生存分析：简单案例介绍

电视内容的会员生存概率分析步骤和方法：

数据准备

数据收集

• 订阅和取消订阅数据：

  • 订阅时间（开始日期）
  • 取消订阅时间（结束日期）
  • 当前订阅状态（活跃/已取消）

• 会员信息：

  • 基本信息（年龄、性别、地区等）
  • 会员等级（普通、银牌、金牌、钻石）

• 行为数据：

  • 观看记录（观看内容、时长、频率等）
  • 签到情况（签到频率、连续签到天数）
  • TV豆使用情况（用于购物、抽奖、领取福利等）

数据清洗

• 处理缺失值和异常值：

  • 填补缺失数据或删除含有过多缺失值的记录
  • 识别并处理异常值（如错误的日期或不合理的观看时长）

• 数据整合：

  • 合并来自不同数据源的数据，确保所有数据集中的用户标识一致
  • 标准化日期格式和其他关键字段

分析方法

生存分析模型

• Kaplan-Meier估计：

  • 计算生存函数 ( S(t) )，表示在时间 ( t ) 时会员仍然存活（未取消订阅）的概率
  • 绘制生存曲线，展示会员在各时间点的生存概率

• Cox比例风险模型：

  • 分析影响会员生存时间的因素
  • 公式：( h(t|X) = h_0(t) \exp(\beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + … + \beta_p X_p) )
    • ( h(t|X) )：在时间 ( t ) 时，具有特征 ( X ) 的用户的风险函数
    • ( h_0(t) )：基准风险函数
    • ( X_1, X_2, …, X_p )：特征变量（如会员等级、使用行为、个人特征等）
    • ( \beta_1, \beta_2, …, \beta_p )：回归系数，表示各特征的影响强度

分组分析

• 根据不同特征（如会员等级、内容使用情况、活动参与情况等）进行分组
• 比较不同组别的生存概率，识别高风险群体

数据分析步骤

描述性统计

• 计算和展示关键统计指标：
  • 平均生存时间（从订阅开始到取消订阅的平均时间）
  • 中位生存时间（50%会员仍然订阅的时间点）
  • 生存率（在不同时间点上仍然活跃的会员比例）

生存曲线绘制

• 使用Kaplan-Meier估计绘制生存曲线：
  • ( S(t) = \prod_{t_i \le t} \left( 1 - \frac{d_i}{n_i} \right) )
    • ( d_i )：在时间 ( t_i ) 取消订阅的会员数
    • ( n_i )：在时间 ( t_i ) 时仍然活跃的会员数

Cox比例风险模型分析

• 构建Cox模型并进行拟合：
  • 使用Python的 lifelines 库或R的 survival 包进行模型构建和拟合
  • 评估模型的显著性和各特征变量的影响

差异分析

• 比较不同会员群体的生存曲线，使用Log-rank检验（Mantel-Cox检验）评估差异的显著性
• 分析不同策略（如促销、内容推荐等）对生存概率的影响，计算这些策略的ROI

报告与优化

报告编写

• 包含以下内容：
  • 分析背景和目标
  • 数据描述和处理过程
  • 分析方法和模型选择
  • 结果展示（图表、统计指标）
  • 结论和建议

策略优化

• 基于分析结果优化会员服务和内容策划：
  • 针对不同会员等级制定个性化的观看推荐和会员福利
  • 设计保留策略，如发送提醒邮件、提供特别优惠、增加互动等

持续监控

• 建立监控机制，定期更新和分析会员生存数据
• 通过仪表盘或报告工具（如Tableau、Power BI等）实时跟踪关键指标，及时调整策略

具体实例

实例分析：Kaplan-Meier估计

假设有如下数据：

用户ID	订阅时间	取消时间	状态
1	2023-01-01	2023-06-01	已取消
2	2023-02-01	2023-07-01	已取消
3	2023-01-15	尚未取消	活跃
4	2023-03-01	2023-05-01	已取消
5	2023-04-01	尚未取消	活跃

1. 计算生存函数：

   • 时间点：1、2、3、4、5、6个月
   • 每个时间点计算生存率，绘制生存曲线

2. 生存曲线图：

   • 横轴：时间（月份）
   • 纵轴：生存概率
   • 曲线展示会员随时间的生存概率变化

总结

通过详细的会员生存概率分析，可以深入了解影响会员留存的关键因素，制定有效的会员保留策略，提高会员的长期价值和整体盈利能力。这种分析不仅帮助识别高风险群体，还能优化会员服务和内容策略，提升用户满意度和忠诚度。