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如何定义用户的流失/存活?

钱魏Way · · 0 次浏览

定义用户的流失,是一个比较困难的内容。公司的用的流失是按照180天未下单的用户定义的用户流失,追其原因,很多同事说的是行业基准,很少有同事知道这180天是怎么来的。今天就来分析下。

时间锚流失定义法

第一步,设定时间锚

这里的时间锚设置在了一年之前(2021-09-14),即观测区的时间设定了一年。

  • 这里选用“一年” 定义“绝对流失”。即一年不再有交互的即定义为绝对流失。
  • 理论上观测区越长越好,但是如果观测期过长,可能存在用户结构已发生变更导致统计结果不准的情况。
  • 类似旅游类网站可能出现一个用户一年才出行一次,类似这样的网站建议使用5个季度进行分析。
  • 当时间锚确定后,需要保证流失分区区和回购观测区的时间长度一致。

第二步,计算流失分析区内用户最后一次交互时间距离锚点的距离

注意:最后消费日期是在锚点之前的最后消费日期。

第三步,流失观测区数据观测

第四步,汇总统计流失情况

按“距离锚点天数”统计流失分析区的会员量和回购观测区有过消费的用户量。

存活率=存活用户量/总用户量

按“天”统计可能太细了,这里推荐用“周”进行统计。

第五步,确定核心流失节点

一般有两种方法确定阈值:

  • 拐点法,主要看存活曲线什么时候变得平稳,以变得平稳的点作为流失节点
  • 阈值法,设定一定的存活率阈值,比如10%或20%,交叉点极为流失节点

时间锚流失定义法应用

时间锚流失节点的应用分析场景可以是流量也可以是订单。其实关于此方法的另外一个应用是标识用户的存活概率。即用大盘的流失概率标识用户的流失概率。针对曲线的波动,可以采用重新拟合曲线的方式获得方程后进行使用。

虽然个体间存在较大的差异,但是也能起到一定的参考作用。

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