1、用戶流失預(yù)警及挽留計劃QUYAAPP Customer churn warning & User retention planxxxxxAPP-7-141/29目錄CONTENTS1xx流失用戶確定2XXXXX挽留用戶確定3用戶流失預(yù)警4用戶流失預(yù)防、挽留、召回計劃2/2901XXXXX流失用戶確定依據(jù)用戶在XXXXXAPP產(chǎn)品中留存數(shù)據(jù)，確定用戶是否已經(jīng)流失。3/29用戶劃分歷史用戶新增用戶確定為30天之內(nèi)新增注冊用戶新增用戶確定為歷史上早期注冊用戶，時間為1個月之前歷史用戶XXXXX流失用戶確定依據(jù)注冊數(shù)據(jù)，將用戶劃分為新增用戶和歷史用戶。流失用戶應(yīng)該在歷史用戶中去尋找。4/29本月和上個

2、月均登錄非首登用戶留存用戶上月登錄，本月未登錄非首登用戶標(biāo)輕度流失用戶上月、本月均為登錄非首登用戶重度流失用戶上月未登錄，本月登錄非首登用戶回流用戶留存重度流失回流輕度流失XXXXX流失用戶確定依據(jù)社交產(chǎn)品是特征，在歷史用戶中，以月為單位，分為留存用戶、輕度流失用戶、重度流失用戶、回流用戶、植物用戶。首登之后，再也沒登錄過用戶植物用戶植物5/2902XXXXX挽留用戶定向6/29挽留策略只針對輕度流失用戶、重度流失用戶、植物用戶進(jìn)行。挽留我們要做什么XXXXX挽留用戶確定7/2903流失用戶預(yù)警判斷絕對流失用戶spss線性回歸數(shù)流失預(yù)警數(shù)據(jù)分析熱戀期第一周數(shù)據(jù)建立預(yù)警模型決議樹模型8/29流失

3、用戶預(yù)警方法一：判斷絕對流失用戶變量X1=連續(xù)未登錄天數(shù)判斷標(biāo)準(zhǔn)X1309/29流失用戶預(yù)警方法二：線性回歸數(shù)流失預(yù)警數(shù)據(jù)分析（使用SPSS 19版本軟件）主要方法原理：以固定時間為單位，依據(jù)已判定為流失用戶行為數(shù)據(jù)，確定不一樣變量，再依據(jù)變量與固定時間內(nèi)登錄次數(shù) (因變量)改變，來分析各項數(shù)據(jù)變量對于因變量影響嚴(yán)重性，標(biāo)準(zhǔn)回歸數(shù)越大，說明影響越嚴(yán)重。使用工具以下：10/29流失用戶預(yù)警方法二：線性回歸數(shù)流失預(yù)警數(shù)據(jù)分析（使用SPSS 19版本軟件）預(yù)警模型變量確實定： （產(chǎn)品上線后，需要依據(jù)當(dāng)初需求靈活調(diào)整，這里只是提議）以周為單位用戶行為統(tǒng)計變量：X1=在線時長X2=發(fā)帖次數(shù)X3=評論次數(shù)

4、X4=點贊次數(shù)X5=瀏覽次數(shù)X6=創(chuàng)建圈子次數(shù)因變量：Y=登錄次數(shù)11/29流失用戶預(yù)警方法二：線性回歸數(shù)流失預(yù)警數(shù)據(jù)分析（使用SPSS 19版本軟件）預(yù)警模型變量確實定： （產(chǎn)品上線后，需要依據(jù)當(dāng)初需求靈活調(diào)整，這里只是提議）以月為單位用戶行為統(tǒng)計：變量：X1=年紀(jì)X2=性別X3=內(nèi)容產(chǎn)出次數(shù)（評論+發(fā)帖）X4=正面行為次數(shù)（點贊+分享）X5=頁面操作次數(shù)1（點擊下方菜單按鈕）X6=頁面操作次數(shù)2（點擊進(jìn)入圈子次數(shù)）X7=頁面操作次數(shù)3（點擊進(jìn)入帖子次數(shù)）X8=創(chuàng)建圈子次數(shù)X9=在線時長X10=投訴次數(shù)因變量：Y=登錄次數(shù)12/29流失用戶預(yù)警方法二：線性回歸數(shù)流失預(yù)警數(shù)據(jù)分析（使用SPSS

5、 19版本軟件）例子：數(shù)據(jù)扒好后，導(dǎo)入軟件中，直接利用軟件計算標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)即可。13/29流失用戶預(yù)警方法二：線性回歸數(shù)流失預(yù)警數(shù)據(jù)分析（使用SPSS 19版本軟件）分析查看方式：得到每個變量不一樣時期標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)后，能夠進(jìn)行比對。因為每個產(chǎn)品每個時期數(shù)據(jù)都不一致，所以沒有任何系數(shù)代表數(shù)據(jù)對因變量影響=0，所以需要依據(jù)全部數(shù)據(jù)系數(shù)，來自行比對，判定影響嚴(yán)重性。假如系數(shù)是負(fù)數(shù)，說明是反作用影響，假如系數(shù)是正數(shù)，說明影響是正作用。比如，算出變量系數(shù)分別是：0.0082、0.0012、0.0013、0.0023而當(dāng)你下次假如更換數(shù)據(jù)計量單位，算出系數(shù)分別為：0.2223、0.2321、0.2342、

6、0.1212那么前一組中0.0082，不一定比0.2342影響小。這就需要后續(xù)對詳細(xì)項目標(biāo)分析了。未來還能夠依據(jù)用戶盈利、累積閱讀量、累積評論數(shù)等為變量，以用戶是否流失Y=0或1為因變量，計算這些數(shù)據(jù)對于用戶流失影響。14/29流失用戶預(yù)警方法三：依據(jù)已流失用戶在產(chǎn)品熱戀期數(shù)據(jù)建立預(yù)警模型 上線1個月后，分別計算留存、流失、回流用戶注冊后第一周各項操作數(shù)值平均值，來以此作為用戶未來是否會流失預(yù)警。假如以后注冊用戶低于這個平均值，就采取辦法進(jìn)行挽留。各項為：X1=登錄次數(shù)X2=在線時長X3=發(fā)帖次數(shù)X4=評論次數(shù)X5=點贊次數(shù)X6=分享次數(shù)X7=菜單點擊次數(shù)X8=各頁面切換次數(shù)X9=投訴次數(shù)15

7、/29流失用戶預(yù)警方法四：決議樹模型上線3個月后，分別依據(jù)各變量與流失用戶關(guān)系建立決議樹，按嚴(yán)重性統(tǒng)計流失影響原因，有針對性地進(jìn)行產(chǎn)品優(yōu)化。16/29預(yù)判上線前用戶流失模型以產(chǎn)品上線后10萬用戶為基準(zhǔn)，進(jìn)行流失用戶模型預(yù)測。17/29預(yù)判假設(shè)在10萬用戶成功注冊情況下，上線后第一個月保持用戶平穩(wěn)增加，共增加2萬用戶，假設(shè)首月末用戶流失率為:（100000 x45%+0X5%）/100000=46%對影響用戶流失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)判。18/29預(yù)判變量種類一：反應(yīng)用戶使用情況（在線時長X1、登錄天數(shù)X2、登錄頻次X3）19/2904預(yù)防、挽留策略預(yù)防回流20/29優(yōu)化ui簡化操作流程添加復(fù)制操作說明Be

8、ta內(nèi)存版本預(yù)防、挽留策略（一）預(yù)防針對有流失傾向用戶進(jìn)行重點維護(hù)1、依據(jù)變量對于登錄負(fù)相關(guān)影響，從產(chǎn)品方向提出優(yōu)化。包含：簡化操作步驟和流程、添加復(fù)雜操作說明提醒、移動慣用按鈕位置樣式、建立beta版本進(jìn)行內(nèi)測等。21/29預(yù)防、挽留策略（一）預(yù)防針對有流失傾向用戶進(jìn)行重點維護(hù)2、針對不一樣原因流失用戶，分別進(jìn)行挽留操作。針對投訴：及時聯(lián)絡(luò)用戶了解情況，并處理好問題針對內(nèi)容：針對不一樣類型進(jìn)行分別維護(hù)有放棄傾向閱讀者（閱讀、評論、點贊等數(shù)據(jù)負(fù)相關(guān)）：推送調(diào)查問卷、勉勵發(fā)表意見、依據(jù)歷史搜索和瀏覽喜好，推送更關(guān)注內(nèi)容、水軍號為他增加粉絲放棄產(chǎn)出內(nèi)容者（發(fā)帖數(shù)據(jù)負(fù)相關(guān)）：調(diào)用相關(guān)數(shù)據(jù)分析原因，水

9、軍號增粉增評論刷閱讀量、適當(dāng)提供官方勉勵（如承諾推薦位等）、官方指導(dǎo)內(nèi)容改進(jìn)22/29預(yù)防、挽留策略（一）預(yù)防針對有流失傾向用戶進(jìn)行重點維護(hù)3、推送引發(fā)關(guān)注，如：手機(jī)終端推送和短信推送4、針對用戶角色轉(zhuǎn)變重點維護(hù)用戶突然轉(zhuǎn)變身份，預(yù)示著可能會離開，比如：無償用戶變?yōu)楦顿M用戶閱讀用戶變?yōu)閮?nèi)容產(chǎn)出者圈民變成圈主其它數(shù)據(jù)快速縮減或激增等維護(hù)方式：勉勵身份轉(zhuǎn)變，采取一些無償官方激勵伎倆，如人為美化和改動用戶數(shù)據(jù)等23/29預(yù)防、挽留策略（一）預(yù)防針對有流失傾向用戶進(jìn)行重點維護(hù)5、針對目標(biāo)性用戶維護(hù)用戶一開始來目標(biāo)各不相同，下載之后可能會有失望情緒，針對不一樣渠道加入用戶，展示不一樣開屏和引導(dǎo)。24/2

10、9回流用戶植輕度重物流失用戶度預(yù)防、挽留策略（二）回流針對已確定為流失用戶那部分進(jìn)行挽回難 度25/29預(yù)防、挽留策略輕度流失經(jīng)過發(fā)送手機(jī)端推送、短信推送進(jìn)行用戶召回：伎倆：1、標(biāo)題黨：利用夸大標(biāo)題刺激用戶點擊進(jìn)入2、關(guān)注信息：經(jīng)過系統(tǒng)計算出用戶喜好，推送它們相關(guān)信息3、關(guān)注摯友：經(jīng)過曾經(jīng)有一定頻率聊過天摯友、評論過用戶等，推送它們等人信息4、福利賭博：推送關(guān)于贈予福利信息5、開門見山：直接召回，比如“小趣君想你了”等等。6、內(nèi)容相關(guān)：針對用戶歷史公布過內(nèi)容等，系統(tǒng)刷贊、評論等，推送給用戶看，引發(fā)用戶注意。如“您帖子已經(jīng)被XXXXX官方推薦至首頁，已經(jīng)有71個人評論，點擊查看詳情”26/29預(yù)防、挽留策略二、重度流失重度流失基本已卸載app，所以使用短信機(jī)會更大。方式與輕度基本一致。更關(guān)注元素與之前喜歡相關(guān)新關(guān)注點福利優(yōu)待標(biāo)題黨27/29預(yù)防、挽留策略三、植物用戶植物用戶屬于因為一些原因下載了app，因為沒有連續(xù)使用app目標(biāo)性，馬上就卸載了。可能是因為夸大宣傳、換量捆綁、游戲H5吸引等原因進(jìn)入。這類用戶只貢獻(xiàn)了注冊量，與產(chǎn)品沒有更多交集，也無法調(diào)用更多數(shù)據(jù)，所