怎樣合理地定義用戶流失

以前發佈的《網站的活躍用戶與流失用戶》這篇文章對網站的活躍用戶、流失用戶及新用戶流失作了定義，這裏修正下對流失用戶的英文叫法，通常對流失用戶經常使用的英文爲「churn user」，以前用的wastage、away、lost等都不是太規範。後來陸續有作相關分析的朋友問到流失用戶的流失時間長度到底選擇多長是合理的，尤爲是《網站分析實戰》這本書出版以後，我在裏面有提到如何更準確地定義流失的時間長度，可能解釋的比較簡單，仍是有朋友留言反饋這方面的問題，因此這裏再用一篇文章解釋一下。

流失用戶與回訪用戶

流失用戶的定義請參考《網站的活躍用戶與流失用戶》這篇文章，要解釋怎麼樣合理地去定義用戶流失時間段長度的問題，須要先介紹一個新的指標概念：回訪用戶。這裏的回訪用戶不是指Google Analytics上面的Returning Visitor（與新用戶相對，指以前訪問過網站的用戶再次訪問網站），這裏的回訪用戶指流失以後再次訪問網站的用戶，即用戶曾經流失過，知足流失時間期限內徹底沒有訪問/登陸網站的條件，但以後從新訪問/登陸網站。而後，根據回訪用戶數能夠計算獲得用戶回訪率，即：

　　用戶回訪率 = 回訪用戶數 ÷ 流失用戶數 × 100%

回訪用戶率的數值大小間接地能夠驗證對用戶流失定義的合理性。正常狀況下，用戶的回訪率應該是比較低的，從業務的角度考慮，若是對流失的定義是合理的，那麼很難讓那些對你的網站已經失去興趣的用戶從新來訪問你的網站。通常狀況下，網站的用戶回訪率應該在10%如下，在5%左右的數值是比較合理的，對於成熟的網站而言用戶回訪率會稍高，而新興的網站的用戶回訪率一般更低，尤爲像手機APP這類用戶易流失的產品。

流失期限與用戶回訪率

用戶流失的流失期限的長度與用戶的回訪率成反比，咱們在定義用戶流失時使用的連續不訪問/登陸網站的期限越長，這批流失用戶以後回訪網站的機率就會越低，而且隨着定義的流失期限的增大，用戶回訪率必定是遞減的，並逐漸趨近於0。那麼若是選擇合適的流失期間長度？咱們能夠設定不一樣的流失期限長度，進一步統計每一個流失期限的用戶回訪率，並觀察用戶回訪率隨定義的流失期限增大時的收斂速度。若是以「周」爲單位設定流失期限：

根據設定的不一樣流失週期的用戶回訪率的變化曲線，咱們可使用拐點理論（Elbow Method）選擇最合適的流失週期。

拐點理論：X軸上數值的增長會帶來Y軸數值大幅增益（減益），直到超過某個點以後，當X增長時Y的數據增益（減益）大幅降低，即經濟學裏面的邊際收益的大幅減小，那個點就是圖表中的「拐點」。好比上圖中流失週期增長到5周的時候，用戶回訪率的縮減速度明顯降低，因此這裏的5周就是拐點，咱們能夠用5周做爲定義用戶流失的期限，即一個以前訪問/登陸過的用戶，若是以後連續5周都沒有訪問/登陸，則定義該用戶流失。

因此，有個這個辦法以後，就能更加合理地定義流失用戶的統計邏輯，而以前要作的就是選擇不一樣的流失期限分別計算用戶的回訪率，而後用統計的到的數值生成如上的一張帶平滑線的散點圖，問題就迎刃而解。