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每日干貨好文分享丨請點擊+關(guān)注 對商業(yè)智能BI、數(shù)據(jù)分析挖掘、大數(shù)據(jù)、機器學(xué)習(xí)感興趣的加微信tsbeidou，邀請你進入交流群，數(shù)據(jù)愛好者們都在這兒。 歡迎關(guān)注天善智能微信公眾號，我們是專注于商業(yè)智能BI，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的垂直社區(qū)。 數(shù)據(jù)化運營過程中的三個關(guān)鍵詞，是開源、節(jié)流、保活躍。 在之前的兩篇AARRR博文中，我們分別就新增用戶、提升用戶活躍度來進行展開。 在本篇博文中，我們重點“節(jié)流”，也就是AARRR中的留存和流失分析。 什么是留存（Retention）和流失（Churn）？ 一般而言，留存(Retention)就是使用了一段時間的產(chǎn)品后，仍然留下來的那部分用戶。在零售業(yè)和服務(wù)業(yè)，更多地使用交易數(shù)據(jù)，因此留存是指發(fā)生過交易或者消費的客戶，在接下來的若干期間內(nèi)，仍然重復(fù)交易或消費的客戶。而流失（Churn）恰恰相反，是不再繼續(xù)發(fā)生交易或者消費的客戶。 Cohort Analysis，宏觀上說是人群行為分析的一種，應(yīng)用中特指留存分析、粘性分析。因此我們談到留存（Retention）時，也會提到Cohort Analysis。 留存率是統(tǒng)計某個期間新增客戶中，經(jīng)過一段時間后仍然存在客戶行為（如登陸、消費）的客戶的比例。和回購率/復(fù)購率類似，留存不僅是個可以反映客戶粘性的指標(biāo)，更多地反映產(chǎn)品對用戶的吸引力。 作為客戶分析中最重要的指標(biāo)之一，留存率一來可以衡量渠道拉新最終的結(jié)果——有多少人留下來，二來可以通過留存率來分析產(chǎn)品的使用情況。如果某產(chǎn)品新用戶占比過高，那說明該產(chǎn)品的活躍可能是靠推廣得來，尤其需要關(guān)注用戶的留存率情況。 取決于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和業(yè)務(wù)類型，對于游戲行業(yè)而言，通常比較容易計算首日、次日、3日、7日、14日以及30日留存率。對于一般的零售業(yè)和服務(wù)業(yè)（如餐飲），由于客戶行為數(shù)據(jù)不然手機游戲互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)那么易于獲得，因此可以采用最常用的銷售明細(xì)數(shù)據(jù)，來計算流失和留存。 如圖所示的留存率曲線，通常經(jīng)歷過一段時間后，留存率會下降到一定水平保持穩(wěn)定（如10%），如果再整個過程中采取多項措施，將留存率提升到更高，比如50%。反映到后續(xù)的收入（Revenue）指標(biāo)中，將給我們帶來更高的收益。 留存率 vs 流失率的計算 直觀來講，留存是相對于流失而言的。如果客戶沒有留存下來，那么必然流失掉。那么，是否可以根據(jù)1-流失率，簡單地得到留存率呢？ 答案顯然是否定的。 首先：
由于相對的整體不同，那么必然有：留存率 不等于（1-流失率） 但是，這并不妨礙我們，通過流失的角度，來看待客戶留存。 計算逐期客戶流失率 計算逐期客戶流失率 逐期客戶流失率，是指在上個統(tǒng)計期間（季度）發(fā)生過交易消費行為的客戶，在本統(tǒng)計期間（如季度）并未發(fā)生交易消費行為。 另外，按季度的逐期客戶流失率，比按照月份計算的逐期客戶流失率，明顯會低一些。 取決于分析的行業(yè)以及可用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不同，可用按年份、季度、月份、星期或天來計算留存和流失。 另外，可以將客戶流失率，同客戶復(fù)購率、客戶回購率、客戶增長率結(jié)合起來開展分析。 通過創(chuàng)建交互式的雷達(dá)圖，可用綜合考察客戶粘性、客戶增長、客戶忠誠度等指標(biāo)。 客戶流失與老客戶關(guān)懷 除了逐期流失計算以外，重要的指標(biāo)是近期流失。 與逐期流失的計算通常使用：
而近期流失的計算，主要采用流失期的概念 最近一次購買時間距離當(dāng)期時間的間隔，超過360天以上的客戶，視為流失客戶。 流失期通常是進行客戶分類得到的，通常通過客戶關(guān)懷來降低流失客戶數(shù)量。 客戶關(guān)懷做關(guān)懷喚醒第一步，先把老客戶進行分類，按照最近一次的購買時間、購買頻次和購買金額，把活躍期和沉默期、睡眠期、流失期的客戶做一個區(qū)分。一般按照最近一次購買時間來說，0-90天屬于活躍期、90-180天屬于沉默期、180-360天屬于睡眠期、360天以上屬于流失期。 如上圖所示，當(dāng)前時點為2016年第三季度中的某一天，那么相對于當(dāng)前，在2013年第三季度的那批客戶中，有一部分客戶已經(jīng)流失掉了，流失的數(shù)量為391個。 2013年第四季度發(fā)生過交易的客戶中，有很大一部分當(dāng)前處于“休眠”期，因此，采取適當(dāng)?shù)氖侄伍_展客戶關(guān)懷。一般而言，處于活躍期的客戶數(shù)量占比較低，而處于休眠期（沉默期）的客戶占比數(shù)量較高的情況下，識別出那批處于休眠/沉默期的客戶，并開展客戶關(guān)懷，可以有效降低客戶流失。 防止客戶流失時，考慮客戶購買頻率 除了AARRR分析之外，我們還可以同RFM分析模型相結(jié)合，來構(gòu)造沉默/休眠客戶-高頻度客戶矩陣。 對于最近12個月份購買頻度高，并且處于沉默/休眠階段的客戶群體。通常是開展客戶關(guān)懷優(yōu)先級最高的客戶。對于已經(jīng)流失的客戶，也可從中找到最近18個月/24個月某買頻次較高的那部分客戶，采取客戶挽回手段，加快流失客戶的客戶回流。 友情提示： 天善智能是國內(nèi)最大的商業(yè)智能BI、數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域社區(qū)，歡迎大家登陸天善學(xué)院有更多免費行業(yè)專家數(shù)據(jù)庫，商業(yè)智能BI，數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘視頻和干貨好文分享。 1月5日晚8:30 平凡之處見真章！Excel透視表實戰(zhàn)直播分享 1月12日晚8:30 揭開人工智能的神秘面紗直播分享 參加每周四的公開課分享活動，請加微信：tsbeidou（備注：公司+行業(yè)+姓名）。 更多內(nèi)容歡迎登陸：https://www./ 。 |
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