摘要：在电商运营过程中，用户留存、用户活跃、用户流失这三个指标是大家最关心也最核心的指标。其中，用户流失这个指标尤其值得关注。
在电商运营过程中，用户留存、用户活跃、用户流失这三个指标是大家最关心也最核心的指标。其中，用户流失这个指标尤其值得关注。
今天和大家分享下如何针对不同类型的流失用户来制定分析营销略，并通过一个实战案例演示如何进行流失用户分析。
电商：近30天无登录&无订单视频会员：到期未续费且7天内未打开APPSaaS：连续90天未登录后台这些其实都是用户流失的表现。所谓用户流失，就是“用户主动或被动地停止与你产品/服务发生价值交换，且超过约定时间仍无回归迹象”。
和用户活跃、用户留存不同，用户流失不是个客观事实，而是个主观认定。
用户流失的原因并不是单一的，因此需用户流失进行分类。通常来说，用户流失分类方法具体来说有三种：
1.“四象限”分析法
在实际工作中，只有对用户流失的原因拆得够细，才能把有限的券、短信、电话预算花在刀刃上。一般来说，可以通过“四象限”的方法来对用户流失进行分类。
2.按“流失路径”分析
具体来说，可根据用户流失的路径划分为三种类型：现行流失、隐性流失和季节性流失。
显性流失：主动退订/注销账号，原因明确（价格、功能）隐性流失：不登录、不续费，但账号仍在，占流失总量80%+季节性流失：旅游、教育、健身等淡旺季明显，可预测回流3.按“生命周期”分析
根据用户生命周期，从新手、成熟、休眠三个阶段对流失用户进行分类。
新手流失：注册7天内无关键行为（激活即流失）成熟流失：曾活跃>30天，突然沉默休眠流失：长期低活跃，逐步递减到0针对不同类型的流失用户，需结合其行为特征和流失原因设计差异化挽回策略。
大致可以分为三步：
第一步：用户特征与流失探索性分析，从用户维度特征和用户行为特征角度，找到和用户流失有较大关系的用户特征。
第二步：用户特征与流失相关性分析，通过计算相关系数，确定用户特征和用户流失情况更加精准的关系-正相关or负相关。
第三步：建立机器学习模型，对数据进行挖掘分析，寻找用户特征与用户流失情况的关系，并将结果和第一二步结合起来，形成最终针对平台的运营建议。
接下来，我们以某电商订阅会员为例来向大家展示具体的操作过程。
背景：31%流失率，预算=流失人数×8元
1. 打标签
价值分=近1年GMV分位数（高>400元）意愿分=模型P(churn)反向映射30分钟跑完SQL+Python，产出4个bucket共18万人
2. 策略部署（4周实验）
部署策略的前提是要对用户行为特征做好分类，即掌握用户在平台上的行为数据，包括仓库到顾客地址的平均距离、订单数较去年增加、顾客对服务的满意度、距上次下单天数、上月订单数量、上月平均折扣金额、上月使用的优惠券数量、上月投诉次数、使用APP的时间、使用平台的时间和用户关注的主播数量。
通过分析各行为特征指标流失用户和非流失用户的均值，差异较大的特征指标为影响用户流失情况明显的指标，对这些特征进行分析，然后再进行策略部署。
3. 资源重分配
券预算：分为A、B、C、D四档，分别为50%、30%、15%、C5%投诉率降42%在战略部署的前提下，通过资源重新分配，整体用户流失率下降了5.1%，实现净赚8500万的目标，ROI达到3.4。
根据以上分析，可通过以下几种方式进一步对运营策略进行优化，减少用户流失率
真爱：电话脚本“为您保留黑金价+优先客服”，通话≤90秒价敏：倒计时条+“再犹豫就恢复原价”动态文案自然：DSP用“淘系/京东”人群包Look-alike 2%，只投7天假性：Push标题“红包已到账，点我秒续”+一键续费DeepLink总的来说，无论是何种类型的用户流失，一是要明确问题，界定流失用户，寻找流失原因；二是要分析原因，用多维度拆解分析方法，把流失用户拆分为渠道维度，产品维度，竞品维度和用户维度，再进行假设检验分析，找出用户流失的原因。
面对流失情况，针对具体原因，提出改进措施，吸引用户回归。
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CDA数据分析师在银行业的数据岗中认可度非常高，一般都要求考过CDA数据分析师二级，CDA二级中包含了模型搭建的详细内容，对于数据岗的工作来说特别有帮助，一些企业可以给报销考试费。
来源：CDA数据分析师一点号