用戶流失分析的兩個誤區(qū)

眾所周知，用戶生命周期一般分為新手期、成熟期、衰退期以及流失期。

想做用戶增長的同學，給予的增長策略就是拉升新用戶，鞏固老用戶，降低衰退期用戶去到流失期，想盡一切辦法挽回已流失的客戶。

于是就有了用戶監(jiān)控體系，新用戶增長趨勢、活躍用戶趨勢、流失率趨勢等等。

每當新用戶增長趨勢拉高，高興不得了。

每當活躍用戶數(shù)在減少，拉著苦逼的臉。

每當看到流失率今天又提升了，心中那個痛苦。

痛苦的不是流失率提升，而是流失率提升了2%，3%的時候，領(lǐng)導一直追著問“流失的原因是什么？”“別跟我天天報數(shù)據(jù)，說原因！”

這些都是做數(shù)據(jù)的同學，每天都要面對的苦逼場景。

用戶分析的誤區(qū)1：流失率提升了2%，原因是什么？

做數(shù)據(jù)的同學，很少能夠真正接觸到業(yè)務，更不用說接觸到用戶了。

能夠貼近業(yè)務的數(shù)據(jù)同學，最多也只能打個電話多問問產(chǎn)品經(jīng)理或者產(chǎn)品運營，用戶為啥流失了。

例如，理論上如果我們知道了用戶流失的每個原因，我們就能對癥下藥了。

產(chǎn)品不好用，流失了，行，那我們優(yōu)化產(chǎn)品。

服務不夠好，流失了，行，那我們建議服務標準體系。

價格沒優(yōu)勢，流失了，行，那我們做一波回饋老客戶的活動。

似乎一切都沒有什么問題，無非就是如此嘛。

可實際中，可能你也這么做了，但用戶依然在不斷流失，從此陷入自我懷疑中。

我們要明確一個觀點，每一個產(chǎn)品都會有用戶流失，這是不能以個人意志為轉(zhuǎn)移的，所以我們沒有每天糾結(jié)流失率是增是降，需要關(guān)注的是流失率的波動是否合理。

流失率今天提升2%，明天下降3%，后臺又提升3%，請問說明了什么問題？

并不能說明問題，我們只需要關(guān)注這個流失率是否在合理范圍內(nèi)即可。

假定我們的流失率在8%內(nèi)屬于合理范圍，那只要流失率不超過8%，我們都無需放太多精力做細化分析。

如果有一天超過了8%，那我們就需要對問題進行拆解，是流量下滑了，是產(chǎn)品bug了，是價格變動了，是市場變化了，逐項分析即可。

用戶分析的誤區(qū)2：想知道每個流失用戶具體的流失原因。

誠如上面舉的例子，知道了每個用戶流失的原因，對癥下藥就好。

但效果可能并不理想。

原因在于我們很難知道每個用戶流失的原因，有些用戶就是單純的不想用了，難道你還非要匹配一個流失原因嗎？

如果流失率在合理范圍內(nèi)，建議無需深入分析。

如果某個時間點上，流失率陡增，必然會有某個特殊原因?qū)е?，此時比較適合深入分析。

例如，市場上出現(xiàn)了一個全新的競品，且價格以及產(chǎn)品體驗優(yōu)于自家產(chǎn)品，導致本應續(xù)費的客戶沒有續(xù)費，轉(zhuǎn)向新競品了。

這樣的流失場景就需要做深入分析，將新競品從產(chǎn)品架構(gòu)、功能列表、對標自家產(chǎn)品優(yōu)劣勢以及價格對比等維度，扒個干干凈凈，然后制定對抗策略并持續(xù)觀察流失率是否降下來。

還有另外一個原因就是信息真實度。

例如，做數(shù)據(jù)的同學想要知道流失原因，于是打電話給產(chǎn)品經(jīng)理或者產(chǎn)品運營了解，產(chǎn)品側(cè)同學又打電話給業(yè)務側(cè)同學，業(yè)務側(cè)運營又打電話給銷售。

通過這種層層收集和反饋的信息，真實度真的可靠嗎，尤其是銷售端反饋的。

不得不提一句，很多銷售端人員非常反感這種影響自己做業(yè)績的工作，他們連自己的CRM信息都不想填，何況還是這種非量化的信息，簡直可以腦袋一拍，張嘴就來。

所以，收集上來的流失原因僅僅只能做為參考，仍然需要數(shù)據(jù)同學自己拉數(shù)據(jù)去驗證這些流失的原因。

整個過程繁瑣冗長，但不出活，一次兩次之后，其他部門配合度就會降低了，真實性可能就更差了。

總結(jié)下，用戶流失是不可避免的，我們需要把它控制在合理范圍即可，別每天盯著幾個百分點苦逼思考原因，可能你的分析報告還沒寫完，流失率又降下來了。用戶流失的原因無法盡知，只能依靠于業(yè)務線反饋的流失線索，靠自己用數(shù)據(jù)佐證，無法佐證的流失線索說不準就是用戶單純的不想用了，不用太糾結(jié)，眼光向前看。

文源：三知師兄

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