用户流失分析的三个误区，你踩雷了吗？

平台用户流失是不可避免的，新老用户交替是产品变更升级的正常现象，但企业可以从用户流失的比例和变化趋势中寻求突破，创造保留新用户的产品，提高保留用户的能力，找出产品的发展趋势和空间。


当我们发现用户流失率增加时，我们应该对丢失的用户进行更详细的分析。


然而，在分析用户流失时，有时会陷入一些误解而不知道，甚至因为判断错误而降低用户回流的效果。


企业在分析用户流失时容易陷入的第一个误解是定义不明确 有些人看到其他平台将用户流失期定义为半年未登录，将用户流失率定义为半年未登录，但从不考虑为什么平台定义用户流失率为半年，平台和平台有什么异同，定义是否合适。


因此，在开始流失用户分析之前，我们应该首先找出一件事：用户可以什么条件的用户才能被定义为丢失用户。


用户已经好几个月没有访问过这个平台了吗？还是用户经常访问我们的平台，但在几个月内没有购买行为？ 比如当年QQ在巅峰时期，基本上我们每个人都会注册QQ每天登录、升级、游戏、聊天等一系列操作，活跃用户数量庞大。


但随着微信等社交产品的普及，QQ统一世界的局面已经结束，虽然还是有很多QQ然而，一些活跃的用户现在使用它QQ时间越来越少，有些用户甚至半年或一年都不登录QQ，这些用户可以定义为失去用户，但有些用户可能不会登录近一两个月QQ，但还是为了自己QQ号充值会员，这些用户不能定义为丢失用户。


因此，在定义丢失用户时，需要根据平台的特点来判断用户的类别。


为了快速准确地找到产品的目标群体，企业可以定义丢失的用户：长期未进行关键操作行为的疑似丢失用户。


然而，这里仍然需要结合产品的特点来确定关键点。


例如： 1.用户购买产品的点 用户购买不同产品的关键点是不同的。


例如，音乐平台的关键点是购买音乐或衍生品，购物平台的关键点可能是浏览或购买商品。


2.未访问的时间长度 如果用户一个月没有访问企业平台或购买产品，可以判断用户是流失用户，如微博、莫莫等一些社区或约会平台。


然而，购物平台可能需要三个月甚至半年的时间。


如果发现用户一次没有访问该平台，则可以识别为丢失用户。


企业在分析用户流失时容易陷入的第二个误解是样本选择中的错误 这是因为在分析前选择样本数据时，企业没有做好事先的调查，导致真回流用户和假回流用户混合在一起进行分析，得到一些偏差分析结果。


因此，在分析用户损失之前，我们应该首先分析回流用户的特征，并排除那些活跃周期较长的用户。


计算平台的总用户流失相对简单。


举个简单的例子，假设我们认为月以上的用户是丢失用户，那么总用户损失是：当前时间点-用户最后登录时间点>一个月。


但仅计算总用户流失对分析用户流失意义不大。


因为在大多数情况下，计算出的值一直在增加。


企业需要做的是计算用户总损失的比例，以及新损失用户的数量，并观察其变化趋势。


是否丢失用户取决于用户的最新登录时间，因此需要找出每个用户的最新登录时间来分析丢失用户。


不同的网站应该有不同的结果，因为每个网站的时间间隔会有所不同，最长甚至一年，这阻碍了企业获取数据。


当然，为了方便注册用户的分析，企业可以在数据库中建立相应的数据表存储用户信息或选择诸葛亮等专业数据智能服务提供商，同时建立用户的基本信息，记录每个用户的最后一次登录时间，准确计算每个用户的最后一次登录距离，区分哪些用户属于丢失用户。


企业在分析用户流失时容易陷入的第三个误解是不分析用户行为 不分析用户行为是指当企业发现用户丢失时，他们只是认为这部分用户丢失了，不知道他们丢失的原因是什么，也没有积极分析用户丢失的行为，从而不了解用户行为背后更深层次的原因。


为了分析用户的行为，用户粘性包括访问频率和访问间隔时间。


1.访问频率：用户访问频率可以反映用户是否对企业产品感兴趣，是否有购买的冲动。


一些研究认为，当粘度尚未产生时，一些粘度相当于忠诚度，因此可以认为用户忠诚度是用户粘度的前提。


2、访问间隔：如果平台不花时间和精力维护用户，或者产品不再更新，即使以前产生了用户粘性，也会随着时间的推移而消失。


用户不会一直等待。


即使他们形成了使用习惯，他们也会因为需求而转向竞争对手购买替代品。


例如，有一家餐馆，每天早上都有很多人排队买早餐，餐厅旁边有一家小餐馆，没有人吃饭，因为它看起来不够高端。


后来生意兴隆的餐厅因为老板家有事休息了两个月，旁边的小餐馆一直开着。


餐厅老板回来后，他发现每天排队的人再也不会来他家买早餐了，因为工作人员已经习惯了去小餐馆吃饭。


随着时间的推移，餐厅的生意越来越差，最后不得不关门。


上面的例子很好地反映了忠诚度和用户粘性之间的关系。


一开始，员工喜欢去餐馆吃早餐，因为这家店看起来很高端，顾客形成了忠诚度的习惯，所以他们宁愿在这里排队吃饭，这就是用户的粘性。


这种粘性很容易得到用户，也很容易失去用户，因为用户不是必须的。


因此，餐厅暂停营业后，顾客去小餐馆找替代品。


随着时间的推移，用户对小餐馆形成了忠诚，导致大量用户在餐厅流失。


用户损失分析还应从产品的角度分析用户损失的原因，从根本上有效控制用户损失。


我们需要对丢失的用户进行分类，跟踪丢失的用户，并根据分析结果优化后续的产品。


了解用户需求点，及时完善产品功能，在适当的时候升级产品。


我们不仅要分析我们产品的数据，还要了解用户的真实需求，了解用户需要什么，什么样的产品功能很受欢迎，以便根据这些数据进一步优化和升级产品。


从用户的角度优化产品、平台等环节，如在显眼位置设置用户的热门搜索页面，调整产品展示页面的顺序，优化产品布局。


只有提高产品质量，优化产品功能，才能最大限度地降低用户流失率。


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