解读

面试官问“低概率用户”而非“流失用户”，意在考察两点：

1. 能否用数据定义“低概率”——即未来7～30天内发生核心行为（下单/投稿/开播）的概率低于阈值（通常≤15%）；
2. 能否在预算受限的前提下，用最小成本撬动最大增量，而非简单“砸券”。
   因此，回答必须体现分层策略、成本测算、实验闭环三大能力，并贴合国内主流平台（阿里、字节、美团等）的实操语言。

知识点

1. RFM+概率模型双分层：先用RFM做静态分层，再用机器学习（XGBoost/LR）输出“行为概率”，两者交叉得到“低概率高价值”“低概率低价值”等微人群。
2. 干预套餐三元组：权益（券/积分/内容）、触点（Push/短信/私域社群）、任务机制（签到/裂变/UGC），三者必须一一映射用户痛点。
3. 成本收益公式：单用户干预成本≤ARPU×提升概率×边际利润率×1.2（安全系数），否则直接放弃。
4. 实验设计：必须采用**“分层实验+Holdout”**，防止“低概率”人群被重复实验污染；显著性指标选“人均GMV提升”而非“核销率”，避免虚假繁荣。
5. 合规红线：短信需带“退订回T”，Push需符合《个人信息保护法》“双清单”要求，不得过度索权。

答案

我将按“定义—分层—套餐—实验—迭代”五步回答：

1. 定义低概率
   取过去30天未发生核心行为、且模型预测未来7天行为概率≤15%的用户，约占总活跃用户18%。

2. 二次分层
   用“概率+LTV”二维矩阵切四象限：

   • 低概率高LTV（5%）：重点干预，预算占50%；
   • 低概率中LTV（8%）：轻干预，预算占30%；
   • 低概率低LTV（5%）：只给免费权益（积分、勋章），预算≤10%；
   • 高概率任何LTV：剔除，避免干扰。

3. 干预套餐设计
   ① 低概率高LTV：

   • 权益：满199减20超级补贴券（成本4% GMV）+ 免费加量包（虚拟，边际成本0）；
   • 触点：18:00微信服务号模板消息+App Push双通道，标题含用户昵称，提升打开率；
   • 任务：下单后返20元券包，需7天内二次使用，形成**“连环钩”**。
     ② 低概率中LTV：
   • 权益：5元无门槛券+限时秒杀入口；
   • 触点：短信70字内，带短链，埋点区分渠道；
   • 任务：浏览3个商品页即得抽奖机会，提升活跃。
     ③ 低概率低LTV：
   • 权益：签到7天得100积分，积分商城兑换虚拟道具；
   • 触点：App站内信一次，不打扰外跳；
   • 任务：分享好友助力，裂变拉新而非直接转化。

4. 实验与评估

   • 随机选取20%低概率用户做Holdout组，其余随机均分三套餐；
   • 核心指标：**人均GMV提升≥8%**且ROI≥1.5；
   • 7天跑数据，14天看LTV回补，防止“券迁徙”导致后续疲软。

5. 迭代
   将显著正向的套餐固化成**“低概率自动化策略”**写入CRM，每月更新模型阈值；负向套餐直接下线，权益回收至预算池。

拓展思考

1. 若公司处于DAU导向而非GMV导向，可将核心指标换成“次留+7留”，权益改为“内容消费任务”，例如“刷5条短视频得会员”。
2. 在私域场景（微信社群），低概率用户可先用“话题互动”升温，再发券，避免一加入就发广告导致退群。
3. 若预算极度受限，可引入**“权益众筹”玩法：让用户邀请3位好友助力解锁券包，把营销成本转嫁给裂变增量，实现“0成本唤醒”**。