当前数字音乐行业在经历了初期的“高速度”发展阶段之后,问题也开始逐渐显露,表现为用户流失现象越来越普遍,用户流失规模逐渐扩大,这给数字音乐平台的正常经营带来了一定的负面影响,受到了平台管理层地广泛关注,如何在保持稳步发展的同时减少用户流失,提升用户留存率,保障用户质量成为平台决策者们如今所面临的最突出最为亟待解决的问题之一。因此,本文对数字音乐平台用户流失问题进行研究,一方面,在一定程度上丰富了国内数字音乐行业的研究内容,另一方面,能够为整个行业制定针对性的政策建议提供支撑。本文对国内外用户流失问题的研究文献及研究方法进行梳理,研究发现在机器学习分类算法中适合用户流失预测的算法有随机森林算法和XGBoost算法,应用这两种算法构建用户流失预测模型,对模型们的拟合效果进行评估与对比,并得出影响用户流失的主要因素;同时,结合业务实际从用户的当前价值和潜在价值两个维度出发设计用户价值评价体系,分别对流失用户和非流失用户进行聚类,归纳总结用户特征与用户价值,给予针对性的维护建议。本文研究的结论如下:第一,经过参数调优后的随机森林算法模型和XGBoost算法模型在用户流失预测上都有比较好的拟合效果,但基于XGBoost算法的预测模型在整体上要优于随机森林算法的表现,模型最终的准确率达0.884。第二,影响用户是否流失的主要因素包括是否自动续订会员服务、是否主动撤消会员服务、用户注册天数、用户的交易次数、实际交易中支付的费用与天数和用户播放歌曲数量。第三,基于用户价值评价体系,共将平台上的所有用户聚为六类,其中,流失用户三类,分别是综合价值高的活跃型流失用户、综合价值中等的需求型流失用户和综合价值低的随机型流失用户;非流失用户三类,分别是综合价值高的忠实老用户、综合价值中等的服务型用户和综合价值低的长期型用户,经过对比分析提出相应的用户管理建议。综上,通过对数字音乐平台用户的实证分析,对整个行业优化用户流失研究乃至理解新时代“互联网+应用”的用户行为具有重要的理论意义和价值。