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“預流失用戶”，即有流失傾向，但并沒有完全流失的用戶。相較于“流失用戶”來說，“預流失用戶”處于觀望階段，或許對現有產品有所顧慮，或許對于潛在的流向（即競品）有所顧慮，或許是在等待產品到期。

一、為什么要研究“預流失用戶”

1、必要性

確定流失的相關問題：“預流失用戶”有著流失用戶的特征，我們可以針對“預流失用戶”開展流失原因、流失走向、回流可能性及策略的研究。

2、可行性

提高觸達率和回流率：“預流失用戶”依然是留存用戶，相較于已流失用戶，我們更容易觸達“預流失用戶”。另外，對于對本品或者競品持“觀望”態度的“預流失用戶”，流失意愿并沒有那么強烈，如果能針對性給予刺激，回流的可能性要遠高于已流失用戶。

二、如何定義“預流失用戶”

1、確定分類標準

“流失傾向”和“并沒有完全流失”是定義“預流失用戶”的充要條件。我們將這兩條轉化成用戶行為：

• “流失傾向”——不投資，想提現
• “并沒有完全流失”——仍然有在投資金

于是，根據投資行為、提現行為及在投資金的情況，我們就可以大致將用戶進行分類：

2、確定預流失周期

確定好預流失的分類標準后，接下來的問題就是回答“多少時間不投資”可以判斷為有流失的傾向，即確定預流失周期。我們可以通過追蹤歷史數據中，不同預流失周期的真實流失率來確定預流失周期。

如我們可以以4月份的投資用戶為例，觀察不同預流失周期的用戶在半年后（11月份）的真實流失情況：

預流失周期2個月的用戶篩選條件：

• 4月投資次數≥1
• 5月初-6月末投資次數＝0
• 5月初-6月末提現次數≥1

預流失周期2個月的用戶真實流失率：V2/V1

• V1=滿足上述條件的用戶總量
• V2=滿足上述條件的用戶中，目前在投金額＝0的用戶數量

以此類推，預流失周期3個月即統計滿足以下條件的用戶情況：

• 4月份投資次數≥1
• 5月初-7月末投資次數＝0
• 5月初-7月末提現次數≥1

最后，我們將得到如下的數據圖表：

如上圖所示，預流失周期在4個月時，真實流失率達到了78%，且相較于3個月時，流失率上升十分迅速。因此，可以將4個月未投資的用戶，且發生過提現行為，仍有在投資金的用戶定義為“預流失用戶”。

三、注意事項

1、根據產品周期及用戶行為周期確定合理的歷史流失率統計周期

互聯網金額產品有其特定的周期性，且用戶的投資頻率也相對較為固定。因此需要根據自己產品及用戶行為特點去定義回溯歷史數據的周期。舉個例子來說，如果產品大多是中長期（即超過6個月以上），且用戶的投資頻率也是一季度或者半年才投資一次，那回溯數據的時候，最好至少回看1年的數據。如果回看半年，可能會將低頻投長期產品的用戶統計進流失率中。

2、保證不同預流失周期統計起點的一致性

回溯歷史數據時，為了保證回流周期的一致性，確保每個預流失周期的起點必須一致。舉個例子來說，如果是統計半年前的數據來看，預流失周期2個月指的是“5月初－6月末”，預流失周期3個月指的是“5月初－7月末”，而不能中途抽出一段“6月初－7月末”的預流失用戶作為統計預流失2個月的研究對象。且為了保證5月初確實是流失的起點，還需要加入“4月份投資次數≥1”的條件，避免將之前就開始流失的用戶統計在內。

3、統計回流數據時需要排除已流失用戶

對于預流失用戶，我們不僅可以回溯流失率，也可以回溯沉默率、回流率及回流周期。如果半年前預流失周期2個月的用戶篩選條件是“4月投資次數≥1& 5月初-6月末投資次數＝0 & 5月初-6月末提現次數≥1”，那么：

• 流失用戶量＝上述條件用戶中目前在投金額為0的用戶數量
• 沉默用戶量＝上述條件用戶中7月初至今投資次數＝0 & 在投資金>0的用戶數量
• 回流用戶量＝上述條件用戶中7月初至今投資次數 ≥1 & 在投資金>0的用戶數量
• 平均回流周期＝回流用戶中，7月初至今第一次投資的時間與5月1日的平均時間間隔

但是要注意的是，統計回流數據時，是通過“投資次數≥1”來判斷的，要排除流失用戶數據（即目前在投資金＝0的用戶數據）。因為流失用戶中途可能也存在著暫時回流的情況（即中途發生過投資行為），只是最后的狀態還是流失了。

四、總結

在定義“預流失用戶”時，遵循了以下的方法：定義核心關鍵詞（如有流失傾向）——轉化為用戶行為語言（如只提現不投資）——轉化為數據語言（如投資次數＝0&提現次數≥1），然后用歷史數據去加以驗證，最終確定“預流失用戶”的定義標準。

作者： Lina @點融設計中心DDC，微信公眾號：「微信ID：DR_DDC」

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