生命周期各阶段为什么都会出现用户流失?流失用户如何重新激活?

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:73 次浏览
2024-05-17 17:34:18

在当今快速发展的数字经济中,企业面临着激烈的市场竞争和不断变化的消费者行为。用户流失,作为企业运营中不可避免的现象,却往往是导致企业收入减少和市场份额下降的关键因素。因此,通过数据分析来识别和预防用户流失,对企业的长期成功至关重要。

用户流失分析作为数据分析的一个重要分支,专注于理解用户为何离开、何时离开以及如何离开,从而帮助企业及时采取措施以减少流失率。这不仅涉及到对用户行为数据的深入挖掘,还包括对用户反馈、产品使用情况和市场环境的全面考量。

本文将深入探讨用户流失分析概念及常见误区,揭示用户从活跃到沉默,再到流失的全过程,并分析各个阶段的特征及成因。我们将从用户活跃度的变化谈起,通过定义活跃、沉默、唤醒等行为模式,来识别和量化用户流失。同时,本文还会指出在用户流失分析中常见的误区,并提供相应的解决方案。

本文还将讨论如何通过RFM分析、推送通知、用户反馈收集以及个性化服务等策略,有效召回流失用户,并促使他们重新成为产品的忠实粉丝。通过全面而深入的分析,本文旨在为企业提供一个关于用户流失分析和预防的综合视角,帮助企业及时识别风险,采取行动,最终实现用户基础的稳定增长和企业的长期成功。

一、  什么是用户流失分析

对于肩负用户运营职责的团队而言,密切监控用户流失现象是其核心任务之一。若无法迅速识别导致用户流失的根源,并采取有效的策略进行干预和挽留,产品可能会面临用户基础的持续缩减,甚至最终的衰败。

那么,用户流失究竟指的是什么?我们首先从用户活跃度的变化谈起。

用户活跃度的三个阶段:活跃、沉默、唤醒,是可观测的行为表现,而流失则是基于这些行为的主观判断。

  • 活跃:用户在特定时间内的参与度,如日活跃用户(DAU)、周活跃用户(WAU)、月活跃用户(MAU)。
  • 沉默:用户在一定时间内无任何活动记录,例如连续一周或30天内未进行任何操作。
  • 唤醒:在一段时间的沉默之后,用户突然重新开始活跃。

用户流失与回流的定义是基于沉默和唤醒的行为模式。

  • 流失:指用户沉默时间超过某个阈值,且在此时长之后自然回流的可能性极低。确定这个阈值时,可以借助用户沉默时长曲线——横轴表示沉默时长,纵轴表示用户数量。曲线的拐点可作为判定用户流失的时间节点。超过该时间点仍未活跃的用户,即可被视为流失用户。
  • 回流:曾经流失但随后又重新变得活跃的用户,称为回流用户。流失用户的定义可以简化为周流失或月流失,更准确地说,是周沉默或月沉默用户。

基于上述流失的定义,我们可以认识到:防止用户流失的关键在于及时地重新激发那些沉默用户的活跃度;而流失召回的目的,则在于提高这些用户的回流率。

二、  进行用户流失分析有哪些常见错误

在进行用户流失分析时,存在一些常见的误区,以下是三种常见的误区:

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误区一:挽留所有用户

在用户运营中,一个常见的误区是尝试挽留每一位流失用户。这种做法往往导致资源的浪费,因为不是所有用户都值得挽留。关键在于识别并专注于那些对业务至关重要的核心用户群体。用户流失在一定程度上是不可避免的,目标应该是将流失率控制在一个合理的范围内,而不是追求不切实际的100%留存率。

误区二:探究每一个流失原因

另一个常见的分析误区是试图理解每一位流失用户的个别原因。新入行的分析师常会陷入这种无休止的追问,从产品问题到竞争对手的优势,再到用户的个人经济状况。

然而,并非所有流失原因都是可以或需要被解释的。用户的兴趣往往随时间变化,他们可能因为一时的好奇而试用产品,随后因新鲜感消退而离开。对于这类用户,深入分析其流失原因往往是徒劳的。更重要的是管理可控因素,减少明显的错误和疏漏。

误区三:忽视活跃度,只关注流失

还有一个普遍的错误是仅在流失率上升后才着手分析,这时候往往为时已晚,用户已经离开。流失率是一个滞后的指标,用户可能在统计上显示为“活跃”时就已经有了离开的打算。

因此,应该将流失率与活跃率结合起来综合考量。对任何可能影响用户活跃度的因素都要保持警觉,并密切关注核心用户的活跃情况,以便及时采取措施,避免在用户已经离开后才开始分析,造成无谓的资源浪费。

三、  产品和用户的各生命周期用户流失情况

1、  产品各生命周期用户流失情况

每个产品都会经历其独特的生命周期,通常包括初创期、成长期、稳定期和衰退期。在各个阶段,用户流失的现象和原因各有不同,因此需要采取不同的策略来应对。

产品生命周期,用户研究,用户行为分析

(1)初创期

在产品的初创阶段,产品功能尚不完善,性能和用户体验存在诸多问题,如程序卡顿和功能缺陷。这导致用户在使用过程中的不良体验较多,流失率相对较高。

流失的主要因素在于产品本身,因此在此阶段不宜大规模推广,而应专注于小范围的核心用户群体,围绕其核心需求进行产品优化。随着产品的不断迭代和改进,可以逐步扩大用户基础。由于用户数量有限,且可能尚未建立起完善的数据分析体系,此时更多依赖于用户反馈来识别流失原因。

(2)成长期

成长阶段的产品经过初期的调整和用户反馈后,质量趋于稳定,用户数量迅速增长。尽管用户基数的增加可能掩盖了流失问题,新增用户数大于流失用户数,但流失问题并未消失。

在这一阶段,用户流失的主要原因是随着用户群体的扩大,核心功能已不足以满足多样化的用户需求。因此,产品除了要继续满足核心用户的需求外,还需拓展功能以适应更广泛的用户基础。

(3)稳定期

稳定期标志着用户增长放缓,新增用户与流失用户之间的平衡。此时,产品已达到用户基数的峰值,任何变动都可能导致用户数下降。面对竞争压力,产品需要通过开发创新功能来吸引新用户,同时通过外部营销和策略运营来吸引新用户并保留老用户。

(4)衰退期

衰退期是产品用户数呈现负增长的阶段,用户流失现象日益严重。起初,产品的核心功能黏性下降,随后用户逐渐放弃产品的其他重要功能,最终导致彻底流失。

在这一阶段,用户活跃度持续下降,需要采取更为积极的用户运营策略,如游戏回归礼包等,来干预和挽留流失用户,尽可能减少流失。

在每个阶段,理解和应对用户流失的策略都是至关重要的。通过精细化的用户分析和针对性的运营活动,可以延长产品的生命周期,优化用户体验,从而实现产品价值的最大化。

2、  用户各生命周期的用户流失情况

用户生命周期可以通过其行为和使用时长的规律来定义,大致可以分为体验期、新手期、成长期、成熟期和疲惫期五个阶段。

用户生命周期,用户研究,用户行为分析

(1)体验期

体验期是用户首次接触并开始尝试使用某个应用的阶段。用户可能是出于对新事物的好奇或是为了获得现金奖励、大礼包、优惠券等激励措施而来。例如,短视频应用常通过提供现金红包鼓励用户下载和观看视频。

此阶段用户流失率较高,主要因为部分用户对产品本身缺乏兴趣,他们可能更多是被物质激励吸引,而非对产品感兴趣。因此,需要深入分析用户来源渠道,以及激励措施是否吸引了非目标用户群体,并据此调整市场策略,确保吸引更多目标用户。

(2)新手期

新手期指用户在使用产品一段时间后,完成了特定的新手任务,如达到产品的“Aha时刻”或在游戏中升级到一定级别。此阶段,应重视用户引导,确保新手期的门槛设置较低,尤其是工具型产品,需要提供清晰、完整的引导流程,减少用户在新手期的学习成本,避免用户因感到难以上手而流失。数据分析应关注用户在新手期的行为转化规律,识别并优化那些导致用户严重流失的页面和功能。

(3)成长期

成长期是用户开始深入体验产品,并对产品的核心功能有了一定了解的阶段。用户在这一阶段因产品功能而产生持续使用的动力。关键在于引导用户发现并使用产品的核心功能,并利用这些功能提高用户留存。需要分析用户对哪些功能最感兴趣,以及哪些功能能够促进用户留存,即挖掘用户的Aha时刻。

(4)成熟期

成熟期的用户对产品已非常熟悉,使用模式趋于稳定,探索动力减弱。尽管用户黏性较大,但仍需警惕流失风险。此时,应通过用户沉淀和精细化运营策略预防流失。分析用户在成熟期使用最频繁、耗时最长的功能,并针对这些功能进行迭代优化。

(5)疲惫期

疲惫期用户表现为活跃度下降,打开应用的次数和使用时长减少。这是用户必经的阶段,流失率较高,但同时也是老用户,挽回的可能性也相对较大。针对这一阶段的用户,需要通过引入新的玩法、活动和功能来激发兴趣,防止流失。核心策略依然是精细化的用户运营。

四、  如何确定流失用户:生命周期分析法

用户流失生命周期的因产品特性和用户行为模式的不同而有所差异。因此,依赖经验来设定一个普适的流失时间周期是不切实际的。如果设定的流失周期过短,可能会错误地将仍处于活跃状态的用户标记为流失用户;而如果设定的周期过长,则可能延迟对已经流失用户的挽留措施。

用户的生命周期,用户研究,用户行为分析

关键在于如何利用科学的方法,依据用户生命周期的具体情况来界定流失周期。目前,确定流失周期主要有两种科学方法:分位数法和拐点法。

1、分位数法

分位数(Quantile),也被称作分位点,是统计学中用于将数据集划分为若干相等部分的数值点。它有助于我们理解数据的分布趋势,常见的分位数包括中位数(50%分位数)、四分位数(25%和75%分位数)以及百分位数等。

以简化的例子来解释,如果我们有一组数值并按大小顺序排列,那么这组数值的25%分位数就是位于该序列25%位置的数值。同理,90%分位数则是位于90%位置的数值。

如何利用分位数法确定用户流失周期?

首先,我们需要计算用户两次活跃之间的时间间隔。例如,如果用户A在2020年12月1日和2020年12月14日之间有活跃记录,那么其活跃间隔为13天。对所有用户进行同样的时间间隔计算,并找出这些间隔的90%分位数。

选择90%分位数的原因是,如果90%的用户活跃间隔都短于某个特定的周期,那么可以推断超过这个周期未活跃的用户,其重新变得活跃的可能性较低。

如下图所示,横轴代表所有用户的活跃间隔时间,按从小到大的顺序排列,纵轴表示各时间间隔的用户数量占比。从图中蓝线可以看出,大多数用户的活跃间隔时间较短。红线显示,在72天以内的充值时间间隔的用户数量占比达到了90%。因此,我们可以将72天设定为用户流失的临界周期。

不同活跃时间间隔,用户研究,用户行为分析

通过这种方法,企业可以更科学地界定用户流失的时间周期,并据此制定相应的用户挽留策略。

2、拐点法

拐点法是一种依赖于用户留存率(即留存用户数与之前活跃用户数之比)的分析方法。该方法的核心在于,选取特定时间段(如一周或一个月)内活跃的用户群体,并持续跟踪其在未来每一天、每一周或每个月的留存情况。选择何种时间尺度进行留存率计算,应根据产品特性和用户的活跃模式来决定。

对于用户活跃度较高的产品,由于流失周期相对较短,可以采用每日留存率进行分析。而对于那些用户活跃度不高的产品,则可能更适合使用每周或每月的留存率分析。

以周为单位的例子来说,我们可以统计1月1日至1月31日期间所有活跃用户,并观察随后每一周的留存用户数。随着时间的推移,通常会观察到留存用户数逐渐减少,即流失用户数逐渐增加。然而,留存率在达到某个点之后将趋于稳定,这个点即为留存曲线的拐点。

如图展示,横轴代表时间(周数),纵轴代表用户留存率。随着时间推移,虽然留存用户数递减,但在大约第10周后,留存率开始进入一个稳定阶段。这个10周的时间点,就是一个明确的拐点,标志着用户流失的分界线,即流失周期的确定。

每周用户留存率,用户研究,用户行为分析

通过这种方法确定用户流失周期后,可以更精准地从大量用户数据中识别出流失用户群体,并将这些信息提供给业务团队。业务团队据此可以实施针对性的挽留和召回策略,以减少用户流失。

拐点法和分位数法不仅可以用于确定活跃用户的流失周期,还可以广泛应用于其他方面,如分析付费用户的流失周期、电商平台中购买行为的流失周期,以及视频内容观看用户的流失周期等。

五、  用户流失分析和预测

在科学识别出流失用户群体后,紧接着的任务是深入分析这些用户的特定特征,以便能够预测潜在的流失用户并提前实施针对性的运营策略。

1、基础属性分析

对比流失用户与非流失用户在性别、年龄和地域等基础属性上的差异是首要步骤。这涉及分析流失用户更倾向于集中于特定的性别、年龄段或地区。此类分析帮助我们洞察流失用户的主要特征。例如,若发现流失用户主要是40岁以上用户,产品可能需要根据这一群体的反馈进行相应的调整,以提高留存率。

2、行为属性分析

以某直播app为例,通过对用户在登录、观看和订阅等关键行为上的特征模式进行行为属性分析,可以确定流失用户具有的特点,为流失用户勾勒出一幅行为特征图谱。

(1) 登录行为分析

登录行为的活跃度可以通过月登录天数来衡量。我们可以根据业务需求或经验将登录天数分为不同的区间,如1~7天、8~14天等,然后分析流失用户与非流失用户在这些区间的比例差异。这有助于识别流失用户的登录行为主要集中在哪个区间。

(2) 观看行为分析

观看行为可以通过观看时长、天数和次数来衡量。以观看时长为例,可以将月平均每天观看时长作为评估标准,并进行区间划分,如每半小时一个区间。通过比较流失用户和非流失用户在各个观看时长区间的人数占比,可以识别出流失用户更倾向于哪个观看时长区间。

(3) 订阅行为分析

订阅行为可以通过月订阅天数和次数来衡量。月订阅天数反映了用户一个月内的持续活跃情况,而月订阅次数可能受到单日订阅行为的影响,因此订阅天数是更准确的衡量指标。通过对比用户在不同订阅区间的行为,我们可以描绘出流失用户与非流失用户在订阅行为上的差异。

六、  如何让流失用户重新活跃

用户召回策略指的是通过精心策划的营销活动来吸引已经流失的用户,并促使他们重新成为产品的活跃使用者,同时通过这些活动降低未来的用户流失率。

如果我们能够理解用户停止使用应用或服务的原因,便可以着手制定召回计划。当这些策略能够满足用户的需求时,不仅能重新引起那些“潜水”用户的注意,还可能激发他们重新使用你的应用或服务。

接下来,我们将探讨四种有效的用户召回策略,帮助流失用户重新启用你的应用或服务。

1、RFM分析 

RFM分析是一种营销模型,它基于用户与产品交互的历史数据来细分用户行为。RFM代表最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额(Monetary)。通过这些指标,可以识别出优质用户群体,确定用户的流失类型,并采取相应的召回策略。

RFM分析帮助营销人员识别活跃度最高的用户、具有增值潜力的用户,以及最有可能响应召回策略的用户。此外,RFM分析还能识别出品牌的忠实支持者和忠诚度最高的用户群体,从而可以针对性地开展用户回馈计划和促销活动。

2、推送通知和电子邮件营销 

推送通知和电子邮件是召回用户的高效手段。通过向特定用户群体发送他们感兴趣的内容,如视频、小说、音乐等,可以提高用户的参与度。这些推送活动应基于深入的数据分析,以确保内容的相关性和吸引力。

此外,提供优惠券和限时特惠也是召回用户的有效策略,尤其在游戏和电商行业中。在电子邮件营销中,个性化的信息,如在邮件标题中使用用户的名字,以及根据用户的购买历史提供定制化优惠,都能提高用户的响应率。

3、收集并采纳用户反馈 

用户反馈对于企业持续改进和成长至关重要。通过收集用户的反馈信息,可以获得对用户体验的新见解,并识别出产品或服务中的改进空间。

一旦收集了反馈,重要的是要让用户感受到他们的意见被重视。如果决定采纳用户的建议,应通过新功能发布通知或个性化邮件向用户表达感谢,以此表明他们的反馈对产品改进有所贡献。

4、提供个性化服务体验

用户希望他们的意见被听取,建议被采纳。鉴于获取新用户的成本较高,因此为用户提供个性化服务体验是保留现有用户的关键。可以通过分配专门的服务代表、提供多渠道的联系方式,如服务热线、即时聊天或电子邮件反馈,确保用户能够轻松地获得所需的帮助。

七、  总结

通过深入的用户流失分析和预测,企业能够更加精准地识别和理解用户流失的潜在原因,从而制定出更为有效的挽留和召回策略。从基础属性到行为属性的细致分析,从RFM模型到个性化服务体验的策略实施,每一种方法都为减少用户流失、提升用户满意度和忠诚度提供了可能。用户流失并不总是负面的,它也可以成为企业优化产品、提升服务、增强用户粘性的契机。

在不断变化的市场环境中,用户流失分析是一个持续的过程,需要企业不断地学习、适应和创新。通过建立科学的用户流失分析体系,企业不仅能够降低流失率,更能在用户心中建立起更加积极、响应迅速的品牌形象。最终,通过精细化运营和用户深度参与,企业能够在竞争激烈的市场中稳固其地位,并实现可持续发展。

总之,用户流失分析是企业运营中的一项关键任务,它要求我们深入理解用户需求,精心设计运营策略,并持续优化用户体验。只有这样,企业才能在用户流失的挑战中找到新的增长点,不断推动产品和品牌的长期成功。

在用户分析领域,尤其是用户流失分析这一关键环节,FineBI展现出其强大的数据处理和分析能力。FineBI的用户生命状态分析模型能能够帮助企业快速识别流失用户。通过其直观的数据分析界面,企业能够轻松构建模型,从多个维度细分用户群体,识别出潜在的流失用户,并采取预防措施。并且通过FineBI的RFM分析模型能够进行用户识别,重新召回流失用户。FineBI强大的数据处理能力和丰富的可视化工具,让复杂的用户行为数据变得易于理解和操作,从而帮助企业及时调整运营策略,有效提高用户留存率,是企业进行用户流失分析的得力助手。

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