用戶(hù)流失,該怎么分析?

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編輯導(dǎo)語(yǔ):每一種服務(wù)不可能百分百留住客戶(hù),通過(guò)計(jì)算獲得的用戶(hù)流失率似乎看不到什么實(shí)質(zhì)性原因或者不知道怎么分析。在這篇文章里,作者介紹了用戶(hù)流失分析的常見(jiàn)錯(cuò)誤、分析的基本思路、三種類(lèi)型問(wèn)題的分析方法以及不同類(lèi)型業(yè)務(wù)流失要如何處理,一起來(lái)看看吧。

有同學(xué)問(wèn):用戶(hù)流失該怎么分析?用戶(hù)流失率的數(shù)據(jù)可以算,可算出來(lái)以后呢?只看數(shù)據(jù)似乎完全看不出什么流失原因,只知道用戶(hù)已經(jīng)X個(gè)月沒(méi)有來(lái)了,也不知道看到這個(gè)能干啥。今天系統(tǒng)解答一下。

一、用戶(hù)流失分析常見(jiàn)錯(cuò)誤

錯(cuò)誤1:試圖挽留每一位用戶(hù)

這是運(yùn)營(yíng)最常見(jiàn)的錯(cuò)誤,很多新人都會(huì)踩這個(gè)坑。不購(gòu)物了就發(fā)券,不登錄了搖轉(zhuǎn)盤(pán)。結(jié)果空燒經(jīng)費(fèi),養(yǎng)出來(lái)一幫無(wú)利不起早的羊毛客。

實(shí)際上,用戶(hù)流失是不可避免的,天下沒(méi)有100%的留存。

每種業(yè)務(wù)都要關(guān)注自己的核心用戶(hù),在談及用戶(hù)流失的時(shí)候,我們真正要做的是:把流失率關(guān)在籠子里,控制在一個(gè)可以接受的水平上。

錯(cuò)誤2:試圖搞懂每一個(gè)流失原因

這是分析最常見(jiàn)的錯(cuò)誤,很多新人都會(huì)踩這個(gè)坑。

用戶(hù)不喜歡?我們沒(méi)做好?對(duì)手太厲害?用戶(hù)沒(méi)錢(qián)了?——總之想給每個(gè)人一個(gè)理由??蓧焊鶝](méi)數(shù)據(jù),于是大眼瞪小眼。

實(shí)際上,我們沒(méi)必要、也沒(méi)能力窮舉所有原因。同上一條,我們只要控制可控因素,減少明顯錯(cuò)誤即可。

錯(cuò)誤3:只盯流失不看活躍,事后諸葛

這是另一個(gè)常見(jiàn)錯(cuò)誤。在流失率實(shí)際增高以后才開(kāi)始分析,結(jié)果木已成舟,用戶(hù)都跑了,分析了也沒(méi)啥用。

流失率是個(gè)相對(duì)滯后的指標(biāo)。在數(shù)據(jù)上“流失”以前,用戶(hù)可能已經(jīng)跑掉了,早前幾個(gè)月就沒(méi)活躍了。

所以,流失率要和活躍率結(jié)合起來(lái)看。對(duì)于影響用戶(hù)活躍的事件要盡早關(guān)注,對(duì)于核心用戶(hù)活躍率要緊密跟蹤,避免事后做無(wú)用功。

二、用戶(hù)流失分析基本思路

用戶(hù)流失分析的目標(biāo)是把流失率關(guān)在籠子里,因此在數(shù)據(jù)上,我們首先關(guān)注的是流失率走勢(shì),尤其關(guān)注三類(lèi)問(wèn)題(如下圖所示)。

  • 事件型問(wèn)題。由一次/多次事件引發(fā)的短期流失率波動(dòng)。
  • 系統(tǒng)型問(wèn)題。公司整體流失率高于同行/經(jīng)驗(yàn)水平,并且居高不下。
  • 持續(xù)型問(wèn)題。流失率從某時(shí)間開(kāi)始持續(xù)增高,未見(jiàn)好轉(zhuǎn)跡象。

流失率是一個(gè)和活躍率相對(duì)的概念。雖然我們習(xí)慣上會(huì)給一個(gè)“用戶(hù)X月不登錄/不購(gòu)貨”即為流失用戶(hù)的定義,但當(dāng)用戶(hù)已經(jīng)不活躍的時(shí)候,真實(shí)的流失可能已經(jīng)發(fā)生了。

為了更好地發(fā)現(xiàn)流失問(wèn)題,往往自然周期和生命周期兩種方式,結(jié)合活躍率一起看。自然周期往往指向事件型問(wèn)題(因?yàn)槭录前醋匀蝗掌诎l(fā)生的),生命周期往往指向系統(tǒng)型問(wèn)題(業(yè)務(wù)做得不好,用戶(hù)生命周期短or存在斷點(diǎn))。

三、事件型問(wèn)題分析方法

負(fù)面的事件會(huì)引發(fā)用戶(hù)流失。比如缺貨、漲價(jià)、系統(tǒng)BUG、用戶(hù)投訴、對(duì)手大促銷(xiāo)(我們還恰好沒(méi)做)等等。這一類(lèi)事件最容易被識(shí)別到。體現(xiàn)在數(shù)據(jù)上,受事件影響的用戶(hù)群體活躍率,會(huì)在事件發(fā)生后應(yīng)聲而落,之后N個(gè)月,流失率開(kāi)始增長(zhǎng)。

在分析時(shí),需要:

  • 收集并密切注意相關(guān)事件。
  • 做好事件歸類(lèi)(內(nèi)部/外部、系統(tǒng)/價(jià)格/商品…)。
  • 鎖定受影響用戶(hù)群體(打好標(biāo)簽以備觀察)。
  • 關(guān)注受影響用戶(hù)活躍變化。
  • 觀察事件對(duì)整體流失影響。

這樣就事論事,更容易看出結(jié)果。在設(shè)計(jì)挽留方法時(shí),也更容易對(duì)癥下藥。找到真正讓用戶(hù)不爽的原因,比單純地塞優(yōu)惠券更能保留用戶(hù)。

需注意:正面事件也會(huì)提升流失率。特別是用戶(hù)拉新、促活、留存、喚醒等等。單純地刺激非消費(fèi)類(lèi)軟指標(biāo),最容易引發(fā)虛假繁榮。

客觀上,只要有優(yōu)惠活動(dòng),就會(huì)吸引套利的羊毛客,這類(lèi)用戶(hù)天生流失率就高。

主觀上講,運(yùn)營(yíng)方為了制造好看的數(shù)據(jù),也會(huì)減少限制,留下套利空間。兩下作用,使得正面活動(dòng)的效果往往會(huì)打折。比如新用戶(hù)注冊(cè),由拉新活動(dòng)產(chǎn)生的用戶(hù)生命周期流失率很容易明顯高于正常新用戶(hù)的(如下圖),之后N個(gè)月,這一批用戶(hù)流失率勢(shì)必高。

因此,在做活動(dòng)的時(shí)候,就得提前考慮相關(guān)后果。正面事件不同于負(fù)面,該做還得做,我們?nèi)嬖u(píng)估它就好了。雖然最后的結(jié)果,可能是策劃、運(yùn)營(yíng)不想面對(duì)的,這里實(shí)際考察的是大家的節(jié)操值。

四、系統(tǒng)型問(wèn)題分析方法

如果發(fā)生系統(tǒng)型問(wèn)題,只說(shuō)明一點(diǎn):我們的業(yè)務(wù)做得比對(duì)手差。此時(shí),診斷業(yè)務(wù)問(wèn)題,改善業(yè)務(wù)表現(xiàn)才是核心。診斷方法,可以參照用戶(hù)生命周期理論。

用戶(hù)在進(jìn)入期、成長(zhǎng)期、成熟期的流失原因有所不同,分析的側(cè)重點(diǎn)也有不同,為了節(jié)省篇幅,這里簡(jiǎn)單總結(jié)如下圖。有興趣的同學(xué)可以在文末右下角點(diǎn)個(gè)在看,數(shù)量超過(guò)60個(gè)再看我們專(zhuān)門(mén)分享噢。

在應(yīng)對(duì)系統(tǒng)型問(wèn)題時(shí),不同階段考慮的重點(diǎn)不同。

進(jìn)入期:

一般在進(jìn)入期,會(huì)無(wú)差別改善。在進(jìn)入期,用戶(hù)實(shí)際上還沒(méi)有體驗(yàn)到我們提供的核心賣(mài)點(diǎn),因此需要無(wú)差別改善流程,讓用戶(hù)盡可能體驗(yàn)到核心賣(mài)點(diǎn)再說(shuō)。

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)往往關(guān)注黑色一分鐘(下載到注冊(cè)的一分鐘)關(guān)注新手教程的過(guò)程。在傳統(tǒng)行業(yè),往往強(qiáng)調(diào)迎客話(huà)術(shù),盡快讓用戶(hù)做一次體驗(yàn),試用一下產(chǎn)品。

成長(zhǎng)期:

進(jìn)入成長(zhǎng)期后,需要分類(lèi)對(duì)待。進(jìn)入成長(zhǎng)期后,邊緣用戶(hù)、羊毛用戶(hù)會(huì)被淘汰,用戶(hù)價(jià)值也開(kāi)始分化。非核心用戶(hù),就該讓他流失掉,一味挽留只是空浪費(fèi)經(jīng)費(fèi),還會(huì)因?yàn)榇蛘垲l繁讓品牌貶值。

這時(shí)要特別關(guān)注的是核心用戶(hù)的流失,核心用戶(hù)的活躍率下降,生命周期縮短,新進(jìn)用戶(hù)中核心用戶(hù)占比下降,都是大問(wèn)題,需要細(xì)致梳理和解決。有可能沒(méi)有等到流失率真的漲上來(lái),就已經(jīng)開(kāi)始行動(dòng)了。

系統(tǒng)型問(wèn)題可能不是一步解決的,而是持續(xù)迭代的過(guò)程。有可能我們能診斷出問(wèn)題,但解決方案并不好使喚,并不能改善數(shù)據(jù)。因此如果發(fā)現(xiàn)存在系統(tǒng)型問(wèn)題,需要:

  • 選好參照標(biāo)桿,找準(zhǔn)差距;
  • 設(shè)計(jì)解決方案,投入測(cè)試;
  • 記錄測(cè)試結(jié)果,觀察數(shù)據(jù)變化;
  • 積累經(jīng)驗(yàn),保留有效方法。

最終,我們看到的是我們的用戶(hù)留存曲線越來(lái)越接近競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,流失率持續(xù)下降,這時(shí)候可以說(shuō):系統(tǒng)型流失問(wèn)題已得到解決。這中間可能要很多次試驗(yàn)、嘗試,因此需要做好觀察和記錄,打持久戰(zhàn)。

五、持續(xù)型問(wèn)題分析方法

持續(xù)型問(wèn)題往往最難解決。因?yàn)閷?shí)際上流失率、活躍率、留存率等數(shù)據(jù),經(jīng)常出現(xiàn)不規(guī)則小幅度波動(dòng),而不是大幅度持續(xù)增長(zhǎng)。

這就是真正的雞肋問(wèn)題:放著不管、領(lǐng)導(dǎo)總問(wèn)。想管一管,沒(méi)有頭緒。甚至還有流失率漲了幾天,分析報(bào)告還沒(méi)寫(xiě)出來(lái)丫就跌回來(lái)了,真是尷尬。

處理的順序,事件型》系統(tǒng)型》持續(xù)型。因?yàn)閱未蔚闹卮笫录钊菀妆蛔R(shí)別到,容易通過(guò)數(shù)據(jù)看清楚。

同時(shí),往往一系列事件是導(dǎo)致系統(tǒng)型、持續(xù)型問(wèn)題的根源,能識(shí)別具體事件對(duì)處理其他問(wèn)題也有幫助。系統(tǒng)型問(wèn)題,在業(yè)務(wù)方經(jīng)驗(yàn)豐富的情況下,能找到合適的標(biāo)桿,因此相對(duì)容易處理。

最難的是持續(xù)型問(wèn)題,往往流失率變化不會(huì)持續(xù)到特別嚴(yán)重,而是小范圍反復(fù)波動(dòng)(如下圖),在缺少經(jīng)驗(yàn)、數(shù)據(jù)積累的情況下,很難完全識(shí)別這些小波動(dòng),所以最后解決。

如果真解決不了,就設(shè)立觀察指標(biāo),先追蹤起來(lái)。等到有一定程度,可能可以找到線索。

六、不同業(yè)務(wù)類(lèi)型流失處理差異

因?yàn)榱魇?wèn)題和業(yè)務(wù)高度相關(guān),因此不同業(yè)務(wù)流失分析方向也不同。從大類(lèi)上看,有兩個(gè)最重要的區(qū)分維度。

1. 貴重低頻產(chǎn)品VS便宜的快消品

越貴的產(chǎn)品(車(chē)、房、大件家居、婚慶……),用戶(hù)決策流程越長(zhǎng),越傾向于事前判斷,不存在復(fù)購(gòu)一說(shuō)。此類(lèi)業(yè)務(wù)用戶(hù)決策有明顯的窗口期,越往deadline接近,用戶(hù)最后下判斷可能越大。

所以,此類(lèi)業(yè)務(wù)用戶(hù)流失是個(gè)倒計(jì)時(shí)沙漏,在接觸到用戶(hù)的第一時(shí)間要搞清楚用戶(hù)狀態(tài):用戶(hù)需求是什么、對(duì)比了哪些競(jìng)品、是否已經(jīng)開(kāi)始議價(jià)。

這樣可以大概判斷:留給我們的時(shí)間還有多少。從而更好抓住成交機(jī)會(huì),趕緊跟進(jìn)。而不是傻傻不分需求,按部就班介紹、跟進(jìn),黃花菜都涼了。

快消品,或者購(gòu)買(mǎi)頻次高的消費(fèi)類(lèi)產(chǎn)品(比如衣服、鞋、手機(jī))用戶(hù)天生忠誠(chéng)度低,很容易被流行趨勢(shì)、促銷(xiāo)活動(dòng)改變態(tài)度。完全可以采用無(wú)差距挽留的策略。反正用戶(hù)這一次不買(mǎi),過(guò)一段時(shí)間也會(huì)回來(lái)買(mǎi)。

因此處理此類(lèi)產(chǎn)品,互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)往往區(qū)分平臺(tái)流失與產(chǎn)品流失兩個(gè)流失留存。

只要用戶(hù)還停留在平臺(tái)上,就持續(xù)做喚醒。傳統(tǒng)企業(yè)往往利用換季、新品上市、周期慶、節(jié)日活動(dòng)等手段,多頻次激活用戶(hù)??傊?,只要用戶(hù)價(jià)值足夠大,就不拋棄、不放棄。

2. 傳統(tǒng)行業(yè)VS互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)

兩者在用戶(hù)生命周期上積累的數(shù)據(jù)量不一樣?;ヂ?lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)較多,往往可以記錄用戶(hù)從點(diǎn)擊推廣鏈接-落地頁(yè)-注冊(cè)-瀏覽-下單全過(guò)程。

因此常采用漏斗分析法,看流失用戶(hù)會(huì)卡在哪些步驟,鎖定問(wèn)題點(diǎn)做改進(jìn)。特別是新人注冊(cè)階段,往往是無(wú)差別優(yōu)化。

傳統(tǒng)行業(yè)往往只有消費(fèi)數(shù)據(jù),因此只能用消費(fèi)頻次、消費(fèi)間隔來(lái)衡量用戶(hù)。一般用戶(hù)在消費(fèi)n次以后,不喜歡的會(huì)流失,喜歡的會(huì)持續(xù)買(mǎi),這就是所謂的魔法數(shù)字。關(guān)于魔法數(shù)字可以看這篇【魔法數(shù)字是什么?如何用數(shù)據(jù)分析找到它】

通過(guò)魔法數(shù)字的大小對(duì)比,可以知道自己與對(duì)手的差距。至于用戶(hù)到店-迎客-體驗(yàn)-服務(wù)-評(píng)價(jià)等行為層面,完全沒(méi)有數(shù)據(jù),需要通過(guò)市場(chǎng)調(diào)查等手段補(bǔ)齊。

這里主要是提醒,業(yè)務(wù)間差異很大,雖然流失的定義可以定成XX月不登錄/不購(gòu)買(mǎi)。但是實(shí)際流失場(chǎng)景可能早就發(fā)生了,制止流失的關(guān)鍵動(dòng)作也可能沒(méi)有數(shù)據(jù)記錄。多結(jié)合具體業(yè)務(wù)思考辦法,比機(jī)械碼數(shù)字管用。

七、小結(jié)

很多同學(xué)覺(jué)得用戶(hù)流失問(wèn)題很難處理。從明面上看,是因?yàn)橛脩?hù)流失的數(shù)據(jù)少,我們不知道用戶(hù)心理怎么想的。

可從本質(zhì)上看,是因?yàn)闀?huì)導(dǎo)致用戶(hù)流失的原因,與用戶(hù)生命周期、用戶(hù)分群、用戶(hù)決策流程、用戶(hù)成長(zhǎng)路徑、新用戶(hù)轉(zhuǎn)化流程、用戶(hù)體驗(yàn)、用戶(hù)MOT、競(jìng)品影響等眾多因素有關(guān)。

這里隨便一個(gè)主題拿出來(lái)都能單獨(dú)擺一篇文章。整明白了這些,基本就搞懂了整個(gè)用戶(hù)運(yùn)營(yíng)的流程。本質(zhì)上,用戶(hù)流失分析難,難在:做分析的同學(xué)們很少懂用戶(hù)運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)。

拉一個(gè)做分析的同學(xué)出來(lái)問(wèn):

    • ?生命周期該是多長(zhǎng)?
    • 行業(yè)性留存率是多少?
    • 核心用戶(hù)是什么群體?
    • 核心賣(mài)點(diǎn)是什么體驗(yàn)?
    • 競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手有多大差異?
    • 最近運(yùn)營(yíng)發(fā)生了啥事?
    • 出現(xiàn)哪些意外bug?
    • 最新改動(dòng)有什么影響?
    • ……

回答都是:不太知道。甚至是:統(tǒng)統(tǒng)不知道。你問(wèn)他知道啥?他只知道計(jì)算個(gè)流失率的數(shù)據(jù),然后按用戶(hù)年齡、性別、注冊(cè)渠道、購(gòu)買(mǎi)頻次……等指標(biāo)做一大堆交叉表。然后對(duì)著一組組數(shù)據(jù)1%、2%、3%的差異發(fā)呆:到底說(shuō)明什么了呢?

以上是個(gè)玩笑??傊治霾粌H僅是跑個(gè)數(shù)據(jù)拉個(gè)表,更是深入問(wèn)題內(nèi)部、找到業(yè)務(wù)上真正病根。

#專(zhuān)欄作家#

接地氣的陳老師,微信公眾號(hào):接地氣學(xué)堂,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家。資深咨詢(xún)顧問(wèn),在互聯(lián)網(wǎng),金融,快消,零售,耐用,美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

本文原創(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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專(zhuān)欄作家

接地氣的陳老師,微信公眾號(hào):接地氣的陳老師,人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專(zhuān)欄作家。資深咨詢(xún)顧問(wèn),在互聯(lián)網(wǎng),金融,快消,零售,耐用,美容等15個(gè)行業(yè)有豐富數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。

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  1. 第二部分流失率走勢(shì)的圖,中間毛刺位置應(yīng)該是事件型,不是系統(tǒng)型吧

    來(lái)自廣東 回復(fù)
  2. 結(jié)構(gòu)化,很清晰

    來(lái)自上海 回復(fù)
  3. 寫(xiě)的太好了!??!

    來(lái)自北京 回復(fù)
  4. 總之分析不僅僅是跑個(gè)數(shù)據(jù)拉個(gè)表,更是深入問(wèn)題內(nèi)部、找到業(yè)務(wù)上真正病根。這句話(huà)戳中了我

    來(lái)自上海 回復(fù)