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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497547]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 6.11 落地应用方案在实际效果评估后，不断修正完善
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通过对第一次运营效果的评估和反思，大家基本认为问题主要出在以下两方面，也是接下来需要改进的方面。
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❑运营通道的选择从以电子邮件为主，转向以即时通信工具IM为主。
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❑在预测模型打分圈定核心流失群体的基础上，修改进一步的细分方案。更改细分的抓手，由于涉及企业隐私，细节在此从略。
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从预测模型的稳定性监控来看，模型本身非常稳定，没有任何问题，可以放心使用。
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做了这些调整和改进后，重新用模型打分并采用新的运营方案，主要是修改了运营通道和运营抓手。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497548]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 6.12 不同运营方案的评估、总结和反馈
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通过监控新运营方案的执行情况，得知此次达到了比较满意的运营效果，运营组的流失挽留效果相比对照组而言有了明显的好转，并且预测模型的稳定性仍然非常好，真是“一分耕耘一分收获”，如图6-6所示。
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图6-6 第二次运营的效果评估
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从图6-6中可以看出，控制组的流失率为35.7%，而8个运营组中的7个相比控制组而言其流失率都有不同程度的下降，其中，下降最显著的是“名方案1”的运营组，其流失率降为23.06%。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497549]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 6.13 项目应用后的总结和反思
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经过不断的方案完善和严格科学的效果监控，本项目的后期落地应用环节在不断优化后，越来越突出在建模基础上的数据化运营所拥有的高效、精准的优势。
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这次比较成功地用结果数据说话的项目应用，在坚定了业务方“以数据分析挖掘为基础的数据化运营”的信心，同时也生动地教育了相关的数据分析师“完美的分析结论和模型搭建只是数据化运营万里长征的第一步”，要想模型真正推动业务的效率和效益，模型落地应用的环节更加关键、更加重要、更加复杂。
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正如本项目所经历的那样，再好的模型，如果没有合适的运营通道、合适的运营文案、合适的运营资源配合，也是无法达成最终的商业目的的。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497550]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第7章 数据挖掘建模的优化和限度
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没有最好，只有更好。