關于用戶流失，數(shù)據(jù)分析可以挽回一線生機
來源:網(wǎng)納科技
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作者:網(wǎng)納科技
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發(fā)布時間: 2010-03-18
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關于流失，就不必過多的說明了，古往今來，從菜市場到互聯(lián)網(wǎng)，都是各行從業(yè)者所不想看到的。然而人有生老病死，新陳代謝式的流失是不可避免的。
有些流失是無法避免的，但也有可以挽留的。我先將流失大抵分成以下幾類：
1、剛性流失：可以進一步分為新用戶水土不服型和老用戶興趣轉(zhuǎn)移型，這部分流失用戶是無法挽留的，緣盡于此，花再多的錢也沒什么用，畢竟強扭的瓜兒它不甜。所以我們應該盡量將這部分用戶剝離出來，避免不必要的投入。
2、體驗流失：可能是應用體驗、服務體驗、交易體驗、商品體驗等等，總之就是在使用產(chǎn)品服務的過程中，感到了一絲不爽，正所謂一言不合就流失。對于我們而言，當然是要找到哪個環(huán)節(jié)讓用戶感受到了不爽，并及時維護，盡最大程度減少體驗流失。
3、競爭流失：也就是用戶已經(jīng)轉(zhuǎn)粉了。可能是競爭對手的體驗更好，可能競爭對手推出了什么優(yōu)惠的政策。我們也需要抓住行業(yè)的動態(tài)，針對競爭對手的搶粉行為做出相應的行動，來避免競爭所帶來的流失。
關于流失的定義：各公司對流失的定義不同，可能是7天內(nèi)沒有登陸行為，一般一款游戲7天沒有再次登陸的基本就可以算是流失了；也可以是幾個月之內(nèi)沒有交易行為，電商或者o2o公司的流失周期會比較長，它的流失也沒有像游戲或者內(nèi)容應用那樣好判斷。那對于一個公司來說，怎樣一個沉默周期就算做是流失了呢？可以通過回流率來判斷，如果第8天的回流率依然很高，那么7天沉默就算作流失肯定就不合適了。（回流率＝時間周期內(nèi)流失的再回訪的人數(shù)/時間周期內(nèi)流失的人數(shù)）
關于流失的分析：關于流失的常規(guī)數(shù)據(jù)監(jiān)控，一般都是和存留一起的，本身兩者也是分不開的（出門左轉(zhuǎn)，前面已經(jīng)寫了存留相關的內(nèi)容）。單獨針對流失的，最多可以利用finereport看到如下圖樣式的監(jiān)控：
關于用戶流失，數(shù)據(jù)分析可以挽回一線生機
上圖對整體的流失情況進行一個總體的監(jiān)控，關注點在于流失率是否穩(wěn)定、新用戶流失與老用戶流失占比。一般來說，新用戶流失率比較高，而老用戶流失的嚴重性更大一些，當發(fā)現(xiàn)老用戶流失率較高的情況，應該針對流失用戶進行更近一步的分析，要對流失用戶進行聚類，另外關聯(lián)流失用戶的行為日志，將分析結(jié)果最終落地到產(chǎn)品。私以為，只有從產(chǎn)品的角度降低老用戶的流失率才是靠譜的，其他手段都是治標不治本。
關于新用戶的流失，今天跟朋友聊到，一款產(chǎn)品或者游戲的運營，避免不了新用戶的流失率是越來越高的。一款新的產(chǎn)品剛上線時，用戶質(zhì)量一般比較高，而當一款產(chǎn)品運營一段時間后，所謂的新用戶有一定程度上是運營人員強行拉過來的，質(zhì)量會有所下降。so，還是重視老用戶的存留，and，關于渠道的價值評估也是一定要加上存留率了如下圖（前面寫的僅僅有轉(zhuǎn)化率、roi、流量的相關的渠道價值評估，關于渠道的價值，應該綜合更多維度分析）。
關于用戶流失，數(shù)據(jù)分析可以挽回一線生機
另外可以針對流失的用戶類型進行近一步的分類如下，來為運營人員分析用戶流失分析提供初步假設：
關于用戶流失，數(shù)據(jù)分析可以挽回一線生機
當然，上面所描述的都是最基本的監(jiān)控性報表，對于流失而言，更多的是深度的分析，需要對潛在流失用戶進行預測、對流失原因進行分析，各參數(shù)與用戶流失的相關性分析等。這些就需要考慮具體的業(yè)務場景進行建模分析了。
有朋友提醒，渠道是無處不在的，貫穿于整個運營體系之中，存留的曲線圖也需要按照渠道來進行細分對比。例如：當發(fā)現(xiàn)次日存留率較低，點擊圖標進入下一層，羅列出所有渠道的次日存留率，來達到對存留更全面的認識，也是對渠道價值的監(jiān)控。感謝提出建議的朋友。
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