用户流失坦白接反应了产物的市场接管水平如何,以及运营事情的优劣。预测流失率的方针在于预测用户将会在哪个时间点分开,从而提前筹备好计策,留住他们。
什么是用户流失率?我们为什么需要存眷用户流失率?
简朴来说:用户流失率是指用户的流失数量与全部利用/消费产物(或处事)用户的数量的比例,是用户流失的定量表述,以及判定用户流失的主要指标,直接反应了产物的市场接管水平如何,以及运营事情的优劣。
一般来说,这个指标用在“订阅型产物”的景象居多,如信息订阅类App“锤子阅读”、绝大大都的在线SaaS产物,甚至传统的牛奶订购。
由于留住当前的用户要比获取新用户来的划算,所以预测流失率的方针在于:
预测用户将会在哪个时间点分开(在订阅期竣事前),在符合的时间点对这些用户施加影响,挽留他们,如通过短信、邮件或APP,操作超低价商品吸引回访可能专属优惠券等,这些计策对付一些流失用户是很有效的!
接下来,笔者将操作简朴的统计学常识,先容一种基于用户不活泼记录的用户流失预测模子。
该模子在不利用呆板进修算法的环境下,可以给出一个容易领略的用户流失预测,以便我们对将要分开的用户有一个相当精确的洞察。
空话不多说,进入正题吧~
一、用户活泼的操纵性界说在我们正式开始预测用户流失率之前,我们需要记任命户的汗青活泼环境。做这个的目标在于:相识用户是否在利用我们的产物或处事。
那么,问题就来了,用户的“活泼”该做奈何的操纵性界说(即按照可调查、可丈量、可操纵的特征来界定变量寄义的要领)?
实际上,“用户活泼”的界说取决于你的业务配景,跟产物可能处事场景密切相关,差异范例的产物对“用户活泼”有差异的界说。以新浪微舆情的“信息监测”为例,它是一款订阅型的大数据产物,用户通过各类要害词的组合检索到信息后,然后选择邮件可能客户端订阅,凭据自界说的吸收频次来收取订阅信息。
对付这款数据产物来说,用户的活泼可以这样界说:假如一个用户是活泼的,那么在指按时间段内(阐明单元取决于阐明者,可以是天、周、月、季度或年),应该包括如下付费、利用可能互动行为:
该用户对“信息监测”的订阅尚未逾期;
该用户在web端可能移动端登录产物页面;
该用户利用了产物的部门或全部成果,如基于信息源可能地区的定向监测成果;
该用户在此期间发生了一些消费,如文本数据下载、订阅续费等;
该用户在此期间对该产物有各类反馈,包罗投诉。
…
对付这款产物来说,以月份为单元来阐明用户行为是很有意义的,因为该产物最短的订阅期是一个月,最长的订阅期是一年。
一旦清晰的界定了“用户活泼”的界说,我们就可以用这些操纵性界说来对每个月份的用户(不)活泼环境举办编码,操作二进制值(0,1)—如果在X月份,用户是活泼的,将ta的活泼值设定为1,不然设定为0。
二、成立“用户不活泼档案”此刻,对付每位用户,我们有了一个以月为单元的“活泼标志”,接下来我们以此为基本,成立起“用户不活泼档案”。这意味着,对付每个用户,笔者想对他们持续不活泼的月份数举办计数统计。
在这里,笔者选择了一年的“阐明窗口”(也就是把12个月作为阐明的时间范畴),将“活泼档案”和“不活泼档案”以表格的形式泛起—蓝色表单显示每位用户在各个月份上的活泼记录,绿色表单则显示用户的不活泼记录。
按照用户在此时间段内大概呈现的活泼景象,笔者列举出3种典范用户,如下表所示:
该用户在刚进入“阐明窗口”时是活泼的,然而在5月变得不活泼(也就是说,5月份是之一个不活泼的月份)。接下来,这个用户的不活泼状态一连到了12月,也就一直一连到了“阐明窗口”的末端
因此,从5月到12月,“用户不活泼档案”对用户持续不活泼的月份举办逐月累加的计数统计。
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