用户挽留的第一步就是建立用户流失模型，只有建立一个准确的用户流失模型，才能让后续的工作，如梳理用户流失节点、通过各种渠道对用户进行召回，事半功倍。
用户生命周期价值CLV（Customer Lifetime Value）比生命周期更重要。让用户能在生命周期中产生商业价值，才是运营的使命。这里的商业价值，不单纯是电商广告游戏等赚钱模式。信息和数据这些无形且很难量化的也是商业资产。
解决痛点：针对一款产品，如何预警用户是否可能会流失？以及可以采用哪些手段加以干预？
你所在的公司需要你对公司已流失的用户进行分析，找出流失原因以及对策，请你设计一套分析方案。下图是最近7个月的流失用户数。（某公司面试题）
有同学问：用户流失该怎么分析？用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢？只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统解答一下。
大家经常听到一个词，叫做“画像”，结合具体对象就是：“用户画像”、“商品画像”、“产品画像”、“资产画像”……特别是大数据时代下，在实际企业中，利用大数据进行“画像”建设是企业经营的基础，建设企业竞争
第一次决定将自己做过的项目和思路写下来分享给大家。也坚信在接受更优秀的人的建议与批评的过程中，才能让自己更有成长。文章的开始，必须以最谦虚的心态给各位看客说一句：谢谢您的耐心浏览，也感谢您的每一个建议
针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。
但是，仔细思考一下，得到这个结论，对改善流失问题有什么具体的指导意义吗？显然，在资源和时间有限的情况下，这个整体性的流失率没有太大的指导作用，因为根据这个指标，你只能把资源用在所有流失客户身上，这显然不是精细化的运营。
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互联网的用户是存在一定的生命周期的, 每一个产品都会经历去获取用户, 用户成长, 用户不断成熟, 然后用户衰退的过程。
5W2H分析法是每个数据分析师入门必学的分析方法，但是方法论都太干了，没有应用场景、没有实战实例，方法论都只会停留在纸上谈兵的阶段，这篇文章干湿结合，以用户流失分析为场景，阐释5W2H分析方法。
有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%左右。后来，公司新来了一个产品经理，这个产品经理看到公司的问题，他逐步完善整个公司的数据体系。后来，运营数据指标体系慢慢清晰了，公司的用户增长也步入健康的增长状态，比当时all in新增的利润要可持续得多。他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。
来源：ToBeSaaS｜作者：戴珂 ---- 都知道企业的安全生产有三防：防火、防盗、防事故。SaaS企业要想活下去，也得有三防：防火、防盗、防流失。 用户流失，一只满是漏洞的桶 的确，对于SaaS服务商来说，用户流失就像一只有漏洞的水桶。如果措施不当的话，无论怎么折腾，迟早水桶都会见底。 这对于订阅模式的SaaS来说，经营结果无异于竹篮打水。 对于流失，通常是用其反面，即留存率来衡量的。就像从破桶中究竟漏掉多少水，已经不好衡量了，那就看桶里还剩下多少水吧。 衡量留存有两种方法：一种是按照客
1 前言 针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 2 分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言：留住已有的用户胜过拓展新的客户，也就是俗称的
用户流失存在于产品生命周期的各个阶段，用户的流失不仅会受到产品本身，即内部因素的影响，同时也会受到外部因素的影响，例如，政治经济环境、市场竞争环境等。外部因素和内部因素一样同等重要，这一章节内容将会围绕用户流失的外部因素展开，从SWOT、PEST、波特五力模型、4P理论以及用户体验五要素等理论模型出发，讲一讲如何构建流失用户外部因素的分析模型框架。
导语｜针对用户增长分析这个课题，本文主要从用户防流失的角度，阐述如何基于QQ社交网络数据构建用户流失预警模型，找出高潜流失用户，用于定向开展运营激活，从而有效控制用户流失风险，提升大盘用户的留存率和活跃度。本文所涉及到的分析框架和方法论等具有较强的通用性，可供有需要的同学了解参考。 本文作者：alvinpan，腾讯CSIG数据科学家 一、分析背景 “根据美国贝恩公司的调查，在商业社会中5％的客户留存率增长意味着公司利润30％的增长，而把产品卖给老客户的概率是卖给新客户的3倍。所以在‘增长黑客’圈内有一句名言
Statsbot团队针对不同的客户和不同的商业模型预估了592次LTV（用户生命周期价值，Custom lifetime value）。我们在本文以及免费的电子书中分享了我们如何使用不涉及复杂的统计模型的SQL语句来计算客户生命周期价值。
【编者按】借助大数据和机器学习做用户流失的预测分析是当前的一个应用趋势。本文由腾讯大数据团队技术人员撰写，介绍依托腾讯信鸽平台做手游用户的流失预测。文章着眼于数据、算法和系统三个方面，总结了一套手游通用的业务流失预测模型。本次流失预测的建模中采用了LR模型。 ---- 背景 随着游戏市场竞争的日趋激烈，越来越多的游戏运营服务选择借助大数据挖掘出更多更细的用户群来进行精细化，个性化运营，从而更好的抓住用户，获得更大的收益。在游戏运营中，无论是流失挽留，还是拉新，以及付费用户预测都是游戏运营的重要内容。 本文将
关注产品对应用户的黏性，评判APP初期能否留下用户，以及活跃用户规模增长的情况，尤其在在AARRR模型，留存被单独说明为一个用户运营数据指标。
“ 在产品、运营及营销的日常业务运营过程中，常常需要我们快速了解业务或活动的运转健康状况，分析找出瓶颈或问题，并制定相应的解决方案。如我们会遇到在各个渠道投放广告进行用户增长，但用户增长率很低；策划精彩的文案进行push推送，发现用户点击寥寥无几；商品浏览用户很多，下订单的用户没有几个。等等一系列问题都可以通过漏斗分析帮助我们分析进行改善。
生存分析(survivalanalysis)源于生物医学，早期主要是是对生存时间进行分析，后来该方法也应用于各类商业分析，主要研究用户从一种状态转变到另一种状态所经历的时间。举个例子来说，在互联网行业，用户流失是较为常见的分析主题，生存分析法就可以运用于探究用户从进入互联网产品到流失这一过程的转变时长。这一期内容，小编会运用生存分析方法通过Python预测用户流失周期。
1.1 定义：月度订阅营业额 Monthly Recurring Revenue ，即每个付费用户平均到月的营业额的总和。
背景 随着游戏市场竞争的日趋激烈，越来越多的游戏运营服务选择借助大数据挖掘出更多更细的用户群来进行精细化，个性化运营，从而更好的抓住用户，获得更大的收益。在游戏运营中，无论是流失挽留，还是拉新，以及付费用户预测都是游戏运营的重要内容。 本文将着重介绍手游用户的流失预测。对于游戏运营者，如果能够尽早的发现可能流失的用户，尽早的有针对性的对这些用户进行适当的干预，从而最大限度的延长用户在游戏中的停留时间，使得游戏运营者获得更大的收益。 本文中介绍的手游流失预测主要依托于腾讯信鸽这个平台，为这个平台提供精准定位即
本文针对用户流失预测提出结合因果推断的方法CFChurn。结合反事实推理，捕获社会影响的信息从而对流失进行预测。
本文编译自Social Capital关于在SaaS领域如何分析用户增长，创业公司在自己的运营过程中可以借鉴这些分析方法，以密切关注自身成长和不断提升收入增长。分享给大家，希望你会觉得有用！ 在上一篇中，我们通过对月活跃用户增长以及挖掘不同潜在用户群的分析，探讨了如何分析用户增长，更好地理解增长动力。今天我们试着将其模式运用到收入增长上进行分析。这对常规收入的计算会极有帮助，例如企业级应用软件（SaaS）或消费者订阅业务。 列举某公司通过月度订阅获得营收为例，为了更细化一些，假设这是一家B2B SaaS
在日常的运营数据分析中，包括推广数据、活跃数据、留存数等多项数据，从这3个维度，增长黑客需要关注以下指标： 1.推广数据更关注转化用户的后续行为 渠道效果包括渠道曝光量、渠道转化率、渠道转化ROI、下载量、注册量等表象数据，但这类表象数据并没有有效体现产品的核心指标，因此被列入虚荣指标，过分关注虚荣指标会带来运营方向的偏差。 在推广数据上，增长黑客更关注以下数据： （1）渠道数据变化曲线：通过观察相同渠道在不同主题活动、不同时间因素的影响下，在曝光量、转化率、转化ROI等方面的数据变化，发现数据量高或数据量低时对应的影响因素，找到相关特征。 （2）落地页用户行为：通过对营销推广活动中的落地页进行转化漏洞、行为路径、点击热力图等分析方式，发现用户低转化的流失节点并找到相关原因，提升转化效果； （3）伪新增用户数：伪活跃用户有多种表现特征，例如在发生一次登录行为后再无访问行为、下载注册后次日即流失、访问时间长但访问内容少，可以判断为伪活跃用户。伪活跃用户一方面可能是渠道的假量，另一方面是对产品需求低的用户，观察伪活跃用户数可以定义渠道的获客效果，同时对真实有效用户量有明确的认知。
T客汇官网：tikehui.com 撰文 | 张珅健 目前很多SaaS公司都面临着高流失率的问题，但大多数公司对此并没有相应的了解和具体解决方法。大数据时代，来看客户研究如何解决客户流失率问题。 为什么你的顾客会弃你而去？ 这个问题时常困扰着很多SaaS公司。但现在，终于有对应的解决方案了。 客户研究在发现用户流失率的问题上的能量目前还未被完全释放。很多团队目前没有办法分析用户活动，入职计划和竞争对手。 此外，努力提升留存率。研究显示，电商店铺平均有43%的收入来自重复消费。这个数字在同类最好的公司中
本文介绍了降低SaaS流失率的5种方法和3种解决方案，以及高SaaS流失率对企业的危害。对于SaaS企业来说，降低流失率非常重要，这可以提高客户生命周期价值，减少客户获取成本，并提高客户满意度。为了降低SaaS流失率，企业需要与客户沟通，改进产品和服务，识别存在风险的客户，并避免轰炸客户。同时，企业还可以进行分组分析或同期群分析，以更好地了解客户流失的原因，并采取相应的措施来降低流失率。通过实施这些策略，企业可以降低SaaS流失率，提高客户满意度和忠诚度，并最终提高企业的盈利能力。
在“2013中国技术商业论坛暨领袖峰会”无数据不互联专场，腾讯云数据分析中心总监傅志华讲述了，腾讯如何利用用户生命周期管理办法帮助产品经理做精细化运营。 【用数据管理你的“用户生命周期”】 腾讯的精细化运营是如何贯穿于整个产品过程中的？ 腾讯用到一个很重要的方法，即用户生命周期管理办法。这也是社交网络事业群正在力推的一个很重要的方法论。 什么叫用户生命周期管理？传统营销学讲的是客户生命周期管理，因为腾讯社交群主要客户就是用户，所以我们叫用户生命周期管理。但是传统的对应的理论是客户生命周期管理，简称CLM。《
因此为了满足在激烈竞争中的优势，提前预测出用户是否会流失，采取保留措施成为一大挑战。
来源/作者：李宽wideplum ---- 腾讯SaaS加速器 二期30席项目招募 报名方式 腾讯SaaS加速器，作为腾讯产业加速器的一个重要组成部分，旨在搭建腾讯与SaaS相关企业的桥梁，通过资本、技术、资源、商机等层面的扶持，从战略到场景落地全方位加速企业成长，助力产业转型升级。 二期招募正式开始，扫描 二维码 立刻报名 （或点击文末 “阅读原文”，直达报名入口） 详情介绍：寻找SaaS“潜力军”，腾讯SaaS加速器二期开启招募 今天编译一篇关于客户流失的文章，来了解一下客户流失的重要性。
为了进一步提升自己分析业务的能力，首先得先了解好在日常业务分析当中往往会用到那些数据指标。
原文作者：Thomas Smale 译者：杨丽 任何一家SaaS公司都不可避免产生客户流失。但是如果流失率太高，而获客步伐完全跟不上客户流失速度的话，那么你最终只可能摔得头破血流。 由于每家SaaS公
在实际业务中，新用户很重要，但是如何留存老用户更是一个巨大的课题，总的来讲，就是提升服务质量，增强满意度，具体细分在各个行业，运营思路千差万别，我们今天不详细展开。
客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，成本浪费不说，挽回一个客户的成本更大。
随着科技发展，银行陆续打造了线上线下、丰富多样的客户触点，来满足客户日常业务办理、渠道交易等客户需求。面对着大量的客户，银行需要更全面、准确地洞察客户需求。在实际业务开展过程中，需要发掘客户流失情况，对客户的资金变动情况预判；提前/及时针对客户进行营销，减少银行资金流失。本次竞赛提供实际业务场景中的客户行为和资产信息为建模对象，一方面希望能借此展现各参赛选手的数据挖掘实战能力，另一方面需要选手在复赛中结合建模的结果提出相应的营销解决方案，充分体现数据分析的价值。
模型评估是模型中关键部分，一方面通过模型评估可以对模型进行进一步的优化，使模型性能够更准确；另一方面，通过模型评估可以看模型实际运行效果，对采取的维系策略的有效性进行评价。 模型评估主要通过对低稳定度用户的流失率进行验证，观察低稳定度用户在后续月份的流失情况。 模型准确性评估。评估模型本身的准确性，通过两个重要指标。 1）命中率。描述模型预测准确性性指标。 命中率：=预测用户中流失用户数/预测用户数*100%。 2) 覆盖率。描述模型预测结果与实际结果对比情况指标。 覆盖率：=预测用户中流失用户数/当月实
解决痛点：本文为大家总结了，面试中常会问到的10道业务侧数据分析思路题，对于准备跳槽的你相信会有很大帮助。
二元分类中有一类情况，原始数据集中的两个类出于问题性质的原因，导致其中数据点分布不平衡。举例来说，在处理用户流失（指用户在一段时间之后不再继续使用公司产品的情况）这类市场问题预测时，流失用户所占的百分比一般都会远低于留存用户的。如果说这个例子里分类是八比二的话，那么只会有 20% 的用户终止了与公司继续接触，剩下 80% 的用户则会继续使用公司产品。
在网站分析、电商分析、网游分析中，对于留存率的关注度极高，这一浪潮随着APP应用、社交游戏的火爆逐渐成为一个很重要的衡量准则，也甚至有了40-20-10准则。对于这个准则不予评价，今天就是简单说说留存率就是是个什么玩意。 留存率顾名思义，就是留下来存在的比率。从时间上我们分为次日、三日、七日、14日、30日、90日、180日。从用户上来分，有新登用户和活跃用户两大类。但是我们大多数是关注时间次日、三日、七日，用户是新登用户。下面具体说说这些个概念以及为什么是这样定义形式。 次日留存率：新登用户在首登后的次日
借着二胎政策的开放与家庭消费升级的东风，母婴市场迎来了生机盎然的春天，尤其是母婴电商行业，近年来发展迅猛。用户获取和流失是一对相对概念，就好比一个水池，有进口，也有出口。我们不能只关心进口的进水速率，却忽略了出水口的出水速率。挽留一个老用户相比拉动一个新用户，在增加营业收入、产品周期维护方面都是有好处的。并且获得一个新用户的成本是留存一个老用户的5~6倍。
如何构建用户交易画像？ 基于交易行为，我们可以依据 3 个关键指标进行用户分群。 1. 流失风险。看每个用户上一次交易距今的时间，上次交易距今时间越远流失风险越高，反之流失风险越低。 2. 忠诚度。看
当下数据作为重要资产，已经成为企业优化运营策略、升级产品体验、挖掘增长潜力的重要驱动力。对于互联网企业来讲，数据在APP的整个生命周期中，都能发挥出巨大作用。借助数据能力，APP产品运营人员能够将人群、场景、流程做差异化细分，同时结合市场、渠道、用户行为等数据分析，更加高效地开展精细化运营。
在SaaS中，NDR是客户留存率的重要指标之一。它可以帮助你了解在特定时期内，你从现有客户那里获得的收入增长情况。
导语：预流失用户，即有流失倾向，但还没有开始真正流失的用户。相较于流失用户而言，预流失用户处于观望阶段，或许对现有产品有所顾虑，或许对于潜在的流向（竞品）有所顾虑，或许是在等待些什么；流失用户，即已经流失了的用户，或许是因为游戏弃坑，或许选择了其他产品，用户肯定还在玩些什么，只是不再来你这儿了。文章介绍了如何通过经典的机器学习(Machine Learning, ML)方法来寻找那些流失可能性比较高的用户、寻找那些回流意愿比较大的用户。运营同学针对这些用户就可以重点干预，降低预流失用户比例，拉高用户的
为什么转化降低了，怎么也找不到原因？数据的波动最容易带来改变的就是用户，如果你每天查看的数据指标，没有拆分用户活跃状态，那你可能永远也找不到答案。
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