[小白學數據分析----->流失分析設計 - data->intelligence - 博客園](https://www.cnblogs.com/yuyang-dataanalysis/archive/2012/04/17/2454180.html )]html
前段時間說過一些關於玩家生命週期的問題，其實那些有點大，有點虛，從宏觀的角度瞭解咱們此時此刻正在作的分析是屬於那一部分，哪個體系的，說實話，這是爲了創建一種意識而要作的工做，玩家生命週期價值源於電信行業的客戶生命週期管理和PLC（產品生命週期）的解讀和應用，限於本人水平和能力因素，不夠深入，全面，在此請各位諒解，之後的內容會逐步深刻到這個體系之下的不少細節的問題探討，今天就和你們簡單說說流失率。微信
說到流失率，咱們能夠考察，能夠分析，能夠利用的點實在是太多了，這裏我也不可能把全部的東西都覆蓋，僅從幾個指標來講說，至於其餘的關聯分析部分須要你們本身來看和分析（不要陷入一個誤區，那就是我說的這些就是流失率的所有）。網絡
流失率在網遊產品的運營過程當中，是很是重要的一塊，惋惜不少時候咱們作的並不夠細緻和仔細。流失分析實際上是一個系列的過程，不只僅是找到流失的緣由（這是咱們作的最多的部分），還有其餘的流失管理部分，而這裏你們能夠看出來這是一個過程。spa
流失特徵提取：準確的說這是玩家流失的特徵的提取，哪些玩家有流失的傾向，好比玩家處在何等級可能流失加重，在線時長達到多少可能會有遊戲疲倦加重流失，與那部分系統交互較多的玩家易流失，那個角色的玩家羣體流失傾向明顯。這個階段咱們作的不少工做室一種預警性質的工做，經過對數據的處理分析獲得玩家可能流失的特徵。.net
流失緣由分析：流失緣由的分析首先咱們能夠從前期提取特徵的方面下手分析，先把提取的流失特徵進行整合分析，歸結一下是不是玩家流失的緣由。若是流失緣由不是咱們前期提取的預警流失的特徵，且玩家依舊流失，咱們就須要找到新的流失因素，並把這些因素歸結到流失特徵提取環節，這樣流失特徵會積攢大量的流失預警的提取數據點。設計
再者，儘管咱們進行流失特徵提取並採起防流失的3d
手段，可是可能效果和受衆並非很理想，此時依舊會有比較大的流失，所以咱們還要分析和評估挽留策略的效果。orm
挽留策略制定：其實挽留策略的制定在流失特徵提取時就已經制定了，在玩家非流失階段就作好流失的預防措施，這是防流失最好的辦法，當已經發生流失了，某種意義上說是咱們制定的策略效果不佳或者未考慮的因素促使流失的上升，挽留策略是咱們提高人氣，下降流失的關鍵之舉。可是不意味着好的策略就必定會有好的結果。htm
挽留策略實施：挽留策略制定好了，還須要整個運營團隊，營銷團隊，程序，策劃的共同配合執行和實施，才能達到良好的效果，而這也不是絕對的，每每咱們會受制於某些因素的影響，好比實施難度，排期等等。對象
挽留策略評估：如同咱們所作的一個活動同樣，咱們須要有針對型的進行評估和分析，目的在於不斷的修正咱們的策略，不斷適應咱們遊戲玩家和產品的發展需求。今天就說怎麼來判斷流失用戶，流失用戶的標準是什麼？
流失的定義之說
在對於流失問題上，每一個企業和產品會根據本身的需求來定義流失率，流失率定義的分類方法有不少，肯定什麼是流失用戶對於完成咱們的流失分析很重要。流失分析主要是從玩家眷性和玩家與產品的關係兩面入手。玩家眷性可能是玩家的物理屬性，而咱們要分析的是玩家與產品的關係，在這方面咱們從玩家的總體在遊戲的留存狀況下手。
在解釋以上的術語以前，咱們約定以上的用戶分類分析是以月爲度量單位展開的分析。而且如下的分析是以歷史玩家和登陸時間間隔爲維度進行的定義和分析研究。關於流失的分析還能夠重新玩家和登陸時間間隔考察、歷史玩家和付費與否、新登玩家和付費與否，不斷將幾種標準組合，就會進一步提取分析流失人羣的特徵。此外，還有好比定向的研究付費玩家的購買流失分析等等。
歷史用戶：如上述，是在上個月以前就已經成爲遊戲的玩家。而今天咱們所要進行的用戶定義是歷史用戶，再此前提下進行如下的流失定義和分析。若是用一個僞甘特圖表示以下所示：
留存用戶：歷史登陸過遊戲，且上個月和本月均登陸游戲的玩家，這類玩家是留存玩家，僞甘特圖以下：
沉默用戶：也叫作輕度流失用戶，通常的網遊產品定義的流失就到此層次就OK了，可是這只是輕度流失，沉默用戶是歷史登陸過遊戲，上個月登陸可是本月未登陸游戲的玩家。僞甘特圖以下：
流失用戶：這裏實際上是重度流失，歷史上有過登陸，可是上個月和本月均未登陸游戲的玩家，僞甘特圖以下：
迴流用戶：歷史有過登陸行爲，上個月未登陸，可是本月登陸游戲的玩家，僞甘特圖以下所示：
植物用戶：所謂植物用戶主要分兩類，一類是歷史用戶在上月和本月都沒有登陸的狀況下，在下個月玩家迴歸遊戲，此類用戶稱之爲喚醒用戶，如同植物人最後甦醒同樣，該類用戶的迴歸完成了一個閉環的過程。
所謂的閉環是玩家從喚醒狀態最終迴歸到留存或者回流的狀態（按照定義是這樣）。此外還有一類用戶就是沒有被喚醒的植物用戶，這一類就基本上從遊戲中流失掉了。
以上是幾類不一樣程度流失用戶的詳細解釋和描述，這幾類用戶的細分，可能有些細緻了，然而精準的把握這幾類用戶將有助於幫助咱們尋找玩家的流失特徵，從而在不一樣的時期，針對不一樣的玩家制定相應的挽留策略，出發點就是從每一種過渡狀態儘量下降玩家的轉化，由於每當用戶向下一個狀態轉化，就意味着流失的加重和損失上升。
今天的流失細分主要是從老玩家的角度出發的，有一組數聽說明了咱們細分用戶，挽留老用戶的必要性。一個企業爭取一個新客戶的成本是保留老客戶成本的5倍；客戶流失率下降5%，利潤增長25%-85%；一個滿意的客戶會帶來8筆潛在的生意，一個不滿意的客戶則可能影響25我的的購買意願，忽略對老用戶的關注，大多數企業會在5年內流失一半的顧客。儘管沒有針對網友行業的數據，不過就此看出來，挽留策略是企業盈利的保證和核心，而挽留策略從哪裏來針對誰，這就是流失分析的要作的事。
最後迴歸到開始的話題上，若是咱們要作一次活動的評估，究竟該怎麼下手？這裏我以爲有一方面經過對以上的人羣進行分析，可以看到一些咱們想要的。咱們把人羣找出來了，下面經過一系列的具體分析找出一次活動該如何分析，該如何制定下次活動，有針對的，精準的定位人羣，精準營銷。
活動對象：經過聚類分析、異常分析、RFM分析、決策樹、神經網絡、logistics等方法提煉不一樣人羣的特徵，進而有的放矢；
如何營銷：不一樣的人羣，不一樣的購買習慣，可使用關聯分析、序列分析；
時間營銷：挖掘整個玩家的在時間維度上變化和行爲，生命週期挖掘、時間序列、迴歸分析；
如何評估：T、卡方檢驗、對比分析，環比同比。
以上爲流失分析的一種設計方式，如以前所提到的，流失分析還能夠從其餘維度開展，可是儘管這樣設計了，實際操做時還要結合不少的方法和其餘設計進行分析，好比對於每類人羣進行聚類分析，尋找與產品 等有關的信息。
本文分享自微信公衆號 - SQL數據分析（dianwu_dw）。
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