使用 Logistic Regression 或 LightGBM预测用户成交概率
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非常好，这个问题问到核心中的核心。
下面我完全不假设你有算法背景，用“产品经理 / 创业者视角”一步一步把 成交概率（Conversion Probability） 讲清楚，讲到你可以自己盯着工程团队把它做出来。
我会分 7 个步骤，每一步都回答三个问题：
- 你在做什么
- 为什么要这样做
- 工程上具体怎么做
成交概率（Conversion Probability）到底是什么？
一句话定义：
成交概率 = 某个用户，在当前状态下，在未来一段时间内下单的可能性
不是“这个人会不会买”，而是：
- 未来多长时间？ → 比如 48 小时
- 在什么状态下？ → 当前聊天、行为、犹豫点
- 给一个 0–1 的分数 → 0.72 表示 72% 概率
Step 0：先选一个「预测时间窗口」（非常重要）
不要一上来就复杂。
建议你直接用：
48 小时成交概率
为什么？
- 贴合你“第二天要不要继续跟”的业务
- 聊天数据信号最强
- 样本最干净
工程定义：
预测目标：
用户在最后一次聊天后的 48 小时内，是否下单
Step 1：准备你已经有的数据（不需要算法）
你需要的不是“聪明”，而是把数据摊平
每一行 = 一个用户在某一时刻的状态
表结构示例（你照这个让工程建表）：
| 字段 | 含义 |
|---|---|
| user_id | 用户 |
| snapshot_time | 当前时间 |
| chat_cnt_24h | 24h 聊天次数 |
| ask_price | 是否问价 |
| compare | 是否对比 |
| objection_price | 是否价格异议 |
| add_to_cart | 是否加购 |
| checkout_no_pay | 是否到 checkout |
| last_reply_gap | 平均回复间隔 |
| decision_cycle | 即时 / 几天 |
| converted_48h | 标签（重要） |
Step 2：什么是「标签」（你最容易搞错的地方）
标签 = 你想预测的结果
你的标签只需要一个字段：
converted_48h
规则：
1→ 这个用户在 snapshot_time 之后 48h 内完成下单0→ 没有
工程实现逻辑（伪代码）：
if order_time <= snapshot_time + 48h:
converted_48h = 1
else:
converted_48h = 0
👉 这一步不涉及任何模型，但 80% 的项目死在这里
Step 3：先不用“模型”，用「打分规则」跑通（强烈建议）
在你有 1 万条以上样本前，不要碰算法模型
先做一个「成交打分表」
示例（你可以直接用）：
| 行为 | 分数 |
|---|---|
| 问价格 | +10 |
| 对比产品 | +10 |
| 加购 | +20 |
| checkout 未支付 | +30 |
| 价格异议 | -15 |
| 24h 未回复 | -20 |
计算方式：
成交分 = 所有命中行为分数相加
映射成概率（非常关键）
| 成交分 | 成交概率 |
|---|---|
| ≥ 60 | 0.7 |
| 40–59 | 0.5 |
| 20–39 | 0.3 |
| < 20 | 0.1 |
👉 这一步就已经能驱动 P0 / P1 / P2 跟进了
Step 4：当你有数据了，再上「真正的模型」
等你有：
- ≥ 10,000 个样本
- 行为 + 标签都稳定
再用模型。
你要用什么模型？（不需要懂原理）
直接告诉工程：
用 Logistic Regression 或 LightGBM
为什么？
| 模型 | 好处 |
|---|---|
| Logistic Regression | 简单、稳定、可解释 |
| LightGBM | 自动学权重，效果更好 |
Step 5：模型在干什么（用人话解释）
模型本质只干一件事：
自动学习：什么行为组合，更容易在 48h 内成交
比如它可能学到：
- 问价 + 加购 → 很容易成交
- 问价 + 价格异议 → 成交下降
- 快速回复 + checkout → 极高概率
你不用写这些规则，模型自己学。
Step 6：模型输出长什么样（你要盯这个）
模型对每个用户输出一个数：
{
"conversion_prob": 0.73
}
不是 yes / no，而是概率。
Step 7：把概率变成「业务可用的东西」
千万不要直接用概率
你要做一层 策略映射
示例：
if prob >= 0.6:
follow_priority = "P0"
elif prob >= 0.4:
follow_priority = "P1"
else:
follow_priority = "P2"
一张「人话版」完整流程图
聊天 & 行为
↓
状态快照（一行数据）
↓
是否 48h 成交？（标签）
↓
规则打分（早期）
↓
模型学习（后期）
↓
成交概率（0~1）
↓
P0 / P1 / P2 跟进策略
给你一句「你以后可以反复用的话」
成交概率不是“算命”，而是把“用户当前状态”转成一个可决策的分数。
下一步我可以继续帮你做三件事（你选一个）
1️⃣ 帮你写一份 《成交概率计算 PRD（给工程用）》
2️⃣ 给你一张 成交概率模型 + 策略一页 PPT 架构图
3️⃣ 帮你把「成交概率 + FSM + CTA」完整串成销售 Agent 决策流程
你现在最想推进哪一步？
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