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用户都跑了,你却还分不清流失用户和流失率
有一个比喻非常恰当:产品如同蓄水池,用户好比池中之水。池子中每时每刻都有新用户源源不断地加入,也有一部分用户选择离开。
如果用户流失超过新用户的补给,且速度越来越快、规模越来越大时,产品如若不警惕,蓄水池迟早会干涸。
这是用户流失研究的背景。产品阶段不同,重心也会从拉新转移到留存,对于一个成熟的产品和饱和的市场而言,获取一个新用户的成本可能是留住一个老用户的数倍,流失率的降低也意味着营收的增加,在这种条件下,流失研究的价值是显而易见的。
而研究流失用户所面临的主要问题,是如何衡量用户流失的规模,重中之重是梳理清楚“流失用户”和“流失率”的定义。或许你脑海中早已经罗列好了几点困惑:
为了给流失一个明确、又能符合产品特征的定义,并且相对准确地识别出可能流失的用户,我们引入二元逻辑回归作为定量流失研究的模型。
在模型中,我们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。
也可以用下图数据采集与流失预测的时间窗口来理解这一过程。选择产品中一部分老用户,观察和收集他们在一个月内的行为数据(深蓝色部分),通过这些数据,我们可以预测其在未来一段时间内(红色部分)的流失与留存情况。
在预测周期 1 内出现但周期 2 未出现的,说明在周期 2 内流失了,如果两个周期内都没有出现,那么可能在观察期内就流失了,上述两种都属于流失;而周期 1 和周期 2 都有出现的用户,则是留存用户。