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我將“流失”分成兩個部分：一是新用戶首次來網站是否存在“流掉”；二是這些新用戶之后還沒有活躍？是否留存下來？

一、新用戶首次來網站是否存在“流掉”

新用戶首次來網站是否存在“流失”，應該是新訪客，這是還不能算是用戶，以電商行業為例子。

大范圍：

從訪問網站-注冊—購物車—下單—購買（有的網站可能還有充值之類的），這是最常見的分析維度，去看新訪客的“流掉”情況；

這是某電商網站過去一周的新訪客的操作路徑，我們一步一步解析：

PS：每個網站對數據KPI的理解不一樣，我的所有數據都不是真實的工作數據，我只是舉例說明，請大家看的是運營分析邏輯，而不是介些數據哈！??！

訪問—注冊

不管這些訪客是通過什么渠道知道并來到網站，我們都夾道歡迎，可是為什么只有54%的訪客注冊了，是各渠道推廣質量不好（只有流量沒有質量的渠道不要也罷）？是推廣信息和網站不對稱，訪客感受“受騙”立馬離開（小提醒：渠道效果記得同時優化，不然白白花錢）？或者網站和產品不夠吸引人、注冊入口不明顯（若是這些原因，那應該和產品聊一聊了）？還是新人引導不夠，大家操作無從下手（產品、運營都有責任，快來解決問題，都別幸災樂禍啦！）還是網站設計不夠酷炫（應該知道找sei吧）？不然就是網站對新用戶的優惠不夠，很多時候電商拼的是價格、優惠程度（還不快去了解下市場、競品的優惠情況，分析下自己網站優惠是不是真有問題）？

注冊—購物車

這步路徑更多應該去分析產品列表頁/詳情頁和購物車之間的關系，一會我再說。

下單—成功購買

除了那些可能很久之后才會結算的用戶（當然只是少數），這步路徑轉化率為68.8%；這時候，產品應該想想這步的操作是不是不流暢，比如支付什么的，導致“流掉”一半的用戶；支付方面，還涉及支付平臺的性能，支付是不是夠快，會不會經常支付失敗等；這些問題看似不驚人，其實特別影響支付的心情和狀態（反正我是這樣，支付慢我一定等不了）。運營應該想想這步的轉化引導是不是不夠。

分享一個上周的親身經歷，某寶的某店，那次我下單了，但是不知道什么原因忘了付錢，然后人家客服MM就以非常俏皮的口氣提醒沒付錢，雖然知道她的“賊心”，但是我還是乖乖付錢了，這是我第一次遇到這樣的提醒。所以，運營有時候只是小小的一步，也許就會有大大的收獲。

小范圍

分析完大范圍，再來看下小范圍：詳情頁、二級頁之間的關系，即各級頁面的轉化。

兩個辦法：

• 追蹤每個用戶的操作路徑（具體到各頁面），分析用戶多在哪些頁面流失，對這些頁面進行重點監測，然后該優化就優化；
• 查看熱力圖，分析哪些用戶的點擊少，也能了解用戶可能流失的區域；

分析這些頁面關系，還有一個價值：就是去發現一些頁面之間的關系，繼而去發現一些商品之間的關系，可以做一些商品關聯推薦、合綁銷售等。

二、這些新用戶之后還沒有活躍？是否留存下來？

除了首次的行為外，運營更看重的是這些用戶之后是否活躍，活躍有可能是登錄，有可能是購買；無論是什么，努力把他們都變成老用戶、忠實用戶，提高網站留存率，要知道他們才是網站價值的最大貢獻者。

活躍用戶

先看活躍用戶，一般用折線圖表示即可，直觀明了；

留存率

那就看看他們的留存率吧，留存率概念應該運營童鞋都懂，我就不啰嗦了。一般用“40–20–10”規則，表示的是次日留存率、第7日留存率和第30日留存！結合自己網站評估下吧！

以上這個數據代表性不強，只是留存率思維的一種展示，至于留存率的計算，其實很簡單，數據工具有這個高級計算選項。然后設置一直“紅色”條件，設置一些數據條件，用來提醒、預警，預防數據太低。

留存率反映的是一種轉化率，由初期的不穩定的用戶轉化為活躍用戶、穩定用戶、忠誠用戶的過程，能看到不同時期的用戶的變化情況。留存率很重要，但不一定都關注次日留存率，各種網站、APP的特性也不一樣，so留存率一般包括：次日留存、3日留存、7日留存、15日留存、30日留存、3個月留存、半年留存等概念。注意：留存率并不一定能代表活躍度，但是活躍度低的產品留存率肯定高不了。

做完了數據分析大體就能知道用戶“流失”的情況了，但作為運營，更重要的是從數據中發現問題，然后制定相應的運營方案，比如怎么能讓用戶少流失點、如何召回、是不是要設置流失預警、等等，慢慢優化效果。

So運營會做數據分析是很重要的，我在這條路上越走越遠啦，越來越順，過程中有很多意外發現，對自己的運營成長也有很有利。分享經驗，希望和大家共勉，加油?。?！

作者：楊麗清（yang18210462108），產品運營。2年互聯網運營工作經驗，喜歡運營，擅長用數據優化、驅動運營，希望做個全能的運營狗。

本文由 @楊麗清 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。