我们锁定一批用户，观察其在后续业务使用方面的持续沉默天数，滚动考察用户持续沉默环比。我们发现，当用户在该业务持续沉默天数超过两周后，持续沉默环比高于X%且后续趋势平稳。因此我们发现了14这个数字，也就是14天很有可能是沉默与流失的临界点。

（来源于网络）

所以我们策略的临界点以及预警点就在14这个魔法数字上。

流失用户的召回核心考虑的还是一个成本问题，如果召回的成本高于拉新了，那我们为什么不拉新呢？

按照用户生命周期贡献价值来分配召回用户成本：

召回成本=用户生命周期贡献价值-市场成本-运营成本

据行业数据统计，获取一个新用户的成本是维护老用户成本的5倍，换而言之，维护老用户的成本是新用户的1/5，这是成本下限。

根据流失用户的流失时长，一些流失时间比较长的用户，换种思路其实就等于新增用户，所以上限成本等于新增用户的获客成本。假设新增成本为20元一个则召回成本为4<X<20。

召回体系的增长实验开始前的成本区间初步定下来了，至于在区间内多少钱合理，在召回率和成本之间如何平衡，根据后期实验和复盘分析不断改进完善，找到召回最优成本：

优惠券、红包体系在交易类的产品中是一个很重的模块，怎么发放最重要的其实就是考虑成本问题和转化率问题。

在这个流量越来越贵，越来越集中的后红利时代，大家都是练内功的时候，不要总想着哪里还有流量洼地，哪里还能偷偷搞点流量来，注重留存才是王道，所以现在用户运营的人越来越来越值钱，各大公司都在寻找精细化运营的高手。

本文中涉及到了用户分层分群、用户生命周期价值、留存率、漏斗模型、分布分析等概念，每个概念都可以拿出来讲很多案例，希望小伙伴们多多系统性地学习，不同的产品不同的用户会遇到不同的问题，问题千奇百怪，但是方法论是不会过时的。