对于任何一家互联网公司来说，用户流失都是我们必须要关注的一个问题。
这篇文章，我就通过我一个预测用户流失的项目，带你了解一个 AI 产品从筹备到上线的全流程。
从中，你可以体会到 AI 产品经理的完整工作流程是什么，每一个环节都有什么角色参与，每个角色需要做什么工作，他们的产出又都是什么。
业务背景
作为一个电商平台，有段时间我们发现，每个月老用户流失的数量已经远高于新用户的拉新数量，为了防止这个缺口越来越大，我们决定对可能流失的用户做提前预警，同时采取一些措施来挽留这些用户，实现这个目标的前提就是要开发一套用于预测流失用户的产品。
那具体怎么做呢？我先把我们AI产品经理从0到1落地一个项目的全流程梳理如下，接下来一步步讲解。
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第一步：产品定义
当决定实现这个产品之后，首先我们要做的就是定义产品需求 ，明确做这件事情的背景、价值、以及预期目标都是什么。
在这个环节中，我们会和业务方共同沟通（因为一般需求来源是业务），来决定我们的业务预期目标是什么，期望什么时候上线。这里，我提到的业务方可能是运营，也可能是商务。
在这个项目中业务方就是运营，我们的期望是通过算法找出高流失可能性的人群，对这些人进行定向发券召回。这个项目的最终目标是，通过对高流失可能性的人群进行干预，让他们和没被干预过的人群相比，流失率降低 5%。
同时，由于我们运营计划是按月为节奏的，所以这个模型可以定义为离线模型，按月更新，每月月初预测一批流失人群。
并且，我还期望这个模型的覆盖率能够达到 100%，让它可以对我们业务线所有用户进行预测。
这些就是我们对模型的更新周期、离线 / 实时模式、覆盖率等相关要求了，我们需要把它们都记录到一份需求文档中。
第二步：技术预研
需求确定之后，产品经理需要和算法同学进行沟通，请算法同学对需求进行预判。具体来说，就是要判断目前积累的数据和沉淀的算法，是否可以达到我们的业务需求。
如果现有数据量和数据维度不能满足算法模型的训练要求，那产品经理还需要协助算法同学进行数据获取。
当然，即使数据达到算法的需求，产品经理也还是需要协助算法同学做数据准备，因为垂直业务线的产品经理更了解本领域的数据。
第三步：数据准备
这个环节，我们需要根据模型预研的结果以及公司的实际情况，帮助算法同学准备数据。
总的来说，数据可以分为三类，分别是内部业务数据、跨部门集团内数据以及外部采购的数据。
3.1 获取内部业务数据
内部数据是指部门内的业务数据，如我们的订单数据、浏览数据、收藏、点赞、访问日志等数据，这些都可以直接从数仓中获取。
当然还有一些情况是，我们想要的数据目前没有，比如，之前有些用户的行为数据没有留存，那我们就需要增加埋点将这些数据留存下来。
3.2 获取跨部门集团内数据
跨部门集团内数据指的是其他部门的业务数据，或者是统一的中台数据，比如用户画像相关的数据，这些数据需要我们根据公司数据管理规范按流程提取。
在提取数据的时候，我们需要注意结合业务情况去判断该提取哪些数据。
3.3 获取外采数据
最后是外采数据的获取。在公司自己的数据不足以满足建模要求时候，我们可以考虑购买外部公司数据，或者直接去其他拥有数据的公司进行联合建模。
这个时候 ，我们就需要知道市场上不同的公司都能够提供什么。比如极光、友盟提供的是开发者服务，所以它们可以提供一些和 App 相关的用户画像等数据服务，再比如运营商可以提供和手机通话、上网流量、话费等相关数据等等。
当然，在数据准备的环节中，我希望你不仅能根据算法的要求，做一些数据准备的协助工作，还能够根据自己的经验积累，给到算法同学一些帮助，提供一些你认为可能会帮助到模型提升的特征。
具体到预测用户流失的产品上，我们可以根据经验提出用户可能流失的常见情况，比如我们可以参考客诉表，看看有哪些用户在客诉之后，问题没有解决或者解决得还不满意，那这些用户我们大概率就流失了，或者我们也可以分析用户的评价数据 ，如果用户评价中负面信息比较多，那他们也可能会流失等等。
第四步：模型的构建、宣讲及验收
完成数据准备之后，就到了模型构建的环节。这个环节会涉及整个模型的构建流程，包括模型设计、特征工程、模型训练、模型验证、模型融合。
即便你不需要进行模型构建的实际工作，你也需要知道这个流程是怎么进行的，这方便你了解算法同学的工作，以便评估整个项目的进度。
这部分很重要，大家可以先知道概念，后续专门写一篇文章进行讲解。
模型构建完成之后，你需要组织算法同学对模型进行宣讲，让他们为你讲明白这个产品选择的算法是什么，为什么选择这个算法，都使用了哪些特征，模型的建模样本、测试样本都是什么，以及这个模型的测试结果是怎么样的。
对于流失预测模型来说，我需要知道它的主要特征是什么，选择了哪些样本进行建模，尤其是测试结果是否能够满足业务需求。
当看到流失预测模型的测试结果的时候，我们发现模型召回率、KS 值都达到了标准，但是模型覆盖度只有 70%，比预期低了不少。
但是，由于我们业务侧也只需要找到一部分流失用户进行挽留操作，所以，暂时不能覆盖全量人群我们也是可以接受的。像这样的问题，都是你在模型宣讲环节需要去注意并且去评估的。
在模型宣讲之后，你还需要对模型进行评估验收，从产品经理的角度去评判模型是否满足上线的标准。那在这个流失用户预测的项目上，我们就需要重点关注模型的准确率，是否模型预测的用户在一定周期后，确实发生了流失。如果模型准确率较低，将一些优惠券错配到了没有流失意愿的用户身上，就会造成营销预算的浪费。
第五步：工程开发及产品上线运营
模型通过了验收之后，我们就可以进入工程开发的环节了。其实在实际工作中，工程开发工作通常会和算法模型构建同步进行。毕竟，算法同学和工程同学分属两个团队，只要模型的输入输出确定之后，双方约定好 API 就满足了工程同学开发的条件了。
工程开发完成之后，就可以进行工程测试验收了。这和传统的互联网产品上线流程区别不大，也就是测试同学进行测试，发现 BUG 后提交给工程同学进行修复，再当测试同学测试通过之后，产品经理验收，或者叫做产品上线前走查。
另外，在工程上线之后，为了评估 AI 产品整体的效果，我们可以通过对上线后的系统做AB 测试对比传统方案，进而量化 AI 产品的效果提升。这时候，我们需要关注在产品定义阶段对于产品的指标和目标期望。
相比于一般的互联网产品经理，AI 产品经理在产品上线之后，还需要持续观测数据的表现（模型效果）。因为 AI 模型效果表现会随着时间而缓慢衰减，你需要去监控模型表现，出现衰减后需要分析发生衰减的原因，判断是否需要模型进行迭代。
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