在運營中，計算用戶數量的流失率是必不可少的，但很多人只停留在知道數據上，找不到方法分析流失原因或者是提出減小流失的策略。今天我們就以App的留存舉例，聊聊如何做用戶流失的分析。

01 誤區篇

首先，我們要知道兩個做用戶流失分析常見的誤區：

第一，試圖挽留每一個用戶。強扭的瓜不甜，很多用戶的流失是無法避免，比如用戶興趣的轉移，比如用戶與產品目標受眾不符，這些用戶花再多地錢，做再多的優化可能都沒啥用，對于這部分用戶，干脆就放棄，避免無效投入。

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第二，試圖弄懂每一個流失原因。比如某天流失率突然比以往多了，這些偶然的波動屬于正常情況，萬一很多用戶就是那天心情不好呢，如果咱們非要把分析做的那么細致反而不容易抓到關鍵因素。對咱們來說，只要把流失率控制在可以接受的范圍內就可以了。

02 思路篇

其次是用戶流失分析的思路。我們的目的無非就在于找出流失原因和提出改進建議，我們這里把用戶流失的原因大體分成三類，并給出對應的對策：

1）系統型原因

如果業務整體的流失率都低于同行，則很可能是系統型原因，主要是因為業務做的比對手差，比如微視比抖音的流失整體都高，這時可以引入漏斗模型，層層拆解分析是哪個環節出了問題，然后并提出對應的優化建議。

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App中用戶的留存可以分成三個階段，進入期、成長期、成熟期，這三個階段需要關注的重點也不同。

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在進入期，我們要重點關注用戶激活，無差別改善，不斷優化新用戶體驗的流程，讓新用戶快速低成本感受到產品價值。

在成長期，就需要根據用戶價值對用戶區別對待，對于非目標受眾和羊毛黨，流失了就算了，一味挽留浪費資源；而對于目標受眾和重度用戶，就需要特別關注活躍度和流失率，而且通常用戶不活躍的時候，真實的流失就可能發生了。這時針對核心用戶的行為進行分析，對流失大的細節進行細致的排查和優化。

在成熟期，就要思考產品對用戶的長期價值了，分析的目的就是洞察用戶潛在的相關需求，主動滿足用戶更多需求，反復讓用戶體驗到產品價值。

2）事件型原因

如果流失數據短期出現異常波動，很可能是突發事件引起的用戶流失，比如宕機、漲價、負面新聞、競爭對手打壓。事件性原因引發的用戶流失，通常在事件發生后先體現在活躍率上，再過一段時間，流失率才會抬升。所以用戶流失分析不僅要關注流失率，也要對活躍率進行監控。

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對這類流失分析時，觀察到異常后，首先要收集相關負面事件；然后假設論證，找到核心的影響因素；再找到受影響的用戶群體，最好打上標簽以備觀察；根據影響因素進行優化調整，并觀察用戶活躍率的變化；觀察流失率在一段時間后是否重回正常水平，如果沒有則重復之前的步驟優化。

3）趨勢型原因

流失率在可接受范圍內波動可以不用在意，但是如果持續緩慢走高或者降低，就應該引起關注。這種變化有時連業務人員都解釋不清，咱們哪怕用之前的兩種原因也分析不出啥，這時候就要考慮是不是趨勢的原因。

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比如說內容電商平臺正在慢慢掠奪某寶的市場，這種趨勢在初期是緩慢的，如果沒有及時感知到，造成的后果很可能就是顛覆性的。不過，相比于前兩種原因，趨勢造成的用戶流失識別難度和解決難度都更高。這時如果窮盡了現有分析方法還沒有找出線索，就要考慮多看行業數據分析報告、多設幾個觀察指標，先追蹤起來，積累足夠了就能看清局勢了。

03 工具篇

最后，做用戶流失分析最好使用專業的數據分析工具，就拿主流的FineBI來說，優點就是高效、好用，內置了大量分析模型和公式，像當日留存率這些常見的指標用內置的公式就能快速計算出來，免去了很多數據處理的步驟，非常方便。

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而且FineBI內置了豐富的圖表，做可視化的時候可以把多張分析圖表放到一起，設置好聯動關系，就可以做出一張分析大屏，無論是分析還是演示都非常好用。

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在今天產品高度同質化的階段，企業間的競爭越來越體現在對用戶的爭奪上，可見用戶流失的數據分析是越來越重要了。但常常有小伙伴私信我說不懂做用戶流失分析，我想主要是因為對用戶生命周期了解不全面，建議是多去和前方的業務或者用戶運營人員討教，以及善用分析工具。

分析工具

最后，分享一下分析工具，回個“數據分析”就能獲得數據分析工具！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的99%的人都不会的用户流失分析，到底应该怎么做？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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