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編輯導(dǎo)語：對于企業(yè)和一些產(chǎn)品來說，用戶的黏性是非常重要的，用戶形成習(xí)慣之后，會長期的使用產(chǎn)品；但如果用戶中途換了產(chǎn)品或者對產(chǎn)品的一些功能有些許不滿，就會造成用戶流失；本文作者分享了關(guān)于用戶流失分析的三個誤區(qū)，我們一起來看一下。

一個平臺的用戶流失是不可避免的，新老用戶的不斷交替是產(chǎn)品更迭升級的正?，F(xiàn)象；但企業(yè)可以從流失用戶的比例和變化的趨勢中尋求突破，創(chuàng)造出保留新用戶的產(chǎn)品，從而提高保留用戶的能力，找出產(chǎn)品的發(fā)展趨勢和空間。

當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)用戶的流失率增高時，就要對流失掉的用戶進行更詳細的分析；但在分析用戶流失情況時，有時會陷入某些誤區(qū)而不自知，甚至由于判斷的失誤降低了用戶回流的效果。

一、企業(yè)在進行用戶流失分析時容易陷入的第一個誤區(qū)：定義不明確

有些人看到其他平臺將用戶流失期限定義為半年未登錄，就將自己的用戶流失率定義為半年未登錄；人云亦云，卻從來不思考，為什么人家平臺定義用戶流失率是半年，自家的平臺和人家的平臺有哪些異同，這樣定義是否合適。

所以在做流失用戶分析這項工作開始之前，我們要先弄清楚一件事：符合什么條件的用戶才能夠被定義為流失用戶？是數(shù)個月沒有訪問過平臺的用戶？還是經(jīng)常訪問我們平臺，但幾個月內(nèi)沒有任何購買行為的用戶？

比如當(dāng)年QQ的巔峰時期，基本上我們每個人都會注冊QQ號，每天進行登錄、升級、游戲、聊天等一系列操作，活躍用戶數(shù)量龐大；但是隨著微信等其他社交產(chǎn)品的盛行，QQ曾經(jīng)一統(tǒng)天下的局面結(jié)束了。

雖然現(xiàn)在仍然有非常多的QQ用戶，但是一些曾經(jīng)活躍的用戶現(xiàn)在使用QQ的時間越來越少了，有些用戶甚至半年或者一年都不再登錄QQ；這些用戶就可以定義為流失用戶，但也有一些用戶可能近一個月或兩個月不登錄QQ，卻還在為自己的QQ號充值會員，那這些用戶就不能定義為流失用戶。

所以我們在定義流失用戶的時候需要根據(jù)平臺的特性具體來判斷用戶的類別。

為了能夠迅速并準(zhǔn)確地找出產(chǎn)品的目標(biāo)群體，企業(yè)可以對流失的用戶進行這樣的定義：在較長的一段時間內(nèi)，未進行過具有關(guān)鍵性操作行為的疑似流失用戶；不過在這里還是需要結(jié)合產(chǎn)品的特性來確定關(guān)鍵點。

例如：

1）用戶購買產(chǎn)品的點

用戶購買不同的產(chǎn)品，關(guān)鍵點是各不相同的；例如音樂平臺中的關(guān)鍵點是購買音樂或者購買其衍生品，購物類平臺中的關(guān)鍵點可能是瀏覽或購買商品。

2）未訪問的時間長度

如果用戶一個月都沒有再訪問企業(yè)的平臺或購買產(chǎn)品，就可以判定這個用戶為流失用戶，例如一些社區(qū)或交友類平臺如微博、陌陌等；但像購物類平臺可能要等三個月甚至半年，如果發(fā)現(xiàn)用戶一次都沒有訪問過平臺才能被認定為流失的用戶。

二、企業(yè)在進行用戶流失分析時容易陷入的第二個誤區(qū)：在樣本選擇上產(chǎn)生失誤

這是由于在分析前選擇樣本數(shù)據(jù)的時候，企業(yè)沒有做好事先的排查工作，導(dǎo)致在采納的數(shù)據(jù)中，把真回流的用戶和假回流的用戶混在一起進行分析，從而得出一些具有偏差性的分析結(jié)果；因此，在做用戶流失分析之前，要先分析回流用戶的特征，排除那些活躍周期較長的用戶。

計算平臺總的用戶流失數(shù)量比較簡單，舉個簡單的例子，假設(shè)我們認為超過一個月未登錄的用戶即為流失用戶，那么總的用戶流失數(shù)就是：“當(dāng)前時間點-用戶最后一次登錄時間點＞一個月”的用戶數(shù)量。

但只計算出總的用戶流失數(shù)量對于分析用戶流失是沒有太大意義的，因為在大部分情況下，所計算出的這個數(shù)值一直是處于遞增狀態(tài)的；而企業(yè)所需要做的是計算出用戶的流失總數(shù)占總的用戶數(shù)的比例是多少，以及新增流失用戶的數(shù)量，并觀察它們的變化趨勢。

是否是流失用戶是根據(jù)用戶最近一次登錄的時間來判斷的，所以要分析流失用戶就需要找出每個用戶的最近登錄時間；不同的網(wǎng)站判定的結(jié)果應(yīng)該是不同的，因為每個網(wǎng)站的時間間隔會有所不同，最長甚至?xí)_到一年，這為企業(yè)獲取數(shù)據(jù)制造了一些阻礙。

當(dāng)然，為了方便分析注冊用戶，企業(yè)可以在數(shù)據(jù)庫中建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)表來存放用戶信息或者是選擇諸葛這樣專業(yè)的數(shù)據(jù)智能服務(wù)商；在建立用戶的基礎(chǔ)信息的同時，記錄每位用戶最后一次登錄的時間，這樣才能準(zhǔn)確地計算出每位用戶最后一次登錄距離目前的時間間隔是多少，并以此來區(qū)分哪些用戶屬于流失用戶。

三、企業(yè)在進行用戶流失分析時容易陷入的第三個誤區(qū)：不分析用戶行為

不分析用戶行為是指當(dāng)企業(yè)發(fā)現(xiàn)用戶流失之后，就簡單地認為這部分用戶流失了，而并不知道他們流失的原因是什么，也沒有對用戶的流失行為做出積極的分析，從而不了解用戶行為背后更深層次的原因。要想分析用戶的行為，就要從用戶黏性入手，用戶黏性包括用戶的訪問頻率和訪問間隔時長。

1）訪問頻率：用戶的訪問頻率能夠體現(xiàn)出用戶對企業(yè)的產(chǎn)品是否有興趣，是否有想要購買的沖動；有些研究認為在黏性還沒有產(chǎn)生時，部分黏性等同于忠誠度，因此可以認為用戶的忠誠度是用戶黏性的前提。

2）訪問間隔：時長如果平臺不花時間和精力維護用戶，或者產(chǎn)品不再更新?lián)Q代，那么即使之前產(chǎn)生了用戶黏性，也會隨著時間的流逝而消失；用戶不會一直等待，即使已經(jīng)形成使用習(xí)慣，他也會因為需求而轉(zhuǎn)投到競爭對手那里去購買替代品。

比如有一家餐廳，每天早上都會有很多人那里排隊買早餐，而這家餐廳的旁邊還有一家小飯館，由于看上去不夠高端，沒有什么人去吃飯。

后來，生意興隆的餐廳因為老板家里有事，整整休息了兩個月，而旁邊那家小飯館一直營業(yè)；等到餐廳老板回來以后，他發(fā)現(xiàn)原本天天排隊的人們再也不來他家買早餐了，因為職員們已經(jīng)習(xí)慣去小飯館吃飯，久而久之，這家餐廳生意越來越差，最后無奈之下只好關(guān)門大吉。

上面這個例子很好地體現(xiàn)了忠誠度和用戶黏性的關(guān)系；一開始，職員們喜歡去餐廳吃早餐，是因為這家店看起來比較高端，顧客也因此形成了習(xí)慣，也就是忠誠度；所以寧愿排隊等也要在這里吃飯，這就是用戶黏性。

這種黏性既容易得到用戶，也容易失去用戶，因為用戶并不是非他不可；因此，在餐廳暫停營業(yè)以后，顧客們?yōu)榱苏姨娲范バ★堭^就餐，久而久之，用戶就形成了對小飯館的忠誠度，這就導(dǎo)致了餐廳的用戶大量流失。

用戶流失分析還要從產(chǎn)品的角度分析用戶的流失原因，才能從根本上有效控制用戶流失；我們就需要將流失掉的用戶分類，做好流失用戶的跟蹤記錄，并根據(jù)分析出來的結(jié)果對之后的產(chǎn)品進行優(yōu)化。

了解用戶的需求點，及時完善產(chǎn)品的功能，在合適的時機對產(chǎn)品進行改造升級。

我們不僅要對自己產(chǎn)品的數(shù)據(jù)進行分析，還要了解用戶的真正需求，要知道用戶需要什么，什么樣的產(chǎn)品功能受歡迎，才能進一步根據(jù)這些數(shù)據(jù)對產(chǎn)品進行優(yōu)化升級；要從用戶的角度對產(chǎn)品、平臺等環(huán)節(jié)進行優(yōu)化，例如將用戶的熱搜頁面設(shè)置在顯眼的位置、對于產(chǎn)品的展示陳設(shè)頁面進行順序的調(diào)整、優(yōu)化商品的布局等。

解決問題要從根源出發(fā)，只有提高產(chǎn)品質(zhì)量、優(yōu)化產(chǎn)品功能，才能從最大限度上降低用戶流失率。

作者：諸葛io，微信公眾號：諸葛io

本文由 @諸葛io 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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