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用户流失预警及挽留计划QUYAAPPCustomerchurnwarning&UserretentionplanxxxxxAPP2017-7-14目录CONTENTS1xx流失用户的确定2XXXXX挽留用户的确定3用户流失预警4用户流失预防、挽留、召回计划01XXXXX流失用户的确定•根据用户在XXXXXAPP产品中的留存数据，确定用户是否已经流失。年度工作概述Annualworksummary用户划分历史用户新增用户确定为30天之内新增的注册用户新增用户确定为历史上早期注册的用户，时间为1个月之前历史用户XXXXX流失用户的确定根据注册数据，将用户划分为新增用户和历史用户。流失用户应该在历史用户中去寻找。年度工作概述Annualworksummary本月和上个月均登录的非首登用户留存用户上月登录，本月未登录的非首登用户标轻度流失用户上月、本月均为登录的非首登用户重度流失用户上月未登录，本月登录的非首登用户回流用户留存重度流失回流轻度流失XXXXX流失用户的确定根据社交产品是特性，在历史用户中，以月为单位，分为留存用户、轻度流失用户、重度流失用户、回流用户、植物用户。首登之后，再也没登录过的用户植物用户植物02XXXXX挽留的用户定向年度工作概述Annualworksummary挽留策略只针对轻度流失用户、重度流失用户、植物用户进行。挽留我们要做什么XXXXX挽留用户的确定03流失用户预警•判断绝对流失用户•spss线性回归数流失预警数据分析•热恋期第一周数据建立预警模型•决策树模型年度工作概述Annualworksummary流失用户预警方法一：判断绝对流失用户变量X1=连续未登录天数判断标准X130年度工作概述Annualworksummary流失用户预警方法二：线性回归数流失预警数据分析（使用SPSS19版本软件）主要方法原理：以固定时间为单位，根据已判定为流失的用户行为数据，确定不同的变量，再根据变量与固定时间内登录次数(因变量)的变化，来分析各项数据变量对于因变量的影响严重性，标准回归数越大，说明影响越严重。使用的工具如下：年度工作概述Annualworksummary流失用户预警方法二：线性回归数流失预警数据分析（使用SPSS19版本软件）预警模型变量的确定：（产品上线后，需要根据当时的需求灵活调整，这里只是建议）以周为单位用户行为统计变量：X1=在线时长X2=发帖次数X3=评论次数X4=点赞次数X5=浏览次数X6=创建圈子次数因变量：Y=登录次数年度工作概述Annualworksummary流失用户预警方法二：线性回归数流失预警数据分析（使用SPSS19版本软件）预警模型变量的确定：（产品上线后，需要根据当时的需求灵活调整，这里只是建议）以月为单位用户行为统计：变量：X1=年龄X2=性别X3=内容产出次数（评论+发帖）X4=正面行为次数（点赞+分享）X5=页面操作次数1（点击下方菜单按钮）X6=页面操作次数2（点击进入圈子次数）X7=页面操作次数3（点击进入帖子次数）X8=创建圈子次数X9=在线时长X10=投诉次数因变量：Y=登录次数年度工作概述Annualworksummary流失用户预警方法二：线性回归数流失预警数据分析（使用SPSS19版本软件）例子：数据扒好后，导入软件中，直接利用软件计算标准回归系数即可。年度工作概述Annualworksummary流失用户预警方法二：线性回归数流失预警数据分析（使用SPSS19版本软件）分析查看方式：得到每个变量不同时期的标准回归系数后，可以进行比对。因为每个产品每个时期的数据都不一致，因此没有任何系数代表数据对因变量影响=0，因此需要根据所有数据的系数，来自行比对，判定影响严重性。如果系数是负数，说明是反作用影响，如果系数是正数，说明影响是正作用。例如，算出变量的系数分别是：0.0082、0.0012、0.0013、0.0023而当你下次如果更换数据的计量单位，算出系数分别为：0.2223、0.2321、0.2342、0.1212那么前一组中的0.0082，不一定比0.2342影响小。这就需要后续对具体项目的分析了。将来还可以根据用户盈利、累积阅读量、累积评论数等为变量，以用户是否流失Y=0或1为因变量，计算这些数据对于用户流失的影响。年度工作概述Annualworksummary流失用户预警方法三：根据已流失用户在产品热恋期数据建立预警模型上线1个月后，分别计算留存、流失、回流用户注册后第一周的各项操作数值的平均值，来以此作为用户未来是否会流失的预警。如果后来注册的用户低于这个平均值，就采取措施进行挽留。各项为：X1=登录次数X2=在线时长X3=发帖次数X4=评论次数X5=点赞次数X6=分享次数X7=菜单点击次数X8=各页面切换次数X9=投诉次数年度工作概述Annualworksummary流失用户预警方法四：决策树模型上线3个月后，分别根据各变量与流失用户的关系建立决策树，按严重性统计流失影响因素，有针对性地进行产品优化。共XXX用户流失用户：Xxx人X1用户人数：流失人数：X2用户人数：流失人数：A1用户人数：流失人数：A2用户人数：流失人数：A3用户人数：流失人数：B1用户人数：流失人数：预判上线前用户流失模型以产品上线后10万用户为基准，进行流失用户模型预测。年度工作概述Annualworksummary预判假设在10万用户成功注册的情况下，上线后第一个月保持用户平稳增长，共增长2万用户，假设首月末用户流失率为:（100000x45%+20000X5%）/100000=46%对影响用户流失的数据进行预判。年度工作概述Annualworksummary预判变量种类一：反应用户使用情况（在线时长X1、登录天数X2、登录频次X3）04预防、挽留策略•预防•回流年度工作概述Annualworksummary优化ui简化操作流程添加复制操作说明Beta内存版本预防、挽留策略（一）预防针对有流失倾向的用户进行重点维护1、根据变量对于登录的负相关影响，从产品方向提出优化。包括：简化操作步骤和流程、添加复杂操作的说明提示、移动常用按钮的位置\样式、建立beta版本进行内测等。年度工作概述Annualworksummary预防、挽留策略（一）预防针对有流失倾向的用户进行重点维护2、针对不同原因的流失用户，分别进行挽留操作。针对投诉：及时联系用户了解情况，并处理好问题针对内容：针对不同类型进行分别维护有放弃倾向的阅读者（阅读、评论、点赞等数据负相关）：推送调查问卷、鼓励发表意见、根据历史搜索和浏览喜好，推送更关注的内容、水军号为他增加粉丝放弃产出内容者（发帖数据负相关）：调用相关数据分析原因，水军号增粉增评论刷阅读量、适当提供官方鼓励（如承诺推荐位等）、官方指导内容改进年度工作概述Annualworksummary预防、挽留策略（一）预防针对有流失倾向的用户进行重点维护3、推送引起关注，如：手机终端推送和短信推送4、针对用户角色的转变重点维护用户突然转变身份，预示着可能会离开，例如：免费用户变为付费用户阅读用户变为内容产出者圈民变成圈主其他数据快速缩减或激增等维护方式：鼓励身份转变，采取一些免费的官方激励手段，如人为美化和改动用户数据等年度工作概述Annualworksummary预防、挽留策略（一）预防针对有流失倾向的用户进行重点维护5、针对目的性用户的维护用户一开始来的目的各不相同，下载之后可能会有失望情绪，针对不同渠道加入的用户，展示不同的开屏和引导。工作完成情况Jobcompletion回流用户植轻度重物流失用户度预防、挽留策略（二）回流针对已确定为流失用户的那部分进行挽回难度年度工作概述Annualworksummary预防、挽留策略一轻度流失通过发送手机端推送、短信推送进行用户召回：手段：1、标题党：利用夸张的标题刺激用户点击进入2、关注信息：通过系统计算出用户喜好，推送它们的相关信息3、关注好友：通过曾经有一定频率聊过天的好友、评论过的用户等，推送它们的等人信息4、福利赌博：推送关于赠送福利的信息5、开门见山：直接召回，比如“小趣君想你了”等等。6、内容相关：针对用户历史发布过的内容等，系统刷赞、评论等，推送给用户看，引起用户的注意。如“您的帖子已经被XXXXX官方推荐至首页，已有71个人评论，点击查看详情”年度工作概述Annualworksummary预防、挽留策略二、重度流失重度流失基本已卸载app，所以使用短信机会更大。方式与轻度基本一致。更关注元素与之前喜欢相关的新的关注点福利优待标题党年度工作概述Annualworksummary预防、挽留策略三、植物用户植物用户属于因为某些原因下载了app，因为没有持续使用app的目的性，马上就卸载了。可能是由于夸张宣传、换量捆绑、游戏H5吸引等原因进入。这类用户只贡献了注册量，与产品没有更多交集，也无法调用更多数据，因此召回比较困难，就跟唤醒植物人一样。为节约成本建议放弃，也可适当使用福利、标题党等形式尝试。特别：在用户注册的时候，系统静默调用用户通讯录，召回的时候可使用虚假信息您的好友XXX邀请您跟他一起使用app等。谢谢观看！QUYAAPPCustomerchurnwarning&Userretentionplan