生命周期|用户流失，该怎么分析？( 三 ) 最强大脑|企业|IP|迪斯尼|克拉

处理的顺序，事件型》系统型》持续型。因为单次的重大事件最容易被识别到，容易通过数据看清楚。
同时，往往一系列事件是导致系统型、持续型问题的根源，能识别具体事件对处理其他问题也有帮助。系统型问题，在业务方经验丰富的情况下，能找到合适的标杆，因此相对容易处理。
最难的是持续型问题，往往流失率变化不会持续到特别严重，而是小范围反复波动（如下图），在缺少经验、数据积累的情况下，很难完全识别这些小波动，所以最后解决。
如果真解决不了，就设立观察指标，先追踪起来。等到有一定程度，可能可以找到线索。

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六、不同业务类型流失处理差异因为流失问题和业务高度相关，因此不同业务流失分析方向也不同。从大类上看，有两个最重要的区分维度。
1. 贵重低频产品VS便宜的快消品越贵的产品（车、房、大件家居、婚庆……），用户决策流程越长，越倾向于事前判断，不存在复购一说。此类业务用户决策有明显的窗口期，越往deadline接近，用户最后下判断可能越大。
所以，此类业务用户流失是个倒计时沙漏，在接触到用户的第一时间要搞清楚用户状态：用户需求是什么、对比了哪些竞品、是否已经开始议价。
这样可以大概判断：留给我们的时间还有多少。从而更好抓住成交机会，赶紧跟进。而不是傻傻不分需求，按部就班介绍、跟进，黄花菜都凉了。
快消品，或者购买频次高的消费类产品（比如衣服、鞋、手机）用户天生忠诚度低，很容易被流行趋势、促销活动改变态度。完全可以采用无差距挽留的策略。反正用户这一次不买，过一段时间也会回来买。
因此处理此类产品，互联网企业往往区分平台流失与产品流失两个流失留存。
只要用户还停留在平台上，就持续做唤醒。传统企业往往利用换季、新品上市、周期庆、节日活动等手段，多频次激活用户。总之，只要用户价值足够大，就不抛弃、不放弃。
2. 传统行业VS互联网行业两者在用户生命周期上积累的数据量不一样。互联网行业数据较多，往往可以记录用户从点击推广链接-落地页-注册-浏览-下单全过程。
因此常采用漏斗分析法，看流失用户会卡在哪些步骤，锁定问题点做改进。特别是新人注册阶段，往往是无差别优化。
传统行业往往只有消费数据，因此只能用消费频次、消费间隔来衡量用户。一般用户在消费n次以后，不喜欢的会流失，喜欢的会持续买，这就是所谓的魔法数字。关于魔法数字可以看这篇【魔法数字是什么？如何用数据分析找到它】
通过魔法数字的大小对比，可以知道自己与对手的差距。至于用户到店-迎客-体验-服务-评价等行为层面，完全没有数据，需要通过市场调查等手段补齐。
这里主要是提醒，业务间差异很大，虽然流失的定义可以定成XX月不登录/不购买。但是实际流失场景可能早就发生了，制止流失的关键动作也可能没有数据记录。多结合具体业务思考办法，比机械码数字管用。
七、小结很多同学觉得用户流失问题很难处理。从明面上看，是因为用户流失的数据少，我们不知道用户心理怎么想的。
可从本质上看，是因为会导致用户流失的原因，与用户生命周期、用户分群、用户决策流程、用户成长路径、新用户转化流程、用户体验、用户MOT、竞品影响等众多因素有关。
这里随便一个主题拿出来都能单独摆一篇文章。整明白了这些，基本就搞懂了整个用户运营的流程。本质上，用户流失分析难，难在：做分析的同学们很少懂用户运营的业务。