導(dǎo)讀:A5創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目春季招商 好項(xiàng)目招代理無憂一般對(duì)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
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A5創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目春季招商 好項(xiàng)目招代理無憂
一般對(duì)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(shí)間長度到底選擇多長是合理的,尤其是《網(wǎng)站分析實(shí)戰(zhàn)》這本書出版之后,我在里面有提到如何更準(zhǔn)確地定義流失的時(shí)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(qǐng)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(shí)間段長度的問題,需要先介紹一個(gè)新的指標(biāo)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(duì),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(shí)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(jì)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(yàn)證對(duì)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(duì)流失的定義是合理的,那么很難讓那些對(duì)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(duì)于成熟的網(wǎng)站而言用戶回訪率會(huì)稍高,而新興的網(wǎng)站的用戶回訪率通常更低,尤其像手機(jī)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?cè)诙x用戶流失時(shí)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(huì)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(jìn)一步統(tǒng)計(jì)每個(gè)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(shí)的收斂速度。如果以“周”為單位設(shè)定流失期限:
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(diǎn)理論(Elbow Method)選擇最合適的流失周期。
拐點(diǎn)理論:X軸上數(shù)值的增加會(huì)帶來Y軸數(shù)值大幅增益(減益),直到超過某個(gè)點(diǎn)之后,當(dāng)X增加時(shí)Y的數(shù)據(jù)增益(減益)大幅下降,即經(jīng)濟(jì)學(xué)里面的邊際收益的大幅減少,那個(gè)點(diǎn)就是圖表中的“拐點(diǎn)”。比如上圖中流失周期增加到5周的時(shí)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(diǎn),我們可以用5周作為定義用戶流失的期限,即一個(gè)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(gè)這個(gè)辦法之后,就能更加合理地定義流失用戶的統(tǒng)計(jì)邏輯,而之前要做的就是選擇不同的流失期限分別計(jì)算用戶的回訪率,然后用統(tǒng)計(jì)的到的數(shù)值生成如上的一張帶平滑線的散點(diǎn)圖,問題就迎刃而解。
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