deep_description: "完整分层运营策略 + 个性化触达内容 + 干预效果ROI追踪 + 流失模型优化建议 + 用户生命周期价值预测"
---

# 留存管理一体化

## 核心原则

1. **预防优于挽留**：在用户流失信号出现时介入，远比流失后召回成本低、成功率高
2. **干预必须匹配风险**：高风险用户需要高接触干预，低风险用户过度干预反而推走
3. **ROI闭环验证**：每项干预策略必须追踪防流失ROI，无效策略及时淘汰
4. **分层即策略**：用户分层的目的是差异化运营，分层标准必须直接关联运营动作
5. **健康度是先行指标**：用户健康度下降先于行为流失，是最佳干预时机
6. **触达频率与价值匹配**：高价值内容可以高频触达，低价值内容过度触达等于骚扰

## 交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

## 输入

| 输入项 | 类型 | 必填 | 来源 | 说明 |
|--------|------|------|------|------|
| 用户行为数据 | JSON | 是 | 数据分析平台 → 活跃日志 | 活跃日志、功能使用、内容互动 |
| 流失历史数据 | JSON | 是 | 数据分析平台 → 流失记录 | 已流失用户行为特征 |
| 用户账户数据 | JSON | 是 | 用户系统 → 账户信息 | 基本信息、付费状态 |
| 用户生命周期阶段 | object | ○ | 用户提供 | 注册时间、关键里程碑 |

## 流失定义

### 流失标准
| 用户类型 | 流失定义 |
|---------|---------|
| 免费用户 | 连续30天无活跃行为 |
| 付费用户 | 连续60天无活跃行为或取消订阅 |
| 企业用户 | 连续90天无活跃或合同到期 |

### 流失类型
- **主动流失**: 用户主动停止使用或取消订阅
- **被动流失**: 用户不再活跃但未明确表示离开
- **付费流失**: 付费用户降级或取消订阅

## 用户生命周期分层

### 分层定义

| 层级 | 时间标准 | 用户行为特征 | 核心需求 |
|------|---------|-------------|---------|
| 新用户 | 0-30天 | 探索产品功能 | 快速上手、体验价值 |
| 成长用户 | 30-90天 | 使用频率增加 | 深度使用、建立习惯 |
| 成熟用户 | 90天+ | 稳定使用 | 持续价值、防止沉睡 |
| 沉睡用户 | 连续7-30天无活跃 | 活跃度骤降 | 重新激活、价值唤回 |
| 流失用户 | 连续30天+无活跃 | 无活跃行为 | 定向召回 |

### 健康度评分

综合评估用户在生命周期中的健康状态：

```
健康度 = 0.3 × 活跃度 + 0.25 × 功能深度 + 0.25 × 付费意愿 + 0.2 × 社交参与
```

## 执行步骤

### Step 1: 流失预警（from retention-churn） [核心]

构建流失预警模型，识别高风险用户，自动化触发干预动作。

#### 1.1 流失预警模型构建

##### 数据准备
1. **标签数据**: 历史流失用户标记
2. **特征工程**: 构建流失预测特征
3. **数据划分**: 训练集/验证集/测试集

##### 流失信号特征
| 特征类别 | 具体特征 |
|---------|---------|
| 活跃度特征 | 访问频率、使用时长、功能使用数 |
| 行为特征 | 核心功能使用、关键操作完成度 |
| 参与度特征 | 内容互动、社交行为 |
| 付费特征 | 付费状态、消费金额、付费周期 |
| 反馈特征 | NPS评分、客服接触、支持工单 |

##### 模型训练
支持多种模型类型：
- 逻辑回归（可解释性强）
- XGBoost/LightGBM（精度高）
- 深度学习模型（复杂模式识别）
- 集成模型（稳定可靠）

#### 1.2 高风险用户识别

##### 风险分层
| 风险等级 | 风险评分 | 定义 | 响应策略 |
|---------|---------|------|---------|
| 高风险 | ≥0.7 | 极可能流失 | 即时干预 |
| 中风险 | 0.4-0.7 | 流失可能性较高 | 重点关注 |
| 低风险 | 0.2-0.4 | 有流失倾向 | 预防性干预 |
| 稳定 | <0.2 | 正常用户 | 常规维护 |

##### 流失信号分析
识别导致高风险的关键因素：
- 活跃度下降信号
- 功能使用减少信号
- 负面反馈信号
- 竞品使用信号

#### 1.3 自动化干预触发

##### 干预策略库
| 风险等级 | 干预策略 | 触达渠道 | 响应时间 |
|---------|---------|---------|---------|
| 高风险 | 专属客服介入、限时优惠 | 电话+短信+邮件 | 即时 |
| 中风险 | 个性化价值推送、问卷调研 | 邮件+Push | 24小时内 |
| 低风险 | 内容营销、版本更新通知 | Push+站内信 | 48小时内 |

##### 干预内容类型
1. **价值唤回**: 展示产品新功能和使用场景
2. **问题解决**: 针对已知问题提供解决方案
3. **优惠激励**: 提供续费折扣或增值服务
4. **人工关怀**: 客服主动联系了解需求
5. **社交激活**: 邀请好友一起使用

##### 干预时机
- 用户行为变化后即时触发
- 预防性干预在风险累积前触发
- 避免在用户忙碌时段触达

#### 1.4 干预效果追踪

##### 核心指标
| 指标 | 说明 | 目标值 |
|------|------|--------|
| 干预覆盖率 | 被干预高风险用户比例 | ≥80% |
| 响应率 | 干预后用户有响应的比例 | ≥15% |
| 防流失率 | 干预后未流失用户比例 | ≥10% |
| ROI | 防流失收益/干预成本 | ≥3.0 |

##### 效果分析
- 不同干预策略的效果对比
- 不同用户群体的干预效果差异
- 干预时机对效果的影响
- 干预内容的优化方向

### Step 2: 分层运营（from retention-engagement） [条件]

基于Step 1输出的流失预警结果，对用户进行生命周期分层，生成运营策略和个性化触达内容。

#### 2.1 用户分层

##### 分层规则引擎
```yaml
rules:
  - segment: "new_user"
    condition: "account_age_days <= 30 AND is_activated == true"

  - segment: "growing_user"
    condition: "account_age_days > 30 AND account_age_days <= 90 AND weekly_active_days >= 3"

  - segment: "mature_user"
    condition: "account_age_days > 90 AND weekly_active_days >= 2"

  - segment: "at_risk"
    condition: "consecutive_inactive_days >= 7 AND consecutive_inactive_days < 30"

  - segment: "churned"
    condition: "consecutive_inactive_days >= 30"
```

##### 分层优先级
沉睡用户和流失用户的识别优先级高于正常分层，确保及时触发防流失策略。

#### 2.2 各层特征分析

##### 新用户分析
- 激活路径分析
- 早期行为聚类
- 激活障碍识别

##### 成长用户分析
- 功能深度使用分析
- 使用频率趋势
- 价值感知评估

##### 成熟用户分析
- 功能使用稳定性
- 付费转化潜力
- 社交活跃度

##### 沉睡用户分析
- 沉睡前最后行为
- 沉睡触发因素
- 潜在召回价值

##### 流失用户分析
- 流失时间分布
- 流失原因推断
- 召回价值评估

#### 2.3 自动化运营策略生成

##### 分层运营策略

| 用户层级 | 运营目标 | 核心策略 | 关键指标 |
|---------|---------|---------|---------|
| 新用户 | 激活+留存 | 引导体验、习惯培养 | D7/D30留存率 |
| 成长用户 | 深度使用 | 功能拓展、价值强化 | 功能使用数、使用时长 |
| 成熟用户 | 持续活跃 | 防止沉睡、增值服务 | 月活跃率、NRR |
| 沉睡用户 | 重新激活 | 价值唤回、问题解决 | 唤醒率、召回ROI |
| 流失用户 | 定向召回 | 优惠激励、情感召回 | 召回率、召回用户LTV |

##### 策略触发规则
```yaml
trigger_rules:
  new_user:
    - event: "注册完成"
      action: "发送欢迎序列"
    - event: "完成激活"
      action: "发送进阶引导"

  growing_user:
    - event: "功能使用达到阈值"
      action: "推荐进阶功能"
    - event: "使用频率下降"
      action: "发送价值提醒"

  mature_user:
    - event: "连续3天不活跃"
      action: "发送更新通知"
    - event: "新功能上线"
      action: "发送功能推荐"

  at_risk:
    - event: "进入沉睡"
      action: "触发唤回流程"

  churned:
    - event: "流失30天"
      action: "触发召回活动"
```

#### 2.4 触达内容个性化

##### 内容类型矩阵
| 用户层级 | 推送内容 | 内容风格 | 触达频率 |
|---------|---------|---------|---------|
| 新用户 | 使用教程、功能介绍 | 友好引导 | 高 |
| 成长用户 | 进阶技巧、案例分享 | 价值导向 | 中 |
| 成熟用户 | 功能更新、会员权益 | 维护关怀 | 低 |
| 沉睡用户 | 价值唤回、限时优惠 | 激励驱动 | 集中 |
| 流失用户 | 召回活动、专属优惠 | 情感诉求 | 集中 |

##### 个性化内容生成
- 基于用户使用历史推荐相关内容
- 基于用户偏好设置调整内容形式
- 基于用户生命周期阶段调整内容主题

## 输出

**存储路径**：`output/pm-growth/retention-management/`

**输出文件**：retention-management.json、retention-management.md

**输出Schema**：

```json
{
  "type": "object",
  "required": ["churn_prevention", "segments", "strategies"],
  "properties": {
    "churn_prevention": {"type": "object", "description": "流失预警与干预结果，包含模型、风险用户和干预策略"},
    "segments": {"type": "array", "description": "用户分层数据，包含层级名称、人数、特征和健康度"},
    "segment_overview": {"type": "object", "description": "各层级概览，包含人数和平均健康度"},
    "strategies": {"type": "array", "description": "分层运营策略列表，包含目标、行动和成功指标"},
    "personalized_content": {"type": "array", "description": "个性化触达内容列表，包含内容类型、主题和渠道"}
  }
}
```

`retention_management`
```json
{
  "churn_prevention": {
    "risk_model": {
      "model_type": "XGBoost",
      "features": ["使用频率", "功能广度", "付费状态"],
      "accuracy": 0.85,
      "precision": 0.78,
      "recall": 0.72
    },
    "risk_thresholds": {
      "high_risk": 0.7,
      "medium_risk": 0.4,
      "low_risk": 0.2
    },
    "high_risk_users": [
      {
        "user_id": "用户ID",
        "risk_score": 0.85,
        "risk_level": "high",
        "primary_churn_signals": ["信号1", "信号2"],
        "recommended_intervention": "干预策略"
      }
    ],
    "interventions": [
      {
        "intervention_id": "INT_001",
        "trigger_condition": "风险评分 > 0.7",
        "intervention_type": "personalized_outreach",
        "channel": "email",
        "content_theme": "价值唤回",
        "expected_effectiveness": 0.25
      }
    ],
    "tracking": {
      "total_interventions_sent": 5000,
      "response_rate": 0.15,
      "churn_prevention_rate": 0.12,
      "roi": 3.5
    }
  },
  "segments": [
    {
      "name": "新用户",
      "segment_id": "new_user",
      "count": 5000,
      "percentage": 0.15,
      "characteristics": {
        "avg_age_days": 7,
        "avg_weekly_active_days": 3.5,
        "avg_features_used": 5,
        "paying_users_ratio": 0.08
      },
      "health_score": 0.72
    }
  ],
  "segment_overview": {
    "new_user": {"count": 5000, "avg_health": 0.72},
    "growing_user": {"count": 8000, "avg_health": 0.78},
    "mature_user": {"count": 15000, "avg_health": 0.85},
    "at_risk": {"count": 3000, "avg_health": 0.35},
    "churned": {"count": 2000, "avg_health": 0.1}
  },
  "strategies": [
    {
      "segment": "new_user",
      "objective": "促进激活和早期留存",
      "key_actions": ["引导核心功能使用", "建立使用习惯"],
      "success_metrics": ["D30留存率", "激活率"]
    }
  ],
  "personalized_content": [
    {
      "segment": "new_user",
      "content_type": "onboarding_guidance",
      "theme": "快速体验核心价值",
      "channels": ["app_push", "email"],
      "frequency": "per_week"
    }
  ]
}
```

## 自动化运营日历

```
每周固定触达：
- 周一：活跃用户周报
- 周三：功能使用提醒（新用户）
- 周五：活跃用户内容推送

事件触发触达：
- 功能更新时：全员通知
- 节日活动时：高价值用户专属
- 用户里程碑：祝贺+激励
```

## 输出校验规则

| 字段路径 | 类型 | 必填 | 说明 |
|----------|------|------|------|
| churn_prevention | object | 是 | 流失预警与干预结果，须含risk_model/high_risk_users/interventions |
| churn_prevention.risk_model | object | 是 | 预警模型，须含model_type/features/accuracy |
| churn_prevention.risk_model.model_type | string | 是 | 模型类型 |
| churn_prevention.risk_model.features | array | 是 | 模型特征列表 |
| churn_prevention.risk_model.features[].feature_name | string | 是 | 特征名称 |
| churn_prevention.risk_model.features[].importance | number | 否 | 特征重要性 |
| churn_prevention.risk_model.accuracy | number | 是 | 模型准确率，须>0.75 |
| churn_prevention.risk_thresholds | object | 是 | 风险阈值，须含high_risk/medium_risk/low_risk |
| churn_prevention.high_risk_users | array | 是 | 高风险用户列表，每项须含user_id/risk_score/risk_level |
| churn_prevention.high_risk_users[].user_id | string | 是 | 用户ID |
| churn_prevention.high_risk_users[].risk_score | number | 是 | 风险评分，范围0-1 |
| churn_prevention.high_risk_users[].risk_level | string | 是 | 风险等级，仅允许high/medium/low/stable |
| churn_prevention.high_risk_users[].primary_churn_signals | string[] | 否 | 主要流失信号 |
| churn_prevention.high_risk_users[].recommended_intervention | string | 否 | 推荐干预措施 |
| churn_prevention.interventions | array | 是 | 干预策略列表，每项须含trigger_condition/intervention_type/channel |
| churn_prevention.interventions[].trigger_condition | string | 是 | 触发条件 |
| churn_prevention.interventions[].intervention_type | string | 是 | 干预类型，枚举：email/in_app/push/call |
| churn_prevention.interventions[].channel | string | 是 | 触达渠道 |
| churn_prevention.interventions[].content_theme | string | 否 | 内容主题 |
| churn_prevention.tracking | object | 否 | 效果追踪，须含response_rate/churn_prevention_rate/roi |
| segments | array | 是 | 用户分层数据，至少覆盖新/成长/成熟/沉睡/流失5层 |
| segments[].segment_id | string | 是 | 分层标识，仅允许new_user/growing_user/mature_user/at_risk/churned |
| segments[].count | number | 是 | 分层用户数，须≥0 |
| segments[].health_score | number | 是 | 健康度评分，范围0-1 |
| segments[].characteristics | object | 否 | 分群特征 |
| segments[].characteristics.avg_tenure | string | 否 | 平均生命周期 |
| segments[].characteristics.key_behaviors | string[] | 否 | 关键行为 |
| strategies | array | 是 | 运营策略列表，至少5条（每层1条） |
| strategies[].segment | string | 是 | 目标分层 |
| strategies[].key_actions | string[] | 否 | 关键行动列表 |
| strategies[].success_metrics | array | 是 | 成功指标列表，至少1个 |
| personalized_content | array | 否 | 个性化内容列表 |
| personalized_content[].content_type | string | 是 | 内容类型，枚举：email/in_app/push/sms |
| personalized_content[].theme | string | 是 | 内容主题 |
| personalized_content[].channels | string[] | 否 | 触达渠道列表 |
| personalized_content[].frequency | string | 否 | 触达频率 |

## 决策规则

| 情况 | 处理方式 |
|------|----------|
| 风险评分≥0.7（高风险） | 即时干预，专属客服介入 |
| 付费用户出现流失信号 | 优先处理，48小时内响应 |
| 干预响应率<10% | 优化干预内容和渠道 |
| 高价值用户流失预警 | 全渠道触达+人工关怀 |
| 沉睡用户占比>15% | 触发批量唤回策略 |
| 新用户D7留存<25% | 优化Onboarding和激活引导 |
| 成熟用户健康度下降 | 触发防沉睡策略 |
| 运营触达响应率<5% | 优化触达内容和渠道 |

## 质量检查

- [ ] 流失定义区分免费/付费/企业用户（P0）
- [ ] 预警模型准确率>75%（P0）
- [ ] 干预策略与风险等级匹配（P1）
- [ ] 干预效果追踪包含ROI计算（P2）
- [ ] 用户分层覆盖完整生命周期（新/成长/成熟/沉睡/流失）（P1）
- [ ] 健康度评分包含活跃度、功能深度、付费意愿、社交参与（P1）
- [ ] 运营策略与用户层级匹配（P1）
- [ ] 触达内容经过个性化处理（P2）

## 降级策略

### 上游文件缺失降级方案

| 缺失的上游输入 | 降级方案 | 输出影响 | 数据获取说明 |
|----------|----------|----------|------------|
| 用户行为数据缺失 | 用户提供用户活跃数据 → 分析流失特征 | 流失归因基于活跃数据推断，行为特征分析受限 | 要求用户提供用户活跃数据（各周期活跃用户数、流失用户数） |
| 流失历史缺失 | 跳过流失趋势对比，仅基于当前数据分析 | 无法评估流失趋势变化 | 要求用户提供历史流失率和流失用户数趋势数据 |
| 用户行为数据 + 流失历史均缺失 | 用户提供用户活跃数据 → 分析流失特征 | 输出基础流失分析，干预策略标注"待验证" | 要求用户提供用户活跃数据和流失定义标准 |
| 生命周期阶段缺失 | 使用通用生命周期模型（新用户/活跃/沉睡/流失），标注"待确认" | 分层标准基于通用假设 | 要求用户提供用户生命周期阶段定义和分层标准 |
| 用户行为数据 + 生命周期阶段均缺失 | 用户描述用户群体 → 生成分层策略 | 输出基于描述的分层策略，标注"待数据验证" | 要求用户提供用户群体描述和核心行为特征 |
| 用户账户数据缺失 | 跳过账户级流失分析，仅基于汇总数据分析 | 无法识别高流失风险账户 | 要求用户提供用户账户列表、付费状态和活跃度数据 |

### 数据获取说明

当上游文件缺失时，需用户提供以下信息以支撑降级生成：
- **用户活跃数据**：各周期活跃用户数、流失用户数
- **流失定义**（可选）：产品对流失用户的定义标准
- **高价值用户占比**（可选）：活跃用户中高价值用户的比例
- **用户群体描述**：产品用户的主要类型和特征
- **活跃度分布**（可选）：高活跃/中活跃/低活跃用户占比
- **运营资源**（可选）：可用于用户运营的资源和渠道

## 上游变更响应

### 上游变更影响表

| 上游来源 | 变更类型 | 影响范围 | 响应动作 |
|----------|----------|----------|----------|
| 数据分析平台-活跃日志 | 行为事件定义变更 | 流失信号特征和模型训练 | 更新特征工程，重新训练模型 |
| 数据分析平台-流失记录 | 流失定义变更 | 流失标签和风险阈值 | 按新定义重新标记，调整阈值 |
| 用户系统-账户信息 | 用户属性变更 | 风险分层和干预策略 | 更新用户特征，调整干预匹配 |
| 用户提供-生命周期 | 里程碑定义变更 | 分层标准和策略触发 | 调整分层条件和触发规则 |

### 下游通知机制表

| 下游消费者 | 通知条件 | 通知方式 | 通知内容 |
|------------|----------|----------|----------|
| revenue-upsell | 高价值用户分层变更 | 写入输出文件 | 高价值用户列表和升级信号 |
| retention-orchestrator | 流失预警与分层运营完成 | 输出文件更新 | 留存管理完成状态和关键结论 |

## 关键成功指标

| 指标 | 定义 | 目标值 |
|------|------|--------|
| 各层留存率 | 各层用户在下一周期的留存比例 | 逐层提升 |
| 沉睡唤醒率 | 沉睡用户被唤醒的比例 | ≥15% |
| 用户健康度均值 | 全量用户健康度平均分 | ≥0.7 |
| 运营触达响应率 | 触达消息的打开/点击率 | ≥10% |

## 注意事项

- 流失预警模型需要定期更新，适应产品变化和用户行为变化
- 避免过度干预打扰用户，降低用户体验
- 高价值用户的干预优先级和投入资源应更高
- 建立干预反馈机制，持续优化干预策略
