一、用户流失的概念及判断
用户流失，是指在一段时间内不再使用产品的用户。可以通过时间（Time）和关键行为（Action）两个指标来判断，即用户在多长时间内没有进行关键行为的操作。例如阅读类产品，用户有超过一个月没有访问阅读，就可能被判断为流失用户。但并非所有看似流失的用户都是真正的流失用户。比如企业内部产品，员工离职后不能使用产品，这类不能算作真正的用户流失。
要准确判断流失用户，需明确关键行为和时间范围。关键行为因产品类型而异，可能是登录、使用时长或购买等。时间范围的确定往往容易引发争议，简单粗暴的方法是根据行业经验拍脑袋决策，但这种方法缺乏科学性。更科学的方法是通过量化分析，挖掘不同时间范围用户的回购率分布，找到拐点来确定流失时间范围。以电商行业为例，一个用户最近一次购买产品距离今天的时间长短，会影响其是否被判断为流失用户。如果距离时间过长，比如超过两年未购买，大概率已流失；但如果时间较短，如仅几个月未购买，可能只是暂时未产生购买行为，不能简单判定为流失。总之，只有找准真正意义上的流失用户，才能采取有效的应对措施。
二、流失用户的特征分析
（一）新老用户的界定
新老用户的界定对于分析流失用户的特征至关重要。一般情况下，可以通过产品生命周期来判断新老用户。以电商产品为例，新用户可能是最近一段时间内首次注册并进行购买的用户，而老用户则是在平台上有过多次购买行为且使用时间较长的用户。新用户通常对产品还处于探索阶段，对产品的认知和使用习惯尚未完全形成。而老用户则对产品有一定的熟悉度，可能对产品的某些功能或服务有更高的期望。
不同类型的产品，新老用户的界定标准可能会有所不同。例如，对于一款社交软件，新用户可能是刚刚注册并开始添加好友、发布动态的用户；老用户则是在平台上有较多好友互动、长期活跃的用户。通过明确新老用户的界限，可以更好地了解不同类型用户的需求和行为特征，从而有针对性地采取措施来预防用户流失。
（二）流失前行为分析
从横向和纵向两个角度分析用户流失前的行为，可以更全面地了解用户流失的原因。横向分析主要是对新老用户进行区分，了解不同类型用户在流失前的行为差异。纵向分析则是对用户流失的时间点进行分析，通过数据分析用户在流失前的操作行为，以及平台或产品本身的某些触点是否成为了用户流失的导火索。
在操作行为方面，用户流失前可能会有一些特定的行为表现。例如，用户在最后一次操作时发起了投诉，这可能表明用户对产品或服务存在不满。或者用户在操作过程中，因操作流程卡住而无法继续，这可能是产品设计存在缺陷导致的。此外，用户可能在流失前频繁搜索竞争对手的产品信息，这可能意味着用户正在考虑转向其他产品。
平台运营行为也可能对用户流失产生影响。例如，原本可以免费使用的产品平台发布了开始收费的通知，这可能会导致一部分用户流失。或者 app push 在不合适的时间段推送了内容，引发了用户的反感和不悦。以新闻类 app 为例，为了抢占发布先机，发布了尚未确定的新闻，这可能会让用户对平台的可信度产生质疑，从而导致用户流失。
通过对用户流失前行为的分析，可以找出产品或平台存在的问题，为制定有效的用户流失预防和召回策略提供依据。
三、用户流失原因探究
（一）产品生命周期角度
- 新用户引入接触阶段的流失原因，如宣传推广渠道质量问题、产品版本更新等。
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- 宣传推广渠道质量问题可能导致大量新用户在接触产品后立即退出。渠道带来的用户不一定是真实有效的用户，比如一些广告投放平台为了追求点击量，可能采用虚假宣传手段吸引用户下载或注册产品，但这些用户并非真正对产品有需求。据统计，某些低质量推广渠道带来的用户流失率可能高达 70%。产品版本更新也可能引发新用户流失，如果新版本存在严重的兼容性问题或者界面设计变得复杂难用，新用户可能会因为体验不佳而放弃使用。例如，某款社交软件在更新版本后，新用户注册流程变得繁琐，导致大量新用户在引入接触阶段就流失了。
- 新用户成长探索阶段的流失原因，包括产品使用上手难度大、缺乏与竞品差异等。
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- 在成长探索阶段，新用户对产品的使用认知成本高，若产品使用上手难度大，缺少有效的产品使用引导，新用户很容易流失。比如一些专业软件，功能复杂但缺乏详细的操作指南，新用户往往难以快速掌握使用方法。研究表明，产品功能过于复杂会使 40% 的新用户在成长探索阶段流失。同时，若新用户感受不到产品与竞品的差异，用户先入为主，难以替代竞品在用户心中的位置。例如，在视频播放软件市场，若新用户发现某款软件在内容资源、播放画质等方面与竞品无明显优势，就可能转向其他软件。此外，产品设计本身的缺陷，如产品加载慢，也会导致用户无法完整体验完整个业务流程，从而流失。2022 年亚马逊报告显示，39% 的消费者在页面加载时间超过 3 秒时就会放弃访问。
- 老用户追求体验和疲惫使用阶段的流失原因，如被动事件触发后的卸载、关键行为缺乏粘性等。
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- 对于老用户而言，在追求体验阶段，一般是因为某个被动事件触发安装使用产品，例如个税申请时需要下载相关 app，完成操作后，用户将产品卸载了。在疲惫使用阶段，关键行为难以产生用户粘性，用户逐渐丧失使用欲望。比如阅读社区类产品，发布的帖子和评论质量差，难以给用户带来阅读的享受，用户就会流失。电商购物产品中，用户购买产品过程中遇到不愉快的体验，如客服回应慢或缺少人工客服，产品发货超时仍无平台介入处理等，也会导致老用户流失。据统计，在电商领域，因客服问题导致的老用户流失率约为 30%。
（二）流失前行为角度
分析流失用户自身行为操作和产品 / 平台操作事件导致用户流失的具体情况。
- 流失用户自身行为操作方面，可能用户在最后一次操作的时候，用户发起了投诉，这表明用户对产品或服务存在不满。例如，在某在线购物平台上，用户因购买的商品质量问题发起投诉，但未得到及时有效的处理，最终导致用户流失。或者用户在操作过程中，因操作流程卡住而无法继续，这可能是产品设计存在缺陷导致的。比如某款游戏在进行任务时，出现任务流程无法继续的情况，导致玩家流失。
- 产品 / 平台操作事件方面，产品 / 平台在用户流失前，通过活动、内容等运营行为，可能导致用户产生流失。例如原本可以免费使用的产品平台发布了开始收费的通知，这可能会使一部分用户流失。以某图片编辑软件为例，从免费转为收费后，部分用户选择了其他免费软件。或者 app push 在不合适的时间段推送了内容，引发了用户的反感和不悦。如新闻类 app，为了抢占发布先机，发布了尚未确定的新闻，引发用户的质疑和不满，从而导致用户流失。
四、用户流失应对策略
（一）预防流失机制
1. 明确流失用户，确定真正意义上的流失标准。
明确流失用户是预防流失的重要一步。不同的产品和业务场景，流失用户的定义可能会有所不同。例如，对于一款社交软件，连续三个月未登录且未进行任何社交互动的用户可以被定义为流失用户；而对于一个电商平台，半年内未进行购买行为的用户可能被视为流失用户。通过明确流失标准，可以更准确地识别潜在的流失用户，从而采取针对性的预防措施。
2. 分析流失征兆，判断用户主动或被动流失以及平台的操作行为。
用户流失往往会有一些征兆。通过分析这些征兆，可以提前发现潜在的流失用户，并采取相应的措施进行干预。例如，如果用户在一段时间内频繁访问竞争对手的产品网站，或者减少了对本产品的使用频率，这些都可能是流失的征兆。同时，还需要分析平台的操作行为是否导致了用户流失。比如，平台的一次重大功能更新是否引起了用户的不满，或者平台的营销策略是否过于激进，导致用户产生反感。
3. 建立流失预警机制，根据已流失用户的征兆防止潜在用户流失。
建立流失预警机制可以帮助企业在用户流失之前采取措施进行干预。例如，可以通过数据分析用户的行为模式，当用户出现某些特定的行为时，如连续多天未登录、购买频率下降等，系统可以自动发出预警，提醒企业及时采取措施。同时，还可以根据已流失用户的征兆，建立预警模型，预测潜在的流失用户，并采取相应的预防措施。例如，如果发现已流失用户在流失前普遍对产品的某一功能不满意，那么企业可以对该功能进行优化，以防止潜在用户因为同样的原因流失。
4. 进行干预引导，通过回访等方式缓解用户情绪、解决问题。
当发现潜在的流失用户时，企业可以通过回访等方式进行干预引导。回访可以通过电话、邮件、短信等方式进行，了解用户的需求和不满，及时解决用户的问题，缓解用户的情绪。例如，如果用户对产品的某一功能不满意，企业可以及时向用户解释该功能的设计初衷，并提供一些使用技巧，帮助用户更好地使用产品。同时，还可以通过提供优惠活动、个性化服务等方式，增强用户的粘性，提高用户的满意度。
（二）流失召回机制
1. 判断用户回流可能性，考虑投入产出比和对现有核心用户的影响。
在进行用户流失召回之前，需要先判断用户回流的可能性。对于一些一次性操作的产品，用户回流的可能性极低，此时需要考虑投入产出比，确定是否值得进行召回。同时，还需要考虑用户回流对现有核心用户的影响。如果回流的用户可能会对现有核心用户产生负面影响，如降低用户体验、破坏社区氛围等，那么需要谨慎考虑是否进行召回。
2. 设计流失用户召回方案，必要时增加访谈和奖励措施。
设计流失用户召回方案需要根据用户的特点和流失原因进行针对性的设计。例如，如果用户是因为对产品的某一功能不满意而流失，可以通过优化该功能，并向用户发送通知，邀请用户再次体验产品。如果用户是因为竞争对手的产品更有吸引力而流失，可以通过提供更有竞争力的优惠活动、功能升级等方式，吸引用户回流。必要时，可以增加访谈和奖励措施。访谈可以了解用户的真实需求和意见，为产品的改进提供参考。奖励措施可以提高用户回流的积极性，如提供优惠券、积分、礼品等。
五、用户流失分析的常见错误与正确思路
（一）常见错误
- 试图挽留每一位用户，导致空烧经费养羊毛客。
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- 在实际运营中，很多人会陷入试图挽留每一位用户的误区。看到用户不购物就发券，不登录就摇转盘，以为这样可以留住用户。然而，这种做法往往事与愿违，不仅浪费了大量的经费，还养出了一帮无利不起早的羊毛客。实际上，用户流失是不可避免的，天下没有 100% 的留存。每种业务都应该关注自己的核心用户，把精力和资源放在真正有价值的用户身上。
- 试图搞懂每一个流失原因，缺乏数据支持而徒劳。
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- 分析用户流失原因时，很多人会试图搞懂每一个流失原因，给每个人一个理由。但实际上，我们没有必要也没有能力穷举所有原因。因为很多时候根本没有足够的数据支持，只能大眼瞪小眼。我们应该控制可控因素，减少明显错误即可。
- 只盯流失不看活跃，事后分析无用功。
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- 只关注流失率而不看活跃率是另一个常见错误。流失率是个相对滞后的指标，在数据上显示 “流失” 以前，用户可能已经跑掉了，早前几个月就没活跃了。所以，我们应该把流失率和活跃率结合起来看，对影响用户活跃的事件要尽早关注，对于核心用户活跃率要紧密跟踪，避免事后做无用功。
（二）基本思路
关注流失率走势，分析事件型、系统型和持续型问题，结合自然周期和生命周期，以及活跃率进行分析。
- 用户流失分析的目标是把流失率关在笼子里，因此我们首先要关注流失率走势。尤其要关注事件型、系统型和持续型这三类问题。事件型问题由一次或多次事件引发短期流失率波动，比如缺货、涨价、系统 BUG、用户投诉、对手大促销等负面事件，或者用户拉新、促活、留存、唤醒等正面事件。系统型问题是公司整体流失率高于同行或经验水平，并且居高不下，说明业务做得比对手差，需要参照用户生命周期理论进行诊断。持续型问题是流失率从某时间开始持续增高，未见好转迹象。
- 为了更好地发现流失问题，我们可以结合自然周期和生命周期，以及活跃率进行分析。自然周期往往指向事件型问题，因为事件是按自然日期发生的。生命周期往往指向系统型问题，因为用户在不同的生命周期阶段流失原因有所不同。流失率是一个和活跃率相对的概念，当用户已经不活跃的时候，真实的流失可能已经发生了。所以，我们要把流失率和活跃率结合起来看，对于影响用户活跃的事件要尽早关注，对于核心用户活跃率要紧密跟踪。
六、不同类型问题的分析方法
（一）事件型问题分析
1. 收集并注意相关事件，做好归类
在分析事件型问题时，首先要广泛收集并密切注意可能引发用户流失的相关事件。这些事件可以分为内部事件和外部事件、系统事件、价格事件、商品事件等不同类别。例如，系统故障属于内部系统事件，竞争对手大促销则属于外部事件。通过对事件进行准确归类，能够更好地理解事件的性质和影响范围。
以电商行业为例，某电商平台在一次大促活动期间，由于服务器压力过大导致部分用户无法正常下单，这属于内部系统事件。平台运营团队应及时将其归类为系统问题，并记录事件发生的时间、受影响的用户范围等信息，为后续分析做好准备。据统计，类似的系统故障事件可能导致电商平台在短期内流失约 20% 的用户。
2. 锁定受影响用户群体，关注其活跃变化
在确定相关事件后，需要锁定受影响的用户群体，并为他们打好标签以备观察。可以通过用户的行为数据、订单记录、登录时间等信息来确定受影响的用户。同时，密切关注这些用户的活跃变化，包括登录频率、购买行为、页面浏览量等指标的变化。
例如，在上述电商平台的系统故障事件中，可以通过用户在故障发生前后的登录记录和购买行为来确定受影响的用户群体。如果发现这些用户在故障发生后登录频率明显下降，购买行为减少，说明他们的活跃度受到了影响。
3. 观察事件对整体流失的影响，对症下药设计挽留方法
观察事件对整体流失的影响是事件型问题分析的重要环节。通过对比事件发生前后的用户流失率、活跃率等指标，可以评估事件的严重程度。然后，根据具体情况对症下药，设计挽留方法。
比如，对于因商品缺货导致的用户流失，可以及时通知用户补货时间，并提供一定的优惠或补偿措施，如发放优惠券、赠送积分等。研究表明，及时的沟通和合理的补偿措施可以有效挽留约 30% 因商品缺货而流失的用户。
4. 注意正面事件也可能提升流失率，需全面评估
需注意正面事件也会提升流失率，特别是用户拉新、促活、留存、唤醒等活动。虽然这些活动能够带来短期的用户增长和活跃，但也可能吸引一些套利的羊毛客，他们天生流失率就高。同时，运营方为了制造好看的数据，也可能减少限制，留下套利空间，使得正面活动的效果往往会打折。
例如，某社交软件推出新用户注册送红包的活动，吸引了大量新用户注册。但这些新用户中，很多是为了获取红包而来，一旦红包使用完毕，他们就可能不再活跃，甚至流失。因此，在做正面活动的时候，就得提前考虑相关后果，全面评估活动的利弊。
（二）系统型问题分析
1. 参照用户生命周期理论，诊断业务问题
如果发生系统型问题，说明我们的业务做得比对手差。此时，应参照用户生命周期理论，诊断业务问题。用户生命周期包括进入期、成长期、成熟期等阶段，每个阶段的用户流失原因和分析侧重点都不同。
在进入期，用户可能因为产品功能不完善、性能不稳定、使用流程不顺畅等原因而流失。例如，某新上线的在线教育平台，在进入期由于课程内容不够丰富，教学平台操作复杂，导致很多新用户在体验后选择离开。此时，需要无差别改善流程，让用户尽可能体验到核心卖点。
2. 在不同阶段采取不同重点措施，如进入期无差别改善流程，成长期关注核心用户流失
在不同的生命周期阶段，应采取不同的重点措施。进入期一般会无差别改善流程，关注黑色一分钟（下载到注册的一分钟）或新手教程的过程，让用户尽快体验到产品的核心卖点。
在成长期，需要分类对待用户。边缘用户、羊毛用户会被淘汰，用户价值开始分化。此时要特别关注核心用户的流失，因为核心用户的活跃率下降、生命周期缩短、新进用户中核心用户占比下降等都是大问题，需要细致梳理和解决。
例如，某互联网金融产品在成长期，通过数据分析发现核心用户的活跃率下降，经过深入调研发现是产品的风控政策调整导致部分核心用户的投资受到限制。于是，产品团队及时调整风控政策，优化投资流程，成功挽留了部分核心用户。
系统型问题可能不是一步解决的，而是持续迭代的过程。有可能我们能诊断出问题，但解决方案并不好使唤，并不能改善数据。因此，需要不断地进行数据分析和业务优化，以提高用户留存率。
七、用户流失分析的其他思路
（一）从流失原因入手
1. 产品或服务质量问题，如技术故障、性能不稳定等。
产品或服务质量是影响用户留存的关键因素之一。如果产品存在技术故障、性能不稳定等问题，用户很可能会选择离开。例如，在在线游戏领域，频繁的卡顿、掉线问题可能导致玩家流失。据统计，约有 40% 的玩家会因为游戏的技术问题而放弃一款游戏。在软件应用方面，若出现功能无法正常使用的情况，也会引发用户流失。比如某办公软件在更新后出现文档保存失败的问题，这使得一部分用户不得不寻找其他替代软件。
2. 用户体验因素，如注册繁琐、购买不便等。
用户体验在用户留存中起着至关重要的作用。如果注册流程繁琐、购买过程不便，用户会感到沮丧并选择离开。以电商平台为例，复杂的注册流程可能会让新用户望而却步。研究表明，每增加一个注册步骤，用户流失率可能会增加 10%。在购买环节，如果支付方式有限、物流信息不清晰等问题，也会影响用户的购买体验。例如，某电商平台只支持少数几种支付方式，这可能导致一些用户因为无法使用自己习惯的支付方式而放弃购买。
（二）从流失生命周期入手
获取阶段
在获取阶段，用户首次接触产品。这个阶段的关注点是吸引用户的注意力，让他们了解产品的价值。如果在这个阶段未能成功吸引用户，那么用户数量就无法有效增长，为后续的留存和转化埋下隐患。例如，通过搜索引擎广告、社交媒体推广等渠道吸引用户，但如果广告内容不吸引人或者与用户需求不匹配，用户可能不会点击进入产品页面。此时，需要优化广告内容和推广渠道，确保能够精准地触达目标用户。
活跃阶段
活跃阶段是用户开始与产品互动的阶段。在这个阶段，用户的活跃度会逐渐下降，最终可能导致流失。为了保持用户的活跃度，可以通过提供个性化的推荐、举办活动、优化产品功能等方式。例如，某音乐播放软件根据用户的听歌历史为用户推荐相似的歌曲，提高用户的听歌体验，从而保持用户的活跃度。
流失阶段
流失阶段是用户逐渐不再使用产品的阶段。在这个阶段，需要及时识别流失用户，并进行相应的挽回措施。可以通过分析用户的行为数据，找出用户流失的原因，然后采取针对性的措施。例如，某在线教育平台发现用户流失的原因是课程内容更新不及时，于是加强了课程研发团队，加快课程内容的更新速度，成功挽回了一部分流失用户。
（三）从流失用户类型入手
沉默型用户
沉默型用户通常不表达自己的不满，只是默默地离开。对于这类用户，可以通过回访等方式，鼓励他们重新使用产品。例如，发送电子邮件或短信询问用户对产品的意见和建议，同时提供一些优惠活动或新功能介绍，吸引用户重新回来。研究表明，通过回访沉默型用户，约有 20% 的用户会重新使用产品。
抱怨型用户
抱怨型用户会表达自己的不满，他们的流失往往是因为对产品或服务存在问题。对于这类用户，需要及时响应并解决他们的问题。例如，在用户投诉后，尽快与用户沟通，了解问题的具体情况，并采取有效的措施解决问题。同时，向用户反馈问题的解决进度和结果，让用户感受到被重视。这样可以有效地挽回抱怨型用户，提高用户的满意度和忠诚度。
