前言
对于任何互联网公司而言，用户流失无疑是一个不容忽视的问题。在本文中，我将通过一个真实的预测用户流失的项目案例，带领大家深入了解AI产品从筹备到上线的整个流程。这个过程将展现AI产品经理的工作全貌，包括各个环节的角色参与、各自职责以及他们的产出。
业务背景
作为一家电商平台，我们观察到老用户流失的数量逐渐超过新用户的增长。为了缩小这一差距，我们决定开发一款产品来预测可能流失的用户，并提前采取措施挽留他们。
项目流程
第一步：产品定义
在产品定义的阶段，我们与业务方（通常是运营或商务团队）紧密合作，明确项目的背景、价值及预期目标。在这个项目中，我们的目标是开发一个能够识别高流失风险用户的模型，并通过定向优惠券召回这些用户。我们期望通过这一干预措施，使流失率相比未经干预的用户降低5%。同时，由于运营计划是按月进行的，我们决定采用离线模型，每月初更新一次，并对业务线所有用户进行预测，确保模型覆盖率为100%。
第二步：技术预研
在技术预研阶段，我们与算法团队沟通，评估现有数据和算法是否能够满足业务需求。如果数据不足或需要改进，我们将协助算法团队进行数据获取和准备。
第三步：数据准备
数据准备是项目成功的关键。我们根据模型预研的结果和公司实际情况，协助算法团队准备数据。这些数据可能来自内部业务数据、跨部门集团内数据或外部采购数据。在提取数据时，我们注重结合业务情况，判断哪些数据对模型有帮助。同时，我们也会根据经验积累，提供可能有助于提升模型性能的特征建议。
第四步：模型构建、宣讲及验收
在模型构建阶段，我们关注整个建模流程，包括模型设计、特征工程、模型训练、模型验证和模型融合。虽然我们不直接参与模型构建的实际工作，但了解这一流程有助于我们评估项目进度和与算法团队进行有效沟通。模型构建完成后，我们组织算法团队进行宣讲，了解他们选择的算法、使用的特征、建模和测试样本以及模型测试结果。最后，我们对模型进行验收，确保其满足业务需求并达到预期效果。
总结
通过这个预测用户流失的项目案例，我们了解了AI产品经理在产品开发过程中的职责和工作流程。从产品定义到技术预研、数据准备再到模型构建和宣讲验收，每个环节都需要我们与不同角色紧密合作，确保项目成功实施并达到预期效果。同时，这个过程也让我们深刻认识到数据在AI产品中的重要性以及持续学习和改进的必要性。
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