4、拟定预警措施，并测试，最后固化预警模型。我们如何去建立流失预警模型呢？答案如下：模型建立的第一步：1、我们并不应该直接去拉出数据看那些已经流失的用户都没有做什么，而是去看那些依然留存的用户，他们做过什么，从中提取出共性。乐视网只是按照创业板关于退市制度的规定，发布了退市预警的公告，可以说乐视网目前的业绩和状态已经触发了退市的条件，由于资不抵债和业绩的整体影响，这时候退市的可能性非常高，这个公告时的预警也说明乐视网没有成佛，而是彻底成魔。
如何搭建流失预警模型？
我们如何去建立流失预警模型呢？答案如下：模型建立的第一步：1、我们并不应该直接去拉出数据看那些已经流失的用户都没有做什么，而是去看那些依然留存的用户，他们做过什么，从中提取出共性。也就是说，我们需要明确自己的产品中，究竟是什么让用户留下来。那么简单来说，就是要把事件、时间、次数这三个维度理清楚：在多久的时间周期里，一个事件重复做了几次。
接下来进入第二步。2、用第一步归纳出来的不同特征的事件模型去对比已经流失的用户群体的事件特征。从而找到关键事件特征。上一步，我们可能获得了N类事件，但并没有证明这些事件与用户的流失之间存在必然的相关性。于是，我们需要去对比真实流失的用户群体，来判断哪些事件可能存在相关性。到这一步，我们或许可以把模型缩小，从而获得若干个推测模型，将他们分别列出，并且进入第三步。
3、使用推测流失模型给用户分层这一步的关键，是通过第二步获得的N个推测模型，去按照模型把用户分成多个不同的2层用户：留存活跃层、疑似报警层符合留存模型的用户，和符合推测流失模型的用户会根据不同的推测模型放入不同的用户池中。4、拟定预警措施，并测试，最后固化预警模型。好了，做完前三步，你已经有了数个怀疑会流失的用户群体，接下来你就需要去制作预警措施，举例，某社区运营根据前三步，拟出了下列一些推测模型：模型一：用户注册后7日内每日未浏览超过3篇文章模型二：用户注册后7日内未Follow超过10位作者模型三：用户注册后7日内未发表超过3篇评论模型四：用户注册后7日内未被follow超过10人模型五：用户注册后7日内发表的评论未被他人回复接下来就是测试。
对模型一到模型五的用户在注册后7日内，去实施对应的条件，看哪一个模型最能推动用户活跃和留存——即，实施后使得7日留存率上升较大比例，最高的那个可能就是最有效的。当然，在测试的过程中，同时需要测试，用什么方法来召回效果是最好的，这个就不展开了，大家去测就得了。5、将模型应用到激励体系中去，促进留存与活跃。
