很久沒有更新部落格了，這篇再寫一些關於「使用者流失」的內容。之前發布的**的活躍使用者與流失使用者這篇文章對**的活躍使用者、流失使用者及新使用者流失做了定義，這裡修正下對流失使用者的英文叫法，一般對流失使用者常用的英文為「churn user」，之前用的wastage、away、lost等都不是太規範。後來陸續有做相關分析的朋友問到流失使用者的流失時間長度到底選擇多長是合理的，尤其是《**分析實戰這本書出版之後，我在裡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，還是有朋友留言反饋這方面的問題，所以這裡再用一篇文章解釋一下。
流失使用者與回訪使用者
流失使用者的定義請參考「**的活躍使用者與流失使用者」這篇文章，要解釋怎麼樣合理地去定義使用者流失時間段長度的問程式設計客棧題，需要先介紹乙個新的指標概念：回訪使用者。這裡的回訪使用者不是指google analytics上面的retu程式設計客棧rning visitor（與新使用者相對，指之前訪問過**的使用者再次訪問**），這裡的回訪使用者指流失之後再次訪問**的使用者，即使用者曾經流失過，滿足流失時間期限內完全沒有訪問/登入**的條件，但之後重新訪問/登入**。然後，根據回訪使用者數可以計算得到使用者回訪率，即：
使用者回訪率 = 回訪使用者數 ÷ 流失使用者數 100%
回訪使用者率的數值大小間接地可以驗證對使用者流失定義的合理性。正常情況下，使用者的回訪率應該是比較低的，從業務的角度考慮，如果對流失的定義是合理的，那麼很難讓那些對你的**已經失去興趣的使用者重新來訪問你的**。一般情況下，**的使用者回訪率應該在10%以下，在5%左右的數值是比較合理的，對於成熟的**而言使用者回訪率會稍高，而新興的**的使用者回訪率通常更低，尤其像手機app這類使用者易流失的產品。
流失期限與使用者回訪率
使用者流失的流失期限的長度與使用者的回訪率成反比，我們在定義使用者流失時使用的連續不訪問/登入**的期限越長，這批流失使用者之後回訪**的概率就會越低，並且隨著定義的流失期限的增大，使用者回訪率一定是遞減的，並逐漸趨近於0。那麼如果選擇合適的流失期間長度？我們可以設定不同的流失期限長度，進一步統計每個流失期限的使用者回訪率，並觀察使用者回訪率隨定義的流失期限增大時的收斂速度。如果以「周」為單位設定流失期限：
根據設定的不同流失週期的使用者回訪率的變化曲線，我們可以使用拐點理論（elbow method）選擇最合適的流失週期。
拐點理論：x軸上數值的增加會帶來y軸數值大幅增益（減益），直到超過某個點之後，當x增加時y的資料增www.cppcns.com益（減益）大幅下降，即經濟學裡面的邊際收益的大幅減少，那個點就是圖表中的「拐點」。比如上圖中流失週期增加到5周的時候，使用者回訪率的縮減速度明顯下降，所以這裡的5周就是拐點，我們可以用5周作為定義使用者流失的期限，即乙個之前訪問/登入過的使用者，如果之後連續5週都沒有訪問/登入，則定義該使用者流失。
所以，有個這個辦法之後，就能更加合理地定義流失使用者的統計邏輯，而之前要做的就是選擇不同的流失期限分別計算使用者的回訪率，然後用統計的到程式設計客棧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。
本文標題: 怎樣合理地定義使用者流失
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怎樣合理地定義使用者流失
最近最常被問到的就是一些使用者的統計指標，無論是決策層還是產品部門，所以這篇文章重點說下使用者指標的一些內容。假設你想用盡量簡潔有效的資料了解乙個 或產品的使用者情況，你會問哪幾個使用者資料？其實乙個聰明的提問者永遠不會問 的累計使用者數有多少，甚至不會問 的uv是多少，因為這些指標都不能從真正意義...
合理定義使用者流失
1.乙個使用者流失在與使用者多久時間長度沒有和產品進行交叉 比如消費，瀏覽 之類的 主要問題在於怎麼合理的去定義使用者流失時間段長度的問題。有個指標叫做回訪使用者 指的是使用者指流失之後再次訪問 的使用者，即使用者曾經流失過，滿足流失時間期限內完全沒有訪問 登入 消費之類的條件，但之後重新訪問 登入...
合理地使用技術
公司最近有了乙個新的專案，於是你把目前最流行的技術和應用框架都寫在了一張白紙上。這些都是時下最火的技術，你覺得這些技術在你的應用裡都應該能用到。想一想，你的簡歷上將留下漂亮的一筆，用了這些偉大的技術，你的新應用也將具有極高的技術含量。其實盲目地為專案選擇技術框架，不考慮技術是否適合專案，這種做法有些...