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關(guān)于用戶流失，數(shù)據(jù)分析可以挽回一線生機(jī)
來源:網(wǎng)納科技 | 作者:網(wǎng)納科技 | 發(fā)布時(shí)間: 2010-03-18 | 2015 次瀏覽 | 分享到:
   關(guān)于流失，就不必過多的說明了，古往今來，從菜市場(chǎng)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(jìn)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(qiáng)扭的瓜兒它不甜。所以我們應(yīng)該盡量將這部分用戶剝離出來，避免不必要的投入。
 
　　2、體驗(yàn)流失：可能是應(yīng)用體驗(yàn)、服務(wù)體驗(yàn)、交易體驗(yàn)、商品體驗(yàn)等等，總之就是在使用產(chǎn)品服務(wù)的過程中，感到了一絲不爽，正所謂一言不合就流失。對(duì)于我們而言，當(dāng)然是要找到哪個(gè)環(huán)節(jié)讓用戶感受到了不爽，并及時(shí)維護(hù)，盡最大程度減少體驗(yàn)流失。
 
　　3、競(jìng)爭流失：也就是用戶已經(jīng)轉(zhuǎn)粉了。可能是競(jìng)爭對(duì)手的體驗(yàn)更好，可能競(jìng)爭對(duì)手推出了什么優(yōu)惠的政策。我們也需要抓住行業(yè)的動(dòng)態(tài)，針對(duì)競(jìng)爭對(duì)手的搶粉行為做出相應(yīng)的行動(dòng)，來避免競(jìng)爭所帶來的流失。
 
　　關(guān)于流失的定義：各公司對(duì)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(gè)月之內(nèi)沒有交易行為，電商或者o2o公司的流失周期會(huì)比較長，它的流失也沒有像游戲或者內(nèi)容應(yīng)用那樣好判斷。那對(duì)于一個(gè)公司來說，怎樣一個(gè)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(shí)間周期內(nèi)流失的再回訪的人數(shù)/時(shí)間周期內(nèi)流失的人數(shù)）
 
　　關(guān)于流失的分析：關(guān)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(guān)的內(nèi)容）。單獨(dú)針對(duì)流失的，最多可以利用finereport看到如下圖樣式的監(jiān)控：


關(guān)于用戶流失，數(shù)據(jù)分析可以挽回一線生機(jī)
 
　　上圖對(duì)整體的流失情況進(jìn)行一個(gè)總體的監(jiān)控，關(guān)注點(diǎn)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(yán)重性更大一些，當(dāng)發(fā)現(xiàn)老用戶流失率較高的情況，應(yīng)該針對(duì)流失用戶進(jìn)行更近一步的分析，要對(duì)流失用戶進(jìn)行聚類，另外關(guān)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(biāo)不治本。
 
　　關(guān)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(yùn)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(shí)，用戶質(zhì)量一般比較高，而當(dāng)一款產(chǎn)品運(yùn)營一段時(shí)間后，所謂的新用戶有一定程度上是運(yùn)營人員強(qiáng)行拉過來的，質(zhì)量會(huì)有所下降。so，還是重視老用戶的存留，and，關(guān)于渠道的價(jià)值評(píng)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(guān)的渠道價(jià)值評(píng)估，關(guān)于渠道的價(jià)值，應(yīng)該綜合更多維度分析）。
 
關(guān)于用戶流失，數(shù)據(jù)分析可以挽回一線生機(jī)


另外可以針對(duì)流失的用戶類型進(jìn)行近一步的分類如下，來為運(yùn)營人員分析用戶流失分析提供初步假設(shè)：

關(guān)于用戶流失，數(shù)據(jù)分析可以挽回一線生機(jī)
 
　　當(dāng)然，上面所描述的都是最基本的監(jiān)控性報(bào)表，對(duì)于流失而言，更多的是深度的分析，需要對(duì)潛在流失用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)、對(duì)流失原因進(jìn)行分析，各參數(shù)與用戶流失的相關(guān)性分析等。這些就需要考慮具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行建模分析了。
 
　　有朋友提醒，渠道是無處不在的，貫穿于整個(gè)運(yùn)營體系之中，存留的曲線圖也需要按照渠道來進(jìn)行細(xì)分對(duì)比。例如：當(dāng)發(fā)現(xiàn)次日存留率較低，點(diǎn)擊圖標(biāo)進(jìn)入下一層，羅列出所有渠道的次日存留率，來達(dá)到對(duì)存留更全面的認(rèn)識(shí)，也是對(duì)渠道價(jià)值的監(jiān)控。感謝提出建議的朋友。