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数据分析、运营必须要上的一课：新用户流失了怎么办？


昨天在给大家的直播里留了一个思考题：“新用户的流失应该怎么分析？”今天这篇文章就为大家简单介绍一下 ， 怎么去分析用户流失问题的思路 。 （会涉及到很多运营方面的知识 ， 建议大家带着数据分析的思维去看）
数据分析、运营必须要上的一课：新用户流失了怎么办？
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业务与新用户产生关联的过程 ， 就像是谈恋爱 ， 一旦两个人分手了 ， 你很难再把对方追回来 。 所以我们不能指望着新用户流失之后再进行分析 ， 而应该提前进行流失预警 ， 也就是说要提前防止对方离开自己 。
而新用户的获客成本 ， 一般是要比老用户要多的多 ， 所以流失率的降低就意味着营收的增加 ， 我们可以类比一下谈恋爱的过程 ， 来分析一下为什么会出现新用户的流失 。
一、新用户真的流失了吗
很多人谈恋爱的时候一定见过这样的场景：
女：我们分手吧
男：为什么？
女：没有为什么 ， 我再也不想看见你了
男：哦 ， 好吧

数据分析、运营必须要上的一课：新用户流失了怎么办？
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很真实对不对？
但其实女方很可能只是在生气 ， 故意装出来吓唬一下男生而已 ， 这时候如果我们不搞清楚对方的真实态度 ， 可能就会假戏真做 ， 造成我们对于形势的误判 。
我们把这个场景代入到用户分析上也是一样的 ， 新用户的生命周期比较短 ， 所以他们表现出来的行为特征不一定就是真实的 ， 也就是“假的流失” 。
1、所以我们要先定义一下新用户的流失！
究竟怎么才算是流失？比如是1个星期没有访问的用户？还是2个星期没有下单的用户？还是3个星期没有登录的用户？
【数据分析、运营必须要上的一课：新用户流失了怎么办？】比如下图 ， 以1个月作为流失周期 ， 那么十月出现但十一月没有出现（蓝色圆点代表出现）的用户在十一月流失了 ， 而实际上 ， 他在十二月又出现了 ， 是一个回访用户（见回访3） ， 并没有真实流失 。
如果我们以2个月为周期 ， 则“回访3”的用户在10~11月 ， 12月以后两个周期内都出现过 ， 应该是一个留存用户 。 周期划分对用户流失界定有着直接影响 。
数据分析、运营必须要上的一课：新用户流失了怎么办？
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2、对于不同的流失定义 ， 我们需要用不同的指标去衡量
比如进行促销活动时用到的一般是当日留存率、7日流失率 ， 零售行业一般用到的是月流失率 ， to B企业经常用的是季流失率、年流失率 。
当然 ， 为了更加准确地识别出可能流失的用户 ， 我们甚至可以建立一些数据模型 ， 去预测新用户的流失概率 ， 比如下图的二元逻辑方程 。
数据分析、运营必须要上的一课：新用户流失了怎么办？
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这个定量流失研究的模型是网上某大神做的 ， 他将一段时间内用户的一系列行为特征数据（如在线天数、充值金额、积分等级、点击次数……） ， 代入二元逻辑回归方程中 ， 就可以计算出相应的流失概率 。
而这里面涉及到的指标都需要通过业务给出才行 ， 而除了流失的定义之外 ， 我们一般还需要从业务手里了解到下面这些信息：
新用户在流失前具有什么特征？（女朋友在发火前有什么表现？）
新用户是否具有价值？要不要进行挽回？（要不要真的跟女朋友分手？）
针对新用户流失的现有措施有哪些？效果如何？（平时是怎么哄女朋友的？）
..........
这些问题和信息业务人员不会主动告诉你 ， 所以我们在进行流失分析之前 ， 必须要和业务部门进行反复沟通 ， 拿到我们所必须要拿到的指标 ， 否则就是巧妇难为无米之炊了 。


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