绿色排版工具|热门专题|网站地图|移动官网
您的当前位置:网站首页 > 用户运营 > 正文

如何避免定量用户流失研究的误区?

来源:小蚂蚁网 编辑:小蚂蚁 时间:2018-12-26 00:17:28 阅读:

在产品发展的成熟期,获取一个用户的成本往往比留住一个用户成本多得多,因此如何规避用户流失就显得尤为重要。

如何避免定量用户流失研究的误区?

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:

  • 研究对象是谁:是登录用户、注册用户,还是全部用户的流失率?
  • 流失周期为何:是次日流失率、7日流失率还是月流失率?
  • 如何定义流失:1个月没有访问的用户?2个月没有下单/消费的用户?还是3个月没有登录的用户?

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。

如何避免定量用户流失研究的误区?

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。

如何避免定量用户流失研究的误区?

但是,在通过定量模型来研究流失的过程中,往往存在着几个常见的误区:

  • 概念误区:自己研究的对象真的是流失用户吗?有多大比例是“伪流失用户”(回流用户&使用间隔大的用户)?

图文精选:

栏目分类

Copyright©2012-2019 小蚂蚁信息网版权所有 粤ICP备14061018号-1


郑重声明:本网站资源、信息来源于网络,完全免费共享,仅供学习和研究使用,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除已转载的信息。

Top