總算是把用戶流失分析講清楚了！
最近做了一些用戶流失、生命周期分析相關(guān)的項(xiàng)目（電商領(lǐng)域）。些許實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，趁周末和大家聊聊。
經(jīng)常聽(tīng)到有人提起“用戶流失”這個(gè)概念。
有時(shí)候出自老板之口，他可能參與了幾場(chǎng)業(yè)內(nèi)交流會(huì)，聽(tīng)到“拉一個(gè)新用戶的成本是維護(hù)老用戶的10倍”，亦或是對(duì)于行業(yè)流量見(jiàn)頂?shù)慕箲]，深感阻止用戶流失刻不容緩。
有時(shí)候出自運(yùn)營(yíng)之口，他們覺(jué)得花了老大勁兒拉來(lái)的用戶，總得做點(diǎn)什么，不能讓用戶白白流失掉。不過(guò)更多時(shí)候，是KPI沒(méi)完成，想把鍋甩給用戶流失的大趨勢(shì)。
有時(shí)候出自分析師之口，對(duì)用戶做了分層/分類之后，發(fā)現(xiàn)其中有那么一兩類用戶即將流失，需要針對(duì)性做點(diǎn)什么動(dòng)作挽回。
我發(fā)現(xiàn)，大家雖然聊的都是“用戶流失”四個(gè)大字，但往往不在一個(gè)頻道。
究其根源，不同行業(yè)，不同崗位，對(duì)“什么樣的用戶行為算流失”這個(gè)問(wèn)題的理解，千差萬(wàn)別。
注：不同行業(yè)，對(duì)用戶的叫法會(huì)有些差別，例如電商行業(yè)會(huì)把購(gòu)買的消費(fèi)者叫做客戶。本文為了易于理解，統(tǒng)一稱為用戶。
用戶流失的兩個(gè)關(guān)鍵
我們聊用戶流失，首先要搞清楚的是“什么樣的用戶行為才算是流失”
這個(gè)問(wèn)題，看似很難回答，不過(guò)只要抓住兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，就能從容破題。
一是“動(dòng)作”，二是“時(shí)間范圍”。
用戶什么動(dòng)作，對(duì)我們來(lái)說(shuō)是關(guān)鍵行為？
可能是登錄，可能是使用時(shí)長(zhǎng)，在電商行業(yè)更關(guān)注的是購(gòu)買。
有了動(dòng)作，還需要時(shí)間范圍來(lái)判斷流失與否。
通常用“是否超過(guò)了某個(gè)時(shí)間范圍”來(lái)判斷。
如果是電商品牌，一個(gè)用戶，最近一次購(gòu)買我們的產(chǎn)品，距離今天已經(jīng)超過(guò)2年了，那他大概率已經(jīng)流失，再也不會(huì)購(gòu)買我們的產(chǎn)品了。
這兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)都很容易確定。動(dòng)作嘛，大家很容易在內(nèi)部達(dá)成共識(shí)；時(shí)間范圍嘛，則是很容易吵得焦頭爛額。
“憑什么你覺(jué)得一個(gè)用戶2年沒(méi)復(fù)購(gòu)算流失？能不能有點(diǎn)危機(jī)意識(shí)！我偏要覺(jué)得2個(gè)月沒(méi)復(fù)購(gòu)就算流失！”
那，怎么樣通過(guò)具體的時(shí)間范圍來(lái)定義用戶流失狀態(tài)呢？
簡(jiǎn)單粗獷地界定
對(duì)于沒(méi)什么數(shù)據(jù)參考，追求快決策，或者說(shuō)大家不那么重視數(shù)據(jù)的公司，拍腦袋決策永不過(guò)時(shí)。
根據(jù)所謂的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，直接拍一個(gè)數(shù)字。例如超過(guò)120天未回購(gòu)的用戶是流失用戶，或者拍一個(gè)超過(guò)1年沒(méi)回購(gòu)的用戶是流失用戶，需要一波喚醒操作。
至于為什么閾值是120天，150天，180天或是1年，答曰經(jīng)驗(yàn)。
嚴(yán)謹(jǐn)點(diǎn)的會(huì)說(shuō)是行業(yè)通用法則或者是參考產(chǎn)品消耗周期，但這么回答的，大概率是沒(méi)有真正調(diào)研過(guò)行業(yè)具體情況，更沒(méi)有拉過(guò)各種產(chǎn)品消耗周期數(shù)據(jù)的。
拍腦袋界定用戶流失周期的方法，簡(jiǎn)單，粗暴，結(jié)果的可執(zhí)行程度和拍腦袋人的層級(jí)有關(guān)。如果是老板拍的，那必然是蘊(yùn)含了豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，大家也會(huì)找一些數(shù)據(jù)來(lái)佐證合理性。如果是實(shí)習(xí)生拍的，那必然要被拍一頓。
怎么用量化的方式，更科學(xué)的界定流失時(shí)間范圍呢？
如何用數(shù)據(jù)科學(xué)界定流失
先聊聊個(gè)體。
因?yàn)閷?duì)產(chǎn)品、品牌無(wú)感，或者經(jīng)歷了很差的購(gòu)物體驗(yàn)，有的用戶雖然最后一次購(gòu)買距今只有15天，但其實(shí)已經(jīng)流失了。
有的用戶沉寂150多天，就是為了等下波大促囤貨。
還有用戶已經(jīng)1年多未復(fù)購(gòu)過(guò)，但是一年半后他又回來(lái)復(fù)購(gòu)了。
個(gè)體視角，能刻畫出非常多有趣、生動(dòng)的用戶購(gòu)買行為。不過(guò)要做分析，還得跳脫出個(gè)體，在更宏觀的層面把握整體脈絡(luò)。
量化的核心邏輯，是挖掘出不同時(shí)間范圍用戶，在此后一段時(shí)間的回購(gòu)率分布。
通過(guò)用戶最近一次交易行為距離某個(gè)時(shí)間點(diǎn)的遠(yuǎn)近，以及對(duì)應(yīng)回購(gòu)的概率，來(lái)描繪分布，找到拐點(diǎn)（魔法數(shù)字）。
第一步，設(shè)定一個(gè)時(shí)間錨點(diǎn)，界定區(qū)間。
比如2021年1月1日。以此時(shí)間點(diǎn)為分界錨點(diǎn)，確定流失分析的時(shí)間區(qū)間和回購(gòu)分析的時(shí)間區(qū)間。
區(qū)間的界定有一定靈活性，回購(gòu)分析區(qū)間的時(shí)間要盡量覆蓋錨點(diǎn)前用戶的預(yù)期復(fù)購(gòu)時(shí)間，不能太短，一般會(huì)在3個(gè)月以上。
假設(shè)案例中的品牌消耗周期較長(zhǎng)，有大促囤貨心智，所以回購(gòu)分析區(qū)間長(zhǎng)度是一年。
第二步，在流失區(qū)間內(nèi)分析用戶距錨點(diǎn)的時(shí)間差。
說(shuō)起來(lái)有點(diǎn)拗口，通過(guò)一張圖來(lái)總結(jié)就很形象了。
在流失分析區(qū)間內(nèi)，我們統(tǒng)計(jì)出每個(gè)用戶最后一次的購(gòu)買時(shí)間，并計(jì)算最后一次購(gòu)買時(shí)間，和時(shí)間錨點(diǎn)的間隔天數(shù)（距錨點(diǎn)的時(shí)間差）。
例如A用戶，他在2021年1月1日之前購(gòu)買了非常多次，但我們關(guān)注的是他最近一次購(gòu)買時(shí)間2020年1月1日，這個(gè)日期距離時(shí)間錨點(diǎn)2021年1月1日，間隔了366天。B、C和其他用戶也是一樣的道理。
第三步，判斷回購(gòu)區(qū)間內(nèi)是否回購(gòu)。
A用戶，雖然在流失分析區(qū)間的時(shí)間范圍內(nèi)，最后一次購(gòu)買距離時(shí)間錨點(diǎn)已經(jīng)間隔了366天，但是他在回購(gòu)分析的區(qū)間內(nèi)（2021年1月1日——2021年12月31日）又回來(lái)購(gòu)買了。
這一步是在前面流失分析的基礎(chǔ)上，判斷每一個(gè)用戶在回購(gòu)分析區(qū)間內(nèi)是否復(fù)購(gòu)。
第四步，跳出個(gè)體用戶視角，分析 距錨點(diǎn)的時(shí)間差 和 回購(gòu)區(qū)間是否購(gòu)買 的分布關(guān)系
有了個(gè)體用戶視角的明細(xì)數(shù)據(jù)，根據(jù)距錨點(diǎn)的時(shí)間差和回購(gòu)區(qū)間內(nèi)是否回購(gòu)這兩列數(shù)據(jù)，很容易透視得到匯總的數(shù)據(jù)：
用可視化刻畫更加清晰：
結(jié)果顯而易見(jiàn)：不同的時(shí)間差區(qū)間，回購(gòu)的概率差異很大。
最近一次購(gòu)買時(shí)間距離錨點(diǎn)30天以內(nèi)的用戶，在錨點(diǎn)之后的時(shí)間范圍，回購(gòu)概率高達(dá)35%。最后一次購(gòu)買時(shí)間越遠(yuǎn)，其后回購(gòu)的可能性也越低。
根據(jù)分布圖，有兩種方法可以幫助我們解決“到底幾天才算是流失”的問(wèn)題。
可接受閾值法：
不同的業(yè)務(wù)模式、階段，對(duì)用戶流失的容忍度是不同的。有的業(yè)務(wù)模式認(rèn)為用戶回購(gòu)概率低于15%，就應(yīng)該算流失，做相關(guān)的預(yù)警和召回動(dòng)作。那從圖上來(lái)看，150天是一個(gè)合適的閾值。因?yàn)橐坏┏^(guò)150天，用戶的回購(gòu)率就低于15%。
拐點(diǎn)法：
還有一種拐點(diǎn)法。
通過(guò)觀察曲線拐點(diǎn)，我們發(fā)現(xiàn)211-240天之后，用戶回購(gòu)率有一個(gè)明顯的崎嶇（下拐），從11%下跌至不足7%。意味著超過(guò)240天，用戶回購(gòu)率有一個(gè)明顯到肉眼可見(jiàn)的下降幅度，突破了原有的平滑趨勢(shì)。
可以把240天這個(gè)突破點(diǎn)（拐點(diǎn)）作為用戶是否流失的閾值。如果用戶最近一次購(gòu)買距今已經(jīng)超過(guò)240天，那他很可能已經(jīng)流失。
拐點(diǎn)法除了要判斷拐點(diǎn)，在用的時(shí)候，也要結(jié)合不同區(qū)間的量級(jí)分布。
后話
時(shí)間和篇幅有限，今天主要和大家聊了如何界定用戶流失這個(gè)小話題。方法有通用性和科學(xué)性，但還是需要結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景，才能發(fā)揮出更大的價(jià)值。
用戶分析是個(gè)很大的命題。界定用戶流失只是第一步，接下來(lái)的一段時(shí)間，會(huì)不定期分享我的所做，所感，所悟。
