商业变现实战：从技术能力到可持续收入

创造价值 → 传递价值 → 获取价值
   ↑            ↑           ↑
 产品/服务    获客/转化    收费/留存

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 模拟用户行为数据
df = pd.DataFrame({
    'user_id': range(1, 1001),
    'active_days': np.random.randint(1, 30, 1000),        # 最近30天活跃天数
    'feature_usage': np.random.randint(1, 50, 1000),      # 核心功能使用次数
    'page_views': np.random.randint(10, 500, 1000),       # 页面浏览量
    'days_since_signup': np.random.randint(1, 365, 1000), # 注册天数
    'is_paid': np.random.choice([0, 1], 1000, p=[0.8, 0.2]) # 是否付费
})

# 特征工程
df['engagement_score'] = df['active_days'] * 0.4 + df['feature_usage'] * 0.6
df['is_retention_risk'] = (df['active_days'] < 5).astype(int)

# 模型训练：预测用户是否会付费
features = ['active_days', 'feature_usage', 'page_views', 'engagement_score']
X = df[features]
y = df['is_paid']

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)

# 预测所有用户的付费概率
df['pay_probability'] = model.predict_proba(X)[:, 1]

# 分层运营策略
df['segment'] = pd.cut(
    df['pay_probability'], 
    bins=[0, 0.3, 0.7, 1.0], 
    labels=['低潜力', '中潜力', '高潜力']
)

# 输出运营建议
print("===== 用户分层与运营策略 =====")
print(df.groupby('segment').agg({
    'user_id': 'count',
    'pay_probability': 'mean',
    'feature_usage': 'mean'
}))

获客(Acquisition) → 激活(Activation) → 留存(Retention) → 变现(Revenue) → 传播(Referral)
     ↓                   ↓                  ↓                 ↓               ↓
   有多少人来？      多少人用起来？    多少人留下？      多少人付费？     多少人分享？

方案一：¥299/月
方案二：¥499/月（含全部功能）
→ 大多数用户选方案二，因为"性价比更高"