現在，付費學知識，付費聽歌，付費看電視劇，付費享受線上購物優惠……等等場景已經成為大部分年輕人的日常，

而對于企業商家來說，付費會員作為企業差異化用戶運營的手段，不僅有利于提升用戶的品牌忠誠度，在當下，更是成為流量變現的通用模式，

如何有效提升用戶的付費會員率并建立高粘性會員關系？科學合理的會員轉化潛力評估很重要，

華為預測服務全新推出會員轉化和會員留存預測模型，從評估非付費會員的轉化潛力開始到持續關注付費會員的續費留存，全鏈路關注付費會員的轉化生命周期，幫助開發者建立高粘性會員關系，

非付費會員轉化潛力提前評估
非付費會員到付費會員的轉變，除了需要會員身份差異化和增值服務的吸引力外，還需要結合科學合理的會員付費潛力評估，才能實作會員付費轉化率的有效提升，

會員轉化預測模型以用戶近期應用內表現為依據，通過科學的演算法評估，將當日的活躍非付費會員在未來一周內的會員付費概率提前算出，基于此，運營人員可針對不同付費概率的會員制定對應的促付費營銷策

舉個例子，假設某實用工具App，功能會員付費是其業務的主營模式，通過會員轉化預測模型，運營人員可以將高概率會員轉化預測人群作為促付費活動的運營重點物件，再借助于智能運營平臺進行人群分層，然后以會員首充福利活動做重點觸達，實作最侄訓員付費轉化的有效提升，

會員留存概率及時了解

作為企業高價值用戶，高粘性的付費會員本應忠誠度很高，不易流失到競爭平臺，但當前的情況是，互聯網產品同質化嚴重，競爭日益激烈，付費會員的粘性不足成為不少互聯網公司的一個“心病”，

會員留存預測模型可基于用戶近期應用內的行為，通過機器學習技術，當用戶會員權益臨近到期時，科學評估用戶近期續費概率，以個性化分層運營策略，實作精準人群觸達并有效提升會員留存，

除了續費福利的吸引外，運營人員還可以通過使用會員留存預測模型，基于用戶的興趣愛好，以內容為著眼點，推送個性化訊息，例如，某視頻APP通過華為分析的過濾器篩選，重點選擇高概率會員續費人群，在分析這部分用戶的頁面訪問偏好時，發現綜藝頁面的訪問要明顯多于其他欄目，基于這樣的分析結果，運營人員可通過推送當前熱門綜藝的付費會員獨享精彩花絮，以及進一步豐富更多付費會員專享綜藝內容來持續吸引臨期會員續費，