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用戶活躍、留存、流失,超全圖解!

大數據 數據分析
難做的根源,是:如果用戶登陸的話,我們很清楚他登錄以后干了什么,但是用戶未登錄的話,我們不清楚他為什么不登錄。未登陸的理由,只能去猜。這就是這三大問題難纏的核心之處。如果領導問我們:“今天登錄用戶訪問了哪些頁面?”估計各個對答如流。

很多同學都抱怨:用戶留存、用戶活躍、用戶流失三大問題很難搞。

一來,這三個問題看似相同,可又不全一樣,不太清楚到底是啥。

二來,這三個問題常常相互牽扯,相互影響,講著講著就暈了。

三來,這三個問題都很難給分析建議,往往把數值算出來,就不知道說啥了。

每次做分析,不是說:“要搞高!要搞低!”,就是戰戰兢兢地寫上:具體情況得同業務溝通/得去問用戶,給不出啥建設性意見。今天我們先正本清源,搞清楚這仨是啥。

一、三個各自是啥意思

用戶留存,用戶活躍,用戶流失,三者其實是用戶活躍行為的三種不同統計方式。

用戶活躍:首先給出“活躍”行為定義,如登錄一次、訪問時長超過10分鐘、消費1次等等,之后用戶每次做出活躍行為,即記錄為:活躍一次(如下圖)。

圖片圖片

用戶留存:用戶從指定時間開始,經歷一段時間以后仍然有活躍行為,則記為1次留存。最常見的是新用戶留存(如下圖)。

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用戶流失:人為定義一個時間點為流失節點,比如用戶12個月未登錄之類。達到節點的,即為流失用戶。注意和用戶活躍、用戶留存不同,用戶流失不是個客觀事實,而是個主觀認定。理論上只要企業不主動銷戶,你可以認為用戶永遠沒有流失。當然我們知道這是自欺欺人,所以一般會給定一個具體的流失標準。

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二、三者的聯系和區別

反應快的同學已經注意到,這三者之間有明顯聯系。

用戶活躍與用戶留存間關系如下圖:

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用戶留存與用戶流失間關系如下圖:

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因此,如果活躍標準是登錄,流失標準是三個月未登錄:

1、小明2月1日注冊,計入當月活躍用戶

2、小明3月、4月、5月未登錄,計入不活躍用戶、非留存用戶

3、小明6月份仍未登錄,計入不活躍用戶、非留存用戶、流失用戶

既然三個指標都是指向活躍行為,為啥還要區分成三個呢?因為這三個指標,其實代表了業務能行動的三個方向:

1、用戶活躍,是可以即時統計的指標。因此短期內行動會馬上反應在它身上。正向行動,比如大促銷,做推廣能立馬見到反饋;負向行動,比如服務器宕機能馬上看到影響。

2、用戶留存,需要觀察較長時間。因此能更多地反映系統性、結構性問題。比如產品體驗不好,競爭力不足,運營不到位等等。

3、用戶流失,則是挽救用戶的底線。用戶越久不來,喚回的成本越高,甚至用戶早就忘了還有這么個產品。設置流失指標,可以更好地提醒:有多少用戶觸及底線,要注意!

做業務,講究長短棍結合。用戶活躍,用戶留存,用戶流失三個指標指向的,就是業務的短期舉措、中期舉措、長期舉措。因此需要分開統計和分析。

實際上,當用戶群體活躍度下降的時候,這三個指標經常一起異動,導致分析很難進行。然而,導致分析難做的,可不止是數字計算上的問題。下邊這些才是真正的麻煩。

三、為啥分析很難做

難做的根源,是:如果用戶登陸的話,我們很清楚他登錄以后干了什么,但是用戶未登錄的話,我們不清楚他為什么不登錄。未登陸的理由,只能去猜。這就是這三大問題難纏的核心之處。如果領導問我們:“今天登錄用戶訪問了哪些頁面?”估計各個對答如流。

但是如果領導反問:

  • 不活躍的原因是什么?
  • 留存率低的原因又是什么?
  • 流失率上升的原因又是什么?

估計很多人都一臉黑線。如果后邊再加一句:“說具體原因!不要光扯數字!”估計很多人就直接崩潰了。滿腦子想的都是:“我找產品經理問問”,“我找幾個用戶聊聊”,小手估計都已經開始往電話那摸了……

然而這只是第一重麻煩,第二重麻煩更難搞。就是除了微信這種超級應用以外,沒有啥應用是必須用戶每天打開的。

  • 有些應用就是窗口期很明顯,比如租房、旅游;
  • 有些應用就是天生不活躍,比如互聯網金融產品;
  • 有些應用愛的愛死,不愛的轉頭就丟,比如游戲、短視頻、社交產品。

所以就會衍生出來一個概念:自然生命周期。

  • 用戶自然狀態就是寒暑假才登陸
  • 用戶自然狀態然就是使用XX天以后流失
  • 用戶自然狀態就是每個季度才登錄1、2次

難就難在“自然”這倆字上。你會發現這個“自然生命周期”就像空氣一樣,大家都知道它會存在,但是就是看不見摸不著。誰規定自然周期就是這么多?有什么理由你確定這用戶屬于自然流失,而不是產品做得不好?看似這個數值存在,可真要具體到某個用戶頭上,似乎又都不存在。

于是和自然增長率一樣,所謂的自然生命周期,很容易淪為運營們甩鍋的主戰場。活躍率高了、留存率高了是我做出來的。活躍率低了、留存率低了是自然原因,我不做就更低。

這種論調會直接導致老板的不滿,也導致對數據分析的要求更高——大家都希望數據分析師能清楚地說:張梓涵是自然原因流失的,他對我們的產品非常滿意,就是自然而然不用了,沒有其他理由。嗯嗯,是不是很想往張梓涵查數據線直接讀取腦電波了……

然而這只是第二重麻煩,第三重麻煩更難搞。就是大家都本能的,以為只要搞清楚了用戶不活躍、留存低、流失的原因,就能把用戶拽回來。這是非常徒勞和愚蠢的想法,就像分手的時候,男生拽著女生的手苦苦的問“你為什么要離開我,為什么,為什么,這是為什么,你給我個理由”

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但凡看過兩集言情劇,都知道這么干毫無意義。但是事情輪到自己頭上,卻又總是忍不住去問“為什么,為什么,這是為什么!”唯一的區別,是這次是老板問的。你不能像言情劇里那樣,找個宵夜攤來上幾支啤酒一把烤串,把他灌醉了事。

以上三重問題,使得算用戶活躍率,用戶留存率,用戶流失率三個數值很容易,但是想要分析清楚背后的原因,找到針對性的對策,就非常地困難。特別是在用戶活躍率下降,用戶留存率下降,用戶流失率上升的時候,業績壓力會讓各個部門相互甩鍋、胡攪蠻纏的動力急劇上升。

這時候做數據的同學想要全身而退,就得牢記“戰場上,真理第一個陣亡”的原則,認真分析具體問題中的利害得失,找到解決辦法。

責任編輯:武曉燕 來源: 接地氣的陳老師
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