用户流失预警：除了真诚还要有套路！

许多运营汪和产品汪们都在绞尽脑汁地努力提升现有用户的活跃度，却忽略了数量更为巨大的已流失用户。在充满诱惑的今天，用户在流失期间很可能已经移情其他产品，之所以研究流失用户的召回策略，原因有二：1、注册用户成本极高；2、流失用户的去向通常是竞品，一来一回间成本势必加倍。那么流失用户运营的真正本质是什么？其本质就是基于用户大数据分析的流失预警。用户大数据分析需要运营能够将用户的基础画像数据、行为数据、消费数据进行建模并挖掘用户流失特征；流失预警需要运营能够根据用户流失特征准确预测哪些用户面临流失？是平台的高价值用户还是一般价值用户？每种用户流失挽回的策略也不同。
所以做不做流失预警的差别不在于是否进行召回，核心在于将召回时间提前，并且是针对单个用户进行的；更本质的目的是提升召回概率。

怎么搭建流失预警模型？

用户流失的一个衡量标准

流失用户是指那些曾经使用过产品或服务，由于对产品失去兴趣等种种原因，不再使用产品或服务的用户。
定义流失用户主要由两个维度组合而成，行为+周期，不同的产品定义也不相同。比如社交类，如QQ，微信等即时通讯app，在两个月内用户没有操作行为，即可认为用户已流失；
对于电商产品来说，如果用户在长达半年到一年内没有打开app/官网，则可认为用户已流失。

为流失用户构建模型

在第一步已经定义好了什么叫流失用户，第二步需要看用户流失前会有哪些特征根据对流失用户的定义找到流失用户，通过观察找出TA们的共同属性：

• 用户流失前，进行了哪些行为？
• 流失的用户从什么渠道来，是否集中在某一个或者某几个渠道？
• 流失用户的行为特征：性别，上传头像比例，人均发言量，年龄，地域等等是否类似。
• 用户发生流失前，产品是否发布了新版本，或者更改了某些用户依赖的功能。

结合用户属性和用户行为，对用户进行精细化运营，找出留存用户与流失用户的行为差异，找出流失原因，是性别？是用户使用的浏览器？还是留存用户触发了某些功能，而流失用户没有触发？通过用户画像，找出差异后，针对差异，进行相应的改版和引导。

流失预警模型搭建

3.1.梳理流失行为高发节点

比如，你发现3成用户可能都是注册过后基本就再也没有访问过了，发现2成左右的用户大约在第一次使用过后半年前后的时间内出现流失，以及发现又有15%左右的用户都是在使用过某功能后就再也没有访问过你的产品了，则“注册过后”、“注册后半年前后”以及“使用某个功能过后”都是流失高发节点。围绕着找到的相应的流失节点，需要先洞察所有流失用户的数据寻找一些共性行为特征。

蓝色曲线和红色曲线分别代表两类产品的用户留存曲线：红色曲线：大部分产品的用户都是逐渐流失的；蓝色曲线：明显的“先低后高”趋势，原因可能是：用户在使用初期并没有发现产品的核心价值，所以对于蓝色曲线的产品来说，“用户下载注册—发现核心价值”是最容易带来用户流失的环节。因此，可以采取如下策略：

• 如果发现大量用户都无法在短期快速内掌握产品的核心价值，或者不认为产品不可或缺，那么产品本身是存在问题的，需要产品尽快迭代；
• 如果排除第一种可能，那么就需要教育用户，让用户养成使用产品的习惯；

总之，该类型用户应再进行产品引导而对于红色曲线的产品，用户流失大多是曾经活跃过的用户，正常的热情下降或产品升级导致热情下降的原因而离开产品，那么，该类型用户应该引导新功能/新特性/新玩法。
3.2.结合用户访谈、用户行为数据分析等各种手段定义出用户流失的原因比如，注册后即流失很可能是因为用户没有看懂产品是干什么的，也没有很好的引导，不知道怎么使用。
3.3.有针对性的节流策略定义出一系列手段用于降低流失的可能性，包括但不限于特殊福利折扣，优化流程、引导文案，设置用户流失预警机制，等等。

用户召回

4.1.用户分群，按优先级进行召回

用户召回是有成本的，不可能所有用户都召回，因为用户中有刷量的用户，有垃圾用户，这些用户就应该放弃，而优先召回曾经的真实用户。初期的产品没有达到用户预期很可能就流失掉了，流失后就需要想办法把这一部分用户召回来。这里推荐一个好用的工具
——诸葛io用户分群功能，选择一个筛选条件：在最近30天内没有登录，即定义为流失用户，而把最近60天，有且有过3次付款行为的实名用户，定义为高质量用户，给这个用户群命名为，高价值流失用户，现在需要进行这一部分用户群的召回。

4.2.召回渠道

4.3.召回文案

在进行消息推送的时候，文案的撰写也是很有技巧的。中国人说话一般比较含蓄，你不能直白的说“我们做了更新，你赶紧来看看”，“我做了个活动，你快点来参加”。在对用户进行召回消息推送的时候，需要明确，用户的真正需求是什么。
以电商类APP为例：用户想通过APP购买到便宜又好用的东西，就可以结合当下热点以及用户需求，推送消息。通过电子邮件，向用户告知最近的打折及其他活动，比如正值618，各个平台都在搞活动，那么即可及时告知用户，使用他可以获得更多的优惠。

案例来自：诸葛io某电商类企业客户对于电商类产品的用户，通常在注册后将完成购物流程，所以，最怕用户完成注册，但24小时内都未创建订单，那么，此时为这样的注册用户推送一条短信，引导其下载移动端APP领取红包。 从另一个角度来说，通过上述精准触达，即可避免刚需用户（刚需用户：即使不收到红包也依然会下单的用户）消耗营销费用。同时这家电商企业的微站、web端，移动端都是互相引流的，最终需要将用户聚合到APP端后再沉淀。通过诸葛io的智能触达还实现了平台牵引，因为触达的信息要求用户下载移动端APP，如此将极大提高运营效率，且诸葛io的触达是自动化的，另外，支持其他场景的自动化运营策略，让整个运营效率最大化。

用户召回后引导

用户被成功召回，可能是你刚好切中了TA的需求，愿意再给你一次机会。可是如果用户一打开APP，整个界面都和离开之前不一样（很多APP都在快速迭代，功能和UI往往有较大变化），使用起来很困难，则很可能又会流失。
对于有过大改版的APP，可以加入新手引导页面，对用户进行引导。除了新手引导，还可以将新功能/新玩法推送到消息通知中心中，用户打开消息中心就能看到APP做了哪些更新，但一般是用新手引导的方式。

总结

传统靠感觉或者经验运营已不是主流观点，精细化运营才是保证在这竞争极大的市场里得以生存，甚至是进步。而数据的分析，是保障精细化运营开展的基础，挖掘每个可能有价值的数据，带来用户增长，进而实现商业价值的提升。