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產(chǎn)品運營時怎樣合理地定義用戶流失

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導(dǎo)讀:A5創(chuàng)業(yè)項目春季招商 好項目招代理無憂一般對流失用戶常用的英文為“churn user”,之前用的wastage、away、lost等都不是太規(guī)范。后來陸續(xù)有做相關(guān)分析的朋友問到流失用戶的流

發(fā)表日期:2019-12-15

文章編輯:興田科技

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A5創(chuàng)業(yè)項目春季招商 好項目招代理無憂

一般對流失用戶常用的英文為“churn user”,之前用的wastage、away、lost等都不是太規(guī)范。后來陸續(xù)有做相關(guān)分析的朋友問到流失用戶的流失時間長度到底選擇多長是合理的,尤其是《網(wǎng)站分析實戰(zhàn)》這本書出版之后,我在里面有提到如何更準確地定義流失的時間長度,可能解釋的比較簡單,還是有朋友留言反饋這方面的問題,所以這里再用一篇文章解釋一下。

流失用戶與回訪用戶

流失用戶的定義請參考“網(wǎng)站的活躍用戶與流失用戶”這篇文章,要解釋怎么樣合理地去定義用戶流失時間段長度的問題,需要先介紹一個新的指標概念:回訪用戶。這里的回訪用戶不是指Google Analytics上面的Returning Visitor(與新用戶相對,指之前訪問過網(wǎng)站的用戶再次訪問網(wǎng)站),這里的回訪用戶指流失之后再次訪問網(wǎng)站的用戶,即用戶曾經(jīng)流失過,滿足流失時間期限內(nèi)完全沒有訪問/登錄網(wǎng)站的條件,但之后重新訪問/登錄網(wǎng)站。然后,根據(jù)回訪用戶數(shù)可以計算得到用戶回訪率,即:

用戶回訪率 = 回訪用戶數(shù) &pide; 流失用戶數(shù) × 100%

回訪用戶率的數(shù)值大小間接地可以驗證對用戶流失定義的合理性。正常情況下,用戶的回訪率應(yīng)該是比較低的,從業(yè)務(wù)的角度考慮,如果對流失的定義是合理的,那么很難讓那些對你的網(wǎng)站已經(jīng)失去興趣的用戶重新來訪問你的網(wǎng)站。一般情況下,網(wǎng)站的用戶回訪率應(yīng)該在10%以下,在5%左右的數(shù)值是比較合理的,對于成熟的網(wǎng)站而言用戶回訪率會稍高,而新興的網(wǎng)站的用戶回訪率通常更低,尤其像手機App這類用戶易流失的產(chǎn)品。

流失期限與用戶回訪率

用戶流失的流失期限的長度與用戶的回訪率成反比,我們在定義用戶流失時使用的連續(xù)不訪問/登錄網(wǎng)站的期限越長,這批流失用戶之后回訪網(wǎng)站的概率就會越低,并且隨著定義的流失期限的增大,用戶回訪率一定是遞減的,并逐漸趨近于0。那么如果選擇合適的流失期間長度?我們可以設(shè)定不同的流失期限長度,進一步統(tǒng)計每個流失期限的用戶回訪率,并觀察用戶回訪率隨定義的流失期限增大時的收斂速度。如果以“周”為單位設(shè)定流失期限:

產(chǎn)品運營時怎樣合理地定義用戶流失 怎樣設(shè)計一個網(wǎng)站

根據(jù)設(shè)定的不同流失周期的用戶回訪率的變化曲線,我們可以使用拐點理論(Elbow Method)選擇最合適的流失周期。

拐點理論:X軸上數(shù)值的增加會帶來Y軸數(shù)值大幅增益(減益),直到超過某個點之后,當X增加時Y的數(shù)據(jù)增益(減益)大幅下降,即經(jīng)濟學里面的邊際收益的大幅減少,那個點就是圖表中的“拐點”。比如上圖中流失周期增加到5周的時候,用戶回訪率的縮減速度明顯下降,所以這里的5周就是拐點,我們可以用5周作為定義用戶流失的期限,即一個之前訪問/登錄過的用戶,如果之后連續(xù)5周都沒有訪問/登錄,則定義該用戶流失。

所以,有個這個辦法之后,就能更加合理地定義流失用戶的統(tǒng)計邏輯,而之前要做的就是選擇不同的流失期限分別計算用戶的回訪率,然后用統(tǒng)計的到的數(shù)值生成如上的一張帶平滑線的散點圖,問題就迎刃而解。

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