用戶流失該怎么分析？用戶流失率的數(shù)據(jù)可以算，可算出來(lái)以后呢？只看數(shù)據(jù)似乎完全看不出什么流失原因，只知道用戶已經(jīng)X個(gè)月沒(méi)有來(lái)了，也不知道看到這個(gè)能干啥。今天系統(tǒng)討論一下。

一、用戶流失分析常見(jiàn)錯(cuò)誤

錯(cuò)誤1：試圖挽留每一位用戶。

這是運(yùn)營(yíng)最常見(jiàn)的錯(cuò)誤，很多新人都會(huì)踩這個(gè)坑。不購(gòu)物了就發(fā)券，不登錄了搖轉(zhuǎn)盤(pán)。結(jié)果空燒經(jīng)費(fèi)，養(yǎng)出來(lái)一幫無(wú)利不起早的羊毛客。實(shí)際上，用戶流失是不可避免的，天下沒(méi)有100%的留存。每種業(yè)務(wù)都要關(guān)注自己的核心用戶。在談及用戶流失的時(shí)候，我們真正要做的是：把流失率關(guān)在籠子里，控制在一個(gè)可以接受的水平上。

錯(cuò)誤2：試圖搞懂每一個(gè)流失原因。

這是分析最常見(jiàn)的錯(cuò)誤，很多新人都會(huì)踩這個(gè)坑。用戶不喜歡？我們沒(méi)做好？對(duì)手太厲害？用戶沒(méi)錢(qián)了？——總之想給每個(gè)人一個(gè)理由?？蓧焊鶝](méi)數(shù)據(jù)，于是大眼瞪小眼。實(shí)際上，我們沒(méi)必要、也沒(méi)能力窮舉所有原因。同上一條，我們只要控制可控因素，減少明顯錯(cuò)誤即可。

錯(cuò)誤3：只盯流失不看活躍，事后諸葛。

這是另一個(gè)常見(jiàn)錯(cuò)誤。在流失率實(shí)際增高以后才開(kāi)始分析。結(jié)果木已成舟，用戶都跑了，分析了也沒(méi)啥用。流失率是個(gè)相對(duì)滯后的指標(biāo)。在數(shù)據(jù)上“流失”以前，用戶可能已經(jīng)跑掉了，早前幾個(gè)月就沒(méi)活躍了。所以，流失率要和活躍率結(jié)合起來(lái)看。對(duì)于影響用戶活躍的事件要盡早關(guān)注，對(duì)于核心用戶活躍率要緊密跟蹤，避免事后做無(wú)用功。

二、用戶流失分析基本思路

用戶流失分析的目標(biāo)是把流失率關(guān)在籠子里，因此在數(shù)據(jù)上，我們首先關(guān)注的是流失率走勢(shì)，尤其關(guān)注三類(lèi)問(wèn)題（如下圖所示）。

1、事件型問(wèn)題。由一次/多次事件引發(fā)的短期流失率波動(dòng)。

2、系統(tǒng)型問(wèn)題。公司整體流失率高于同行/經(jīng)驗(yàn)水平，并且居高不下。

3、持續(xù)型問(wèn)題。流失率從某時(shí)間開(kāi)始持續(xù)增高，未見(jiàn)好轉(zhuǎn)跡象。

流失率是一個(gè)和活躍率相對(duì)的概念。雖然我們習(xí)慣上會(huì)給一個(gè)“用戶X月不登錄/不購(gòu)貨”即為流失用戶的定義，但當(dāng)用戶已經(jīng)不活躍的時(shí)候，真實(shí)的流失可能已經(jīng)發(fā)生了。

為了更好地發(fā)現(xiàn)流失問(wèn)題，往往自然周期和生命周期兩種方式，結(jié)合活躍率一起看。自然周期往往指向事件型問(wèn)題（因?yàn)槭录前醋匀蝗掌诎l(fā)生的），生命周期往往指向系統(tǒng)型問(wèn)題（業(yè)務(wù)做得不好，用戶生命周期短or存在斷點(diǎn)）。

 三、事件型問(wèn)題分析方法

負(fù)面的事件會(huì)引發(fā)用戶流失。比如缺貨、漲價(jià)、系統(tǒng)BUG、用戶投訴、對(duì)手大促銷(xiāo)（我們還恰好沒(méi)做）等等。這一類(lèi)事件最容易被識(shí)別到。體現(xiàn)在數(shù)據(jù)上，受事件影響的用戶群體活躍率，會(huì)在事件發(fā)生后應(yīng)聲而落，之后N個(gè)月，流失率開(kāi)始增長(zhǎng)。

在分析時(shí)，需要

1、收集并密切注意相關(guān)事件。

2、做好事件歸類(lèi)（內(nèi)部/外部、系統(tǒng)/價(jià)格/商品…）。

3、鎖定受影響用戶群體（打好標(biāo)簽以備觀察）。

4、關(guān)注受影響用戶活躍變化。

5、觀察事件對(duì)整體流失影響。

這樣就事論事，更容易看出結(jié)果。在設(shè)計(jì)挽留方法時(shí)，也更容易對(duì)癥下藥。找到真正讓用戶不爽的原因，比單純地塞優(yōu)惠券更能保留用戶。

需注意：正面事件也會(huì)提升流失率。特別是用戶拉新、促活、留存、喚醒等等。單純地刺激非消費(fèi)類(lèi)軟指標(biāo)，最容易引發(fā)虛假繁榮。

客觀上，只要有優(yōu)惠活動(dòng)，就會(huì)吸引套利的羊毛客，這類(lèi)用戶天生流失率就高。

主觀上講，運(yùn)營(yíng)方為了制造好看的數(shù)據(jù)，也會(huì)減少限制，留下套利空間。兩下作用，使得正面活動(dòng)的效果往往會(huì)打折。比如新用戶注冊(cè)，由拉新活動(dòng)產(chǎn)生的用戶生命周期流失率很容易明顯高于正常新用戶的（如下圖），之后N個(gè)月，這一批用戶流失率勢(shì)必高。

因此，在做活動(dòng)的時(shí)候，就得提前考慮相關(guān)后果。正面事件不同于負(fù)面，該做還得做，我們?nèi)嬖u(píng)估它就好了。雖然最后的結(jié)果，可能是策劃、運(yùn)營(yíng)不想面對(duì)的，這里實(shí)際考察的是大家的節(jié)操值。

四、系統(tǒng)型問(wèn)題分析方法

如果發(fā)生系統(tǒng)型問(wèn)題，只說(shuō)明一點(diǎn)：我們的業(yè)務(wù)做得比對(duì)手差。此時(shí)，診斷業(yè)務(wù)問(wèn)題，改善業(yè)務(wù)表現(xiàn)才是核心。診斷方法，可以參照用戶生命周期理論?！居脩羯芷?，這部分關(guān)鍵內(nèi)容，書(shū)上忘了講……】

用戶在進(jìn)入期、成長(zhǎng)期、成熟期的流失原因有所不同，分析的側(cè)重點(diǎn)也有不同，為了節(jié)省篇幅，這里簡(jiǎn)單總結(jié)如下圖。

在應(yīng)對(duì)系統(tǒng)型問(wèn)題時(shí)，不同階段考慮的重點(diǎn)不同。

進(jìn)入期

一般在進(jìn)入期，會(huì)無(wú)差別改善。在進(jìn)入期，用戶實(shí)際上還沒(méi)有體驗(yàn)到我們提供的核心賣(mài)點(diǎn)，因此需要無(wú)差別改善流程，讓用戶盡可能體驗(yàn)到核心賣(mài)點(diǎn)再說(shuō)。

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)往往關(guān)注黑色一分鐘（下載到注冊(cè)的一分鐘）關(guān)注新手教程的過(guò)程。在傳統(tǒng)行業(yè)，往往強(qiáng)調(diào)迎客話術(shù)，盡快讓用戶做一次體驗(yàn)，試用一下產(chǎn)品。

成長(zhǎng)期

進(jìn)入成長(zhǎng)期后，需要分類(lèi)對(duì)待。進(jìn)入成長(zhǎng)期后，邊緣用戶、羊毛用戶會(huì)被淘汰，用戶價(jià)值也開(kāi)始分化。非核心用戶，就該讓他流失掉，一味挽留只是空浪費(fèi)經(jīng)費(fèi)，還會(huì)因?yàn)榇蛘垲l繁讓品牌貶值。

這時(shí)要特別關(guān)注的是核心用戶的流失，核心用戶的活躍率下降，生命周期縮短，新進(jìn)用戶中核心用戶占比下降，都是大問(wèn)題，需要細(xì)致梳理和解決。有可能沒(méi)有等到流失率真的漲上來(lái)，就已經(jīng)開(kāi)始行動(dòng)了。

系統(tǒng)型問(wèn)題可能不是一步解決的，而是持續(xù)迭代的過(guò)程。有可能我們能診斷出問(wèn)題，但解決方案并不好使喚，并不能改善數(shù)據(jù)。因此如果發(fā)現(xiàn)存在系統(tǒng)型問(wèn)題，需要：

1、選好參照標(biāo)桿，找準(zhǔn)差距

2、設(shè)計(jì)解決方案，投入測(cè)試

3、記錄測(cè)試結(jié)果，觀察數(shù)據(jù)變化

4、積累經(jīng)驗(yàn)，保留有效方法

最終，我們看到的是我們的用戶留存曲線越來(lái)越接近競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，流失率持續(xù)下降，這時(shí)候可以說(shuō)：系統(tǒng)型流失問(wèn)題已得到解決。這中間可能要很多次試驗(yàn)、嘗試，因此需要做好觀察和記錄，打持久戰(zhàn)。

五、持續(xù)型問(wèn)題分析方法

持續(xù)型問(wèn)題往往最難解決。因?yàn)閷?shí)際上流失率、活躍率、留存率等數(shù)據(jù)，經(jīng)常出現(xiàn)不規(guī)則小幅度波動(dòng)，而不是大幅度持續(xù)增長(zhǎng)。

這就是真正的雞肋問(wèn)題：放著不管、領(lǐng)導(dǎo)總問(wèn)。想管一管，沒(méi)有頭緒。甚至還有流失率漲了幾天，分析報(bào)告還沒(méi)寫(xiě)出來(lái)丫就跌回來(lái)了，真是尷尬。

處理的順序，事件型》系統(tǒng)型》持續(xù)型。因?yàn)閱未蔚闹卮笫录钊菀妆蛔R(shí)別到，容易通過(guò)數(shù)據(jù)看清楚。同時(shí)，往往一系列事件是導(dǎo)致系統(tǒng)型、持續(xù)型問(wèn)題的根源，能識(shí)別具體事件對(duì)處理其他問(wèn)題也有幫助。系統(tǒng)型問(wèn)題，在業(yè)務(wù)方經(jīng)驗(yàn)豐富的情況下，能找到合適的標(biāo)桿，因此相對(duì)容易處理。

最難的是持續(xù)型問(wèn)題，往往流失率變化不會(huì)持續(xù)到特別嚴(yán)重，而是小范圍反復(fù)波動(dòng)（如下圖），在缺少經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)積累的情況下，很難完全識(shí)別這些小波動(dòng)，所以最后解決。

如果真解決不了，就設(shè)立觀察指標(biāo)，先追蹤起來(lái)。等到有一定程度，可能可以找到線索。

6 、不同業(yè)務(wù)類(lèi)型流失處理差異

因?yàn)榱魇?wèn)題和業(yè)務(wù)高度相關(guān)，因此不同業(yè)務(wù)流失分析方向也不同。從大類(lèi)上看，有兩個(gè)最重要的區(qū)分維度。

貴重低頻產(chǎn)品VS便宜的快消品。

越貴的產(chǎn)品（車(chē)、房、大件家居、婚慶……），用戶決策流程越長(zhǎng)，越傾向于事前判斷，不存在復(fù)購(gòu)一說(shuō)。此類(lèi)業(yè)務(wù)用戶決策有明顯的窗口期，越往deadline接近，用戶最后下判斷可能越大。

所以，此類(lèi)業(yè)務(wù)用戶流失是個(gè)倒計(jì)時(shí)沙漏，在接觸到用戶的第一時(shí)間要搞清楚用戶狀態(tài)：用戶需求是什么、對(duì)比了哪些競(jìng)品、是否已經(jīng)開(kāi)始議價(jià)。

這樣可以大概判斷：留給我們的時(shí)間還有多少。從而更好抓住成交機(jī)會(huì)，趕緊跟進(jìn)。而不是傻傻不分需求，按部就班介紹、跟進(jìn)，黃花菜都涼了。

快消品，或者購(gòu)買(mǎi)頻次高的消費(fèi)類(lèi)產(chǎn)品（比如衣服、鞋、手機(jī)）用戶天生忠誠(chéng)度低，很容易被流行趨勢(shì)、促銷(xiāo)活動(dòng)改變態(tài)度。完全可以采用無(wú)差距挽留的策略。反正用戶這一次不買(mǎi)，過(guò)一段時(shí)間也會(huì)回來(lái)買(mǎi)。

因此處理此類(lèi)產(chǎn)品，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)往往區(qū)分平臺(tái)流失與產(chǎn)品流失兩個(gè)流失留存。

只要用戶還停留在平臺(tái)上，就持續(xù)做喚醒。傳統(tǒng)企業(yè)往往利用換季、新品上市、周期慶、節(jié)日活動(dòng)等手段，多頻次激活用戶?？傊?，只要用戶價(jià)值足夠大，就不拋棄、不放棄。

傳統(tǒng)行業(yè)VS互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。

兩者在用戶生命周期上積累的數(shù)據(jù)量不一樣。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)較多，往往可以記錄用戶從點(diǎn)擊推廣鏈接-落地頁(yè)-注冊(cè)-瀏覽-下單全過(guò)程。

因此常采用漏斗分析法，看流失用戶會(huì)卡在哪些步驟，鎖定問(wèn)題點(diǎn)做改進(jìn)。特別是新人注冊(cè)階段，往往是無(wú)差別優(yōu)化。

傳統(tǒng)行業(yè)往往只有消費(fèi)數(shù)據(jù)，因此只能用消費(fèi)頻次、消費(fèi)間隔來(lái)衡量用戶。一般用戶在消費(fèi)n次以后，不喜歡的會(huì)流失，喜歡的會(huì)持續(xù)買(mǎi)，這就是所謂的魔法數(shù)字。關(guān)于魔法數(shù)字可以看這篇【魔法數(shù)字是什么？如何用數(shù)據(jù)分析找到它】

通過(guò)魔法數(shù)字的大小對(duì)比，可以知道自己與對(duì)手的差距。至于用戶到店-迎客-體驗(yàn)-服務(wù)-評(píng)價(jià)等行為層面，完全沒(méi)有數(shù)據(jù)，需要通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查等手段補(bǔ)齊。

這里主要是提醒，業(yè)務(wù)間差異很大，雖然流失的定義可以定成XX月不登錄/不購(gòu)買(mǎi)。但是實(shí)際流失場(chǎng)景可能早就發(fā)生了，制止流失的關(guān)鍵動(dòng)作也可能沒(méi)有數(shù)據(jù)記錄。多結(jié)合具體業(yè)務(wù)思考辦法，比機(jī)械碼數(shù)字管用。

7、小結(jié)

很多同學(xué)覺(jué)得用戶流失問(wèn)題很難處理。從明面上看，是因?yàn)橛脩袅魇У臄?shù)據(jù)少，我們不知道用戶心理怎么想的。

可從本質(zhì)上看，是因?yàn)闀?huì)導(dǎo)致用戶流失的原因，與用戶生命周期、用戶分群、用戶決策流程、用戶成長(zhǎng)路徑、新用戶轉(zhuǎn)化流程、用戶體驗(yàn)、用戶MOT、競(jìng)品影響等眾多因素有關(guān)。

這里隨便一個(gè)主題拿出來(lái)都能單獨(dú)擺一篇文章。整明白了這些，基本就搞懂了整個(gè)用戶運(yùn)營(yíng)的流程。本質(zhì)上，用戶流失分析難，難在：做分析的同學(xué)們很少懂用戶運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)。

拉一個(gè)做分析的同學(xué)出來(lái)問(wèn)：

● 生命周期該是多長(zhǎng)？

● 行業(yè)性留存率是多少？

● 核心用戶是什么群體？

● 核心賣(mài)點(diǎn)是什么體驗(yàn)？

● 競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有多大差異？

● 最近運(yùn)營(yíng)發(fā)生了啥事？

● 出現(xiàn)哪些意外bug？

● 最新改動(dòng)有什么影響？

● …… 

回答都是：不太知道。甚至是：統(tǒng)統(tǒng)不知道。你問(wèn)他知道啥？他只知道計(jì)算個(gè)流失率的數(shù)據(jù)，然后按用戶年齡、性別、注冊(cè)渠道、購(gòu)買(mǎi)頻次……等指標(biāo)做一大堆交叉表。然后對(duì)著一組組數(shù)據(jù)1%、2%、3%的差異發(fā)呆：到底說(shuō)明什么了呢？

以上是個(gè)玩笑?？傊治霾粌H僅是跑個(gè)數(shù)據(jù)拉個(gè)表，更是深入問(wèn)題內(nèi)部、找到業(yè)務(wù)上真正病根。