一、用户价值分层：找准核心用户群体
（一）消费记录洞察
对于任何企业而言，消费记录都是一个极具价值的数据宝库，它是我们进行用户价值分层的重要切入点。不过，这里要明确的是，识别高消费用户可不能简单地统计过去一年的消费金额就了事，而是需要运用生命周期的观察方法，仔细考量用户从注册开始的消费分布情况。
比如说，有的用户可能刚注册时就进行了一笔大额消费，但后续很长时间都没有再消费，这类用户和那些持续稳定、有规律消费的用户，即便年度消费金额相同，其价值和对应的运营策略也是不一样的。我们可以想象几种不同的消费分布形态，像 “爆发型”，也就是开头提到的那种短期内高额消费后就沉寂的用户；还有 “稳定增长型”，消费金额随着时间平稳上升，使用频率也较为固定；以及 “低频高消型”，消费次数少，但每次消费金额都很高等等。
不同的消费分布形态，意味着我们要采取不同的用户运营策略。对于 “爆发型” 用户，我们可以着重在其首次消费后的那段时间，通过精准的营销活动、个性化的推荐等方式，尝试激活他们，促使其再次消费，挖掘其后续的消费潜力。对于 “稳定增长型” 用户，则要注重维护好服务质量，提供更多与他们消费偏好匹配的增值服务，进一步增强他们的忠诚度，鼓励其持续消费。而针对 “低频高消型” 用户，可以给予专属的高端服务体验、定制化的产品推荐，满足他们对品质和独特性的追求，提高其消费频次。
总之，以消费记录为基础，用生命周期观察法去洞察用户的消费行为，为后续精准区分不同价值的用户群体、制定贴合的运营策略奠定了坚实的基础，让我们能够更有的放矢地开展用户运营工作，最大化用户价值。
二、用户来源渠道分析：精准定位优质渠道
（一）渠道质量评价
在当今数字化的商业环境中，企业想要实现持续发展与增长，获取新用户是至关重要的一环，而用户来源渠道的质量高低直接影响着拉新的效果以及后续业务的拓展。当我们通过一定方法知晓了高消费用户群体后，接下来就要对这些用户来源的渠道质量进行科学且全面的评估，这样才能精准地识别出那些能够为我们带来较多高消费用户的优质渠道，进而为企业的资源投入指明方向，避免资源的浪费，实现投入产出比的最大化。
通常情况下，可以从以下几个关键类型的指标来对一个渠道的用户质量进行评估：
数量指标：
在决定针对某个渠道进行推广时，该渠道能够覆盖的用户数量达到一定规模是必不可少的前提条件。我们可以从多个维度来衡量一个渠道用户数量的多少，比如单位时间内的展示数量、下载数量、安装数量、激活数量、注册数量以及登录数量等。不过需要注意的是，由于不同渠道对于各个环节的统计定义往往有所不同，所以在实际对比时，要选取那些在对比的渠道中定义相同的指标来进行横向比较。并且为了保证对比的科学性和合理性，还要控制好变量，例如在推广文案保持相同的情况下选择渠道最好的位置进行投放，或者在投入成本相同的情况下展开对比分析。
转化率指标：
渠道用户从最初看到产品宣传一直到最终转化成为产品的实际用户，这中间要先后经历多个环节，依次是接触广告→进入下载页面→点击下载→下载成功→点击安装→安装成功→激活→注册→登录，我们可以用一个漏斗模型对这一过程进行简化呈现。通过统计各个环节的数据，一方面便于评判每个渠道在不同环节的用户转化率情况，了解用户在哪个环节流失较多，进而发现产品在推广过程中可能存在的问题；另一方面也有助于针对性地去优化相应环节，提升整体转化率。给大家举个真实的小案例，假设有 A 和 B 两个渠道，在各自最好的位置投放广告 1 天，从广告触达的角度来看，B 渠道好像要好于 A 渠道，但当我们通过转化率指标仔细分析，层层计算每个环节的转化率后，会发现实际 A 渠道的转化率反而要好于 B 渠道。经过深入观察数据发现，在点击下载 — 下载成功、点击安装 — 安装成功这 2 个环节，B 渠道的转化率明显落后于 A 渠道。进一步探究原因，原来是 B 渠道的用户群体主要位于三线城市，普遍网速偏慢，导致下载转化率偏低，而且产品本身对硬件性能有一定要求，B 渠道整体设备性能偏弱，安装过程的持续时间是 A 渠道设备的 2 倍甚至更高，最终导致其广告效果不及 A 渠道。
质量指标：
当渠道的用户历经重重环节，成功注册并登录产品成为正式用户后，我们还要考量这部分用户的质量如何，判断他们是不是企业运营产品的目标用户，是否值得继续在该渠道投入资源进行推广。这时候，就需要观察一些特定的指标来进行评判。比如，我们都希望用户对产品的粘度越高越好，也就是用户在产品上的操作行为越多越好，登录的天数越多越好，回头客越多越好。具体而言，通常会观察以下这些指标：一次用户占比，也就是只登陆一次客户端的用户占这批用户的比例，这个比例自然是越小越好；N 日用户留存率，即用户首次登录产品后的第 N 日又登录产品的用户占这批用户的比例；人均日使用时长，反映这批用户平均每天使用产品的时长情况；人均日登录次数，体现这批用户平均每天登录产品的次数。除此之外，根据不同产品的特性，还可以关注一些其他的指标，例如游戏产品可以去观测这批用户的等级情况和游戏局数，社交产品可以对比用户每天发出的消息数量，电商产品则可以对比用户浏览的商品数量等。
收入指标：
产品运营的最终目的是要为企业创造营收，对相应的 KPI 负责，尤其是对于那些变现能力很强的产品，像游戏、旅游、电商等领域的产品来说更是如此。在评估渠道质量时，我们通常会去计算投资回报率，也就是常说的 ROI，其计算方法是推广 N 日后的 ROI 等于 N 日总收入除以 N 日前投入。当 ROI 大于 1 时的 N 被称为回本周期，N 越小，意味着回本越快，说明渠道在收入方面的表现越出色。不过，虽然 KPI 很重要，但 ROI 只是一个结果性指标，我们在对比渠道收入指标的时候，通常还要观察其他一些关键指标，比如付费率（PR），它指的是付费用户数占导入用户数量的比例，还有 ARPU，即某天平均每个用户所付的金额，这些指标能够更全面地反映渠道在为企业创造收入方面的能力。
通过对上述这些指标的综合分析与评估，企业就能较为准确地判断各个用户来源渠道的质量高低，筛选出优质渠道，为后续的资源投入、营销策略制定等提供有力依据，从而更高效地获取目标用户，推动业务不断向前发展。
（二）完善转化路径
在完成了对用户来源渠道质量的初步分析后，我们就要以这些分析结果为依据，积极推动业务部门去完善转化路径的数据采集工作。转化路径就像是一条引导用户从首次接触产品到最终完成购买或深度使用产品的 “高速公路”，每一个环节都至关重要，而完善的数据采集则能够帮助我们清晰地看到这条 “路” 上的各个 “路况”，及时发现问题并进行优化，从而进一步提升拉新的质量。
具体来说，可以从广告素材、转化流程等方面着手开展相关工作。在广告素材方面，它是吸引用户关注并引导他们进入产品转化流程的重要 “敲门砖”。不同的渠道所面向的用户群体往往有着不同的特点和喜好，因此需要根据各个渠道的属性以及目标用户画像，针对性地制作和投放广告素材。比如，对于年轻时尚、追求潮流的用户群体常用的社交媒体渠道，广告素材可以采用更加新颖、酷炫、富有创意且符合当下流行趋势的设计风格，文案表达上也可以更加活泼、有趣，结合一些网络热梗等元素，增强与用户的共鸣和互动性；而对于一些面向专业人士、商务人群的渠道，广告素材则要更注重凸显产品的专业性、功能性以及对工作效率提升等方面的价值，设计风格偏向简洁、大气、稳重。同时，还要不断收集和分析不同广告素材在各个渠道上的投放效果数据，了解哪些素材的点击率高、转化率高，哪些素材表现不佳，进而根据数据反馈及时进行调整和优化，持续提升广告素材对用户的吸引力和引导力。
在转化流程方面，要站在用户的角度，对整个流程进行全面细致的梳理，去除那些不必要的繁琐步骤，简化操作流程，降低用户的使用门槛。就像用户在注册登录环节，如果步骤过多、填写信息过于复杂，很容易导致用户中途放弃，这时候就可以考虑采用第三方账号登录、短信验证码快速登录等便捷方式，减少用户的操作成本；在购买流程中，要确保商品信息展示清晰完整，价格、优惠活动等关键信息一目了然，支付环节安全便捷，避免出现卡顿、加载缓慢或者支付失败等问题。而且，要建立完善的数据监测体系，对用户在转化流程中各个节点的行为数据进行实时采集和分析，比如用户在哪个页面停留时间较长，在哪个步骤出现了大量流失等情况，通过这些数据洞察用户的痛点和困惑，及时对转化流程进行针对性的优化改进，提高用户从进入产品到完成转化的成功率，让更多的潜在用户能够顺利地成为产品的忠实用户，为企业的持续发展注入源源不断的动力。
总之，通过完善转化路径的数据采集和优化工作，能够让我们在用户来源渠道的基础上，更好地承接和转化用户，提升整体的拉新质量，实现用户增长与业务发展的良性循环。
三、用户活跃情况分析：把握用户活跃脉搏
（一）分层整理思路
在解决了拉新问题后，企业往往需要将目光聚焦于存量用户，毕竟这是业务持续发展的重要根基。针对存量用户进行分析时，按照不同层级与活跃程度来进行分层整理，是一种行之有效的策略，它能够帮助我们形成贴合实际业务情况的运营思路，避免陷入那种只是罗列数据，却得不出任何有价值结论的困境。
不同层级的用户，其价值和对产品的期望是不同的。比如，高消费且高活跃的用户，可能更看重专属的个性化服务以及独特的权益，他们是企业的核心资产，需要重点维护，通过提供优质的增值服务、专属的活动邀请等方式，进一步增强他们的忠诚度，使其持续为企业贡献价值；而对于那些消费频次较低但偶尔活跃的用户，或许需要更多的引导和激励措施，刺激他们增加消费，提升其在产品中的参与度，像发放定向优惠券、推荐符合其潜在需求的商品或服务等。
再从活跃程度来看，活跃用户往往对产品的功能和体验更为熟悉，也更容易接受新的内容和服务更新，针对这部分用户可以推出一些具有挑战性或者创新性的玩法、功能，满足他们深入探索产品的需求，同时也借助他们的活跃带动其他用户；相对不太活跃的用户，则要分析其不活跃的原因，是产品使用存在障碍，还是缺乏吸引他们的内容等，进而有针对性地优化产品，推送符合其兴趣点的消息，唤醒他们的使用热情。
总之，通过对存量用户进行合理的分层整理，能让我们清晰地洞察不同用户群体的特点和需求，为后续的精准运营提供有力支撑，使得运营资源能够有的放矢地投入，实现用户价值的最大化挖掘以及业务的稳健发展。
（二）聚焦关键因素
在分析用户活跃情况时，考虑到大部分企业面临的现实状况，即用户与企业的互动频率普遍偏低，这时候就需要找准关键因素来助力分析用户留存情况了。其中，将用户消费频次和互动频次做矩阵分析，是一个很实用的方法。
消费频次体现了用户在产品上的消费行为习惯，反映出他们对产品价值的认可程度以及实际的消费需求强度。比如，对于电商产品来说，高频次消费的用户可能是日常购物需求较大，或者对平台的商品和服务高度信赖；而低频消费用户可能只是偶尔有特定需求才会购买。
互动频次则从另一个维度展示了用户与产品、企业之间的连接紧密程度，像用户在社区产品里发表评论、点赞、分享的次数，或者在游戏产品中参与社交互动、组队等行为的频率等。高互动频次的用户往往对产品有较高的兴趣和参与热情，也更容易形成口碑传播；低互动频次的用户则相对较为沉默，需要我们去进一步激活。
通过构建这两个因素的矩阵，我们可以划分出不同的象限，每个象限代表着一类具有典型特征的用户群体。例如，消费频次高且互动频次也高的用户，是企业的优质核心用户，要重点维护并充分发挥他们的影响力，可邀请他们参与产品的优化建议、新品试用等活动；消费频次高但互动频次低的用户，可能更关注产品本身的实用价值，对于这部分用户，可以在提升其消费体验的同时，引导他们参与一些简单有趣的互动环节，增加对产品社交属性的认知；消费频次低但互动频次高的用户，可能是被产品的某个特色功能或者内容所吸引，但还未形成深度的消费意愿，针对这类用户，可以精准推送符合其兴趣的高性价比商品或服务，刺激消费转化；而消费频次和互动频次都低的用户，则是需要重点关注并想办法激活的群体，通过个性化的推荐、新手引导优化、专属福利等方式，尝试唤起他们的使用兴趣和消费欲望。
借助这样的矩阵分析，企业能够清晰地看清用户留存的整体 “大盘” 情况，找准发力方向，更有针对性地制定运营策略，从而提升用户的活跃度和留存率，为业务的持续增长奠定坚实基础。
四、用户活动参与分析：巧用优惠提升价值
（一）优惠形式梳理
在明确了高价值用户群体、掌握了用户来源渠道情况以及明晰用户的走向后，如何进一步提升用户价值成为关键所在。而优惠活动，无疑是众多运营手段中极为常用且有效的一种方式。接下来，我们对常见的优惠形式进行梳理，主要包括满减、折扣、买赠、用券、积分这五种，同时也探讨一下它们在数据统计与分析方面可能存在的难题。
满减优惠：满减活动通常是指消费者在购买达到一定金额后，可以享受一定金额的减免。例如常见的 “满 200 减 100”“满 300 减 50” 等形式。它的优势在于能够刺激消费者增加购买量，以达到满减的条件，进而提升商家的销售额。同时，消费者也能实实在在地感受到优惠，觉得自己得到了实惠。然而，满减促销也存在一些问题，比如可能会引发消费者的过度购买行为，造成资源的浪费；此外，如果满减条件设置得过高，也容易让消费者望而却步。从数据角度来看，要统计参与满减活动的用户数量、满减订单的总金额、不同满减档位的使用频率等数据并不简单，而且还要考虑退货情况对满减数据的影响，当发生退货时，如何准确核算满减部分对应的金额以及对整体销售数据的修正等，都是需要关注的数据难题。
折扣优惠：折扣就是在商品售价的基础上进行降价销售，几折就是实际售价占原来售价的比例，像打 8 折、5 折等活动很常见。它的优点是直接性和效果显著性，消费者看到价格降低，往往会增加购买意愿，对于商家来说，也能帮助快速清理库存，回笼资金。不过，频繁的打折可能会让消费者产生价格疲劳，降低品牌价值，同时若打折幅度过大，还会影响商家的利润空间。在数据统计方面，要准确记录每个商品、每次交易的折扣情况，以及不同折扣力度下的销售数量、销售额等数据，并且还要结合商品成本等数据来综合分析折扣活动对利润的影响，这些都需要较为精细的数据收集与处理。
买赠优惠：买赠是指商家通过赠送商品或服务来吸引消费者购买的一种策略，常见的如 “买一赠一”“满一定金额赠送指定商品” 等形式。其能够满足消费者 “占便宜” 的心理，提升购买意愿，同时赠品也可以作为品牌宣传的一种手段，提升品牌知名度。但这里面也存在风险，如果赠品质量不佳或者与主商品不匹配，可能会影响消费者对主商品的印象。在数据处理上，买赠涉及到赠品成本的核算、按公允价值分摊销售收入的计算（企业所得税方面），以及在增值税处理上存在不同核算方式的争议，这些都会给数据统计和分析带来一定的复杂性，财务人员需要花费较多精力来准确处理相关账务数据，以便清晰掌握买赠活动的实际效益情况。
用券优惠：优惠券也就是商品消费的抵扣券，可以直接抵扣商品的消费金额，例如满一定金额可用的优惠券、无门槛优惠券等。它能吸引消费者关注，刺激消费，特别是对于价格敏感型的消费者有较大吸引力。但发放优惠券需要考虑成本控制和精准投放的问题，不然可能出现大量优惠券未被使用或者被非目标用户使用的情况，导致资源浪费。数据层面，要记录优惠券的发放数量、领取数量、使用数量、使用的订单情况、不同类型优惠券对应的消费金额提升情况等多维度数据，以此来评估优惠券活动的效果和价值，为后续的精准发放提供依据。
积分优惠：积分体系类似于虚拟币，消费者在购物、参与活动等过程中获得积分，积分可用于兑换权益奖品、抵扣现金等。通过量化的手段可以帮助用户养成产品使用习惯，增加产品访问频次。不过，积分的价值设定、兑换规则的合理性以及积分成本的核算等都是需要考量的内容。在数据统计方面，要清晰记录每个用户的积分获取情况、积分消耗情况、积分兑换的商品或服务类型及对应的价值等数据，以便分析积分体系对用户活跃度、忠诚度以及消费金额等方面的影响，不断优化积分运营策略。
（二）针对性策略制定
在梳理清楚各种优惠形式及其相关数据情况后，接下来就需要基于这些清晰可分析的数据，去判断用户对优惠的敏感程度，进而针对不同敏感程度的用户制定相应的运营策略，实现精准营销，提升优惠活动的效果和整体用户价值。
首先，要判断用户对优惠的敏感程度，我们可以借助一些数据分析方法和指标来进行衡量。比如查看用户的历史订单里促销优惠的比例，一般认为，用户的含促销订单比例越高，敏感度越高；促销金额比例越大，敏感度也越高。还可以从优惠交易数、优惠总金额、平均每单优惠金额、优惠交易笔数占所有交易笔数比例、最近一个月内优惠交易笔数、最近一次享受优惠时间等维度来综合考量（具体维度可根据实际业务情况进行选择和调整）。通过这些数据的分析，可以将用户大致分为不同的敏感程度类别，常见的有极度敏感、较敏感、一般敏感、较不敏感、极度不敏感这几类。
对于极度敏感型的用户，他们往往非常关注优惠活动，甚至可能只在有优惠时才会下单购买。在业绩压力较大，需要快速提升销售额的时候，这类用户可以成为重点营销对象。比如当推出新品或者需要清理库存时，可以优先向他们推送满减、用券等力度较大的优惠活动，吸引他们下单购买，借助他们对优惠的高关注度来带动销量增长。
较敏感型用户同样对优惠比较看重，平时也会较多地参与各类优惠活动。针对这类用户，可以结合不同的营销节点，如节假日、电商大促等，为他们定制专属的优惠套餐，比如将折扣、买赠、积分等优惠形式进行组合，增加优惠的吸引力，同时提高他们的消费频次和单次消费金额，培养他们的忠诚度，让他们逐渐成为稳定的高价值用户。
而对于一般敏感型用户，他们对优惠有一定的兴趣，但不会完全因为优惠而决定购买行为，可能更注重产品本身的品质、功能以及服务等因素。对于这部分用户，在提供优惠的同时，要着重突出产品的优势和特点，例如在推送优惠信息时，详细介绍产品的独特卖点、好评反馈等内容，让他们觉得购买该产品不仅是因为有优惠，更是因为产品本身符合他们的需求。可以尝试发放一些小额的、有针对性的优惠券，或者提供与他们消费偏好匹配的赠品，慢慢引导他们更多地参与优惠活动，提升对优惠的关注度。
较不敏感型用户相对来说不太在意优惠活动，更在乎产品所带来的核心价值和体验。针对这类用户，就需要深入了解他们的消费偏好，精准推送符合他们兴趣的高性价比商品或服务，即使没有太大力度的优惠，也能凭借产品自身的魅力吸引他们购买。例如，对于追求高品质生活的用户，可以推荐一些高端、小众但品质卓越的商品，并提供优质的售前售后服务，打造良好的购物体验，通过这种方式来增加他们的消费，而不是单纯依赖优惠活动去刺激他们。
极度不敏感型用户可能是对价格因素几乎不考虑，更注重品牌形象、专属服务等方面的高价值用户群体。对于他们，要着重提供个性化的高端服务体验、定制化的产品推荐，打造专属的会员权益和活动，如邀请参加高端品鉴会、享受优先配送、专属客服等特权，满足他们对品质和独特性的追求，进一步增强他们对品牌的忠诚度和认同感，通过提升他们的消费频次和客单价来最大化其用户价值。
总之，通过对用户优惠敏感程度的精准分析和分类，制定针对性的运营策略，能够让优惠活动发挥出更大的作用，在提升用户满意度和忠诚度的同时，实现企业销售额和利润的稳步增长，更好地挖掘不同用户群体的价值潜力，促进业务的持续健康发展。
五、用户接触渠道分析：加强用户触达效果
（一）多渠道区分应对
在当今数字化时代，企业与用户的接触渠道日益多样化，不同类型的企业需要依据自身特点来区分并把握好用户接触渠道，以实现更好的运营效果。
对于传统企业而言，它们往往有着线下门店、线下活动等实体渠道，同时也在逐步拓展线上渠道，比如建立官方网站、开设社交媒体账号、运营电商平台店铺等。在这种情况下，优先分清线上渠道用户显得尤为重要。传统企业的门店渠道，常常存在数据缺失严重的问题，而线上渠道的数据收集和分析则相对更具优势。通过区分出线上渠道的用户，企业能够加强私域运营能力，比如建立线上会员体系、通过公众号或短信等方式与用户保持定期互动，推送个性化的产品推荐、优惠活动等信息。同时，这也有助于弥补线下数据缺失的短板，将线上线下的数据整合起来，形成更全面的用户画像，进一步了解用户的喜好、购买习惯等，从而制定出更贴合用户需求的营销策略。
例如，一家传统的服装连锁企业，除了线下门店销售外，还开通了线上商城以及官方微博、微信公众号等渠道。通过分析线上渠道用户的浏览记录、购买行为等数据，发现有一部分用户经常在公众号上浏览当季新品推荐文章，并且会点击进入线上商城查看详细信息，但购买转化率较低。企业就可以针对这部分用户开展专属的新品优惠活动，通过公众号定向推送优惠券，引导他们完成购买，加强与这部分用户的互动，提升其对品牌的粘性，进而将线上渠道的流量转化为实际的销售业绩，同时也能把线上收集到的用户偏好等信息反馈到线下门店，优化线下的商品陈列、服务等环节。
而对于线上企业来说，它们主要依托互联网平台开展业务，与用户的接触基本都通过线上渠道完成，例如各类 APP、小程序等。这类企业着重需要区分用户对不同内容的兴趣点来激活用户。由于线上平台汇聚了海量的用户，每个用户的兴趣爱好、消费需求各不相同，企业如果能精准地把握用户对不同内容的偏好，就能更有效地推送相关信息，吸引用户的关注并促使其产生进一步的行为，如浏览更多页面、参与互动或者完成购买等。
以一款线上知识付费类 APP 为例，其涵盖了多个领域的课程内容，如职场技能、人文历史、投资理财等。通过分析用户在 APP 内的搜索记录、课程点击量、学习时长等数据，发现一部分用户对职场技能类课程中的时间管理和沟通技巧相关内容兴趣浓厚，而另一部分用户则更热衷于投资理财类课程中的股票投资分析板块。那么，运营团队就可以针对不同兴趣点的用户群体，分别推送相关领域的优质课程推荐、专家讲座直播预告等内容，激活用户的使用频率，提高他们对 APP 的依赖度，同时也能基于用户的兴趣反馈不断优化课程内容和分类，提升整体的用户体验和业务营收。
总之，无论是传统企业还是线上企业，只有精准地区分用户接触渠道，了解不同渠道用户的特点和需求，才能有的放矢地开展运营工作，提升用户的参与度和忠诚度，为企业的持续发展奠定坚实基础。
（二）助力精准营销
用户接触渠道分析对于企业的精准营销起着至关重要的作用。通过深入分析用户接触渠道，企业能够清晰地知晓用户通常在哪些平台出现，又是在哪些平台逐渐流失，进而可以在合适的渠道精准触达用户，达到捞回流失用户、强化营销效果的目的。
一方面，明确用户出现的平台意味着企业可以找到与用户沟通的有效途径。比如，对于一个主打运动健身产品的品牌，如果发现其目标用户群体经常活跃在抖音、小红书等社交平台，并且对健身达人分享的运动经验、健身日常等内容关注度很高，那么企业就可以选择在这些平台上进行广告投放、与健身博主合作推广产品，或者创建官方账号发布优质的健身教程、产品使用心得等内容，吸引用户的关注和互动。同时，结合平台的特性以及用户的喜好，采用多样化的营销方式，如举办线上健身挑战活动，鼓励用户参与并分享，参与者有机会获得品牌的健身产品等奖品，以此提高品牌的曝光度和用户的参与热情，让更多潜在用户转化为实际购买的消费者。
另一方面，了解用户流失的平台同样关键。当发现部分用户在某个平台上不再活跃，或者使用频率逐渐降低时，企业需要深入分析背后的原因，是因为竞争对手的冲击、平台自身的运营问题，还是产品与该平台用户需求的契合度出现了偏差等。以一家电商企业为例，如果发现有部分用户原本经常通过某个电商平台购买商品，但近期流失严重，经过调查发现是该平台上的物流配送服务出现了延迟、售后处理不够及时等问题影响了用户体验。那么，企业可以针对性地与平台沟通协调，优化物流和售后环节，同时在该平台上推出一些补偿性的优惠活动，如发放无门槛优惠券、提供包邮服务等，向流失的用户传递改进的决心和诚意，吸引他们重新回归平台进行购物。
再比如，对于一些游戏公司，如果发现部分用户在游戏的某个渠道服上活跃度下降，通过分析用户反馈和行为数据，得知是因为该渠道服更新的游戏内容不符合这部分用户的喜好，那么游戏公司就可以在这个渠道服上加大对受用户欢迎的游戏模式、新角色等内容的更新力度，同时通过游戏内的推送消息、邮件等方式向这部分流失用户精准推送相关的更新内容介绍和回归奖励，引导他们重新回到游戏中，继续参与游戏互动，提升游戏的留存率和活跃度。
总之，借助用户接触渠道分析，企业能够精准地把握用户的动态，在用户所在的地方出现，用合适的内容和方式与他们沟通互动，及时挽回流失用户，不断强化营销效果，实现用户数量的增长和业务的持续拓展。
