志，一个是已流失用户，一个是高活跃用户。
“你看，”他解释道，“高活跃用户，每周都会使用 A 功能、B 功能和 C 功能。
而这个流失用户，在流失前的最后一个月，他还在高频使用 A 和 B，但完全停止了使用 C 功能。
我们的模型只看到了他还在活跃，却没有捕捉到他停止使用核心功能这个信号。”
一语惊醒梦中人！
林薇的脑中仿佛有电光闪过。
他们一直把用户的行为看作加分项，登录一次加点分，消费一次再加点分。
却从未想过，某些关键行为的“缺席”，本身就是一个强烈的负向信号。
“我明白了！”
林薇激动地站了起来，“我们要构建一个用户习惯基线，对于每个用户，先定义出他的核心行为模式。
然后，用模型去监控他对这个基线的偏离度！
一个用户突然不再做他以前常做的事，这才是最危险的流失预警！”
这个思路，完全跳出了传统模型的框架，是一个全新的、更贴近人性的视角。
接下来的 48 小时，两人像是被注入了强心剂。
陈默以惊人的速度重构了算法框架，而林薇则重新定义了上百个“行为偏离”的特征变量。
当新模型跑出第一次回测结果时，两人都屏住了呼吸。
屏幕上，一个鲜红的数字跳了出来：78.6%。
成功了！
他们不仅达到了目标，还远远超出了预期。
巨大的喜悦过后，林薇在复盘模型预测出的“高危用户”名单时，一个奇怪的现象引起了她的注意。
“陈默，你看这里，”她指着一份名单，“模型预测这批用户即将流失，理由是他们最近停止了购买某种特定道具。
但奇怪的是，这些用户的其他活跃度指标，比如登录时长和社交互动，反而略有上升。”
这不合常理。
用户如果不打算玩了，为什么其他行为反而更活跃了？
林薇凭借职业的直觉，将这批用户的行为数据拉出来，做了更深度的关联分析。
半小时后，一个大胆的猜测在她心中形成。
她转向陈默，语气里带着一丝难以置信的兴奋：“我可能……发现了一个客户自己都没察觉到的巨大商机。”
她将自己的发现指给陈默看：“这些用户，不是要流失。
他们是在
