總算是把用戶(hù)流失分析講清楚了!
大家好,我是寶器!
最近做了一些用戶(hù)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(hù)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(hù)的成本是維護(hù)老用戶(hù)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(hù)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(hù),總得做點(diǎn)什么,不能讓用戶(hù)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(hù)流失的大趨勢(shì)。
有時(shí)候出自分析師之口,對(duì)用戶(hù)做了分層/分類(lèi)之后,發(fā)現(xiàn)其中有那么一兩類(lèi)用戶(hù)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(hù)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(hù)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(hù)的叫法會(huì)有些差別,例如電商行業(yè)會(huì)把購(gòu)買(mǎi)的消費(fèi)者叫做客戶(hù)。本文為了易于理解,統(tǒng)一稱(chēng)為用戶(hù)。
用戶(hù)流失的兩個(gè)關(guān)鍵
我們聊用戶(hù)流失,首先要搞清楚的是“什么樣的用戶(hù)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(hù)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(mǎi)。
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(hù),最近一次購(gòu)買(mǎi)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(mǎi)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(hù)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(hù)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(hù)是流失用戶(hù),或者拍一個(gè)超過(guò)1年沒(méi)回購(gòu)的用戶(hù)是流失用戶(hù),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(hù)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(hù)雖然最后一次購(gòu)買(mǎi)距今只有15天,但其實(shí)已經(jīng)流失了。
有的用戶(hù)沉寂150多天,就是為了等下波大促囤貨。
還有用戶(hù)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(huà)出非常多有趣、生動(dòng)的用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)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(hù),在此后一段時(shí)間的回購(gòu)率分布。
通過(guò)用戶(hù)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(hù)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(hù)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(hù)最后一次的購(gòu)買(mǎi)時(shí)間,并計(jì)算最后一次購(gòu)買(mǎi)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(hù),他在2021年1月1日之前購(gòu)買(mǎi)了非常多次,但我們關(guān)注的是他最近一次購(gòu)買(mǎi)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(hù)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(hù),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(mǎi)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(mǎi)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(hù)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(hù)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(mǎi) 的分布關(guān)系

有了個(gè)體用戶(hù)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(huà)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(mǎi)時(shí)間距離錨點(diǎn)30天以?xún)?nèi)的用戶(hù),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(mǎi)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(hù)流失的容忍度是不同的。有的業(yè)務(wù)模式認(rèn)為用戶(hù)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(hù)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(xiàn)拐點(diǎn),我們發(fā)現(xiàn)211-240天之后,用戶(hù)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(hù)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(hù)是否流失的閾值。如果用戶(hù)最近一次購(gòu)買(mǎi)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(huà)
時(shí)間和篇幅有限,今天主要和大家聊了如何界定用戶(hù)流失這個(gè)小話(huà)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。

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