作为运营喵，你知道每天用户“流失”了多少吗？

拉新、促活是运营喵每日必做的工作之一，但是在用户来了之后能留下的有多少？作者@杨丽清 通过数据分析用户流失及不活跃的原因，一起来涨姿势。

作为运营喵，用户是我们最在意的人，他们就像我们的爱人，为了他们简直扑汤蹈火，想尽各种有的没的办法把他们拉倒自己的产品上，各种“零成本一年百万用户是怎么做到的？”、“做到三十万就靠这四招！”……这类的“拉新”文章太多太多了，这些人是不是很牛逼？好像是，但是今天我不是要去验证这些方法能不能行。我想说的是：就算用(kai)户(yuan)拉来了又怎么样，用户会“流失”、会“漏掉”的，我们是不是更应该好好留住用户，尽量少溜（jie）走(liu)？那么，问题就来了：我们怎么知道用户是不是“流失”了？这个很明确，一定是会通过各种数据来证明。当然，每个运营或者公司对“流失”的概念不一样，我只是分享个人经验，若意见不同，勿喷。

我将“流失”分成两个部分：一是新用户首次来网站是否存在“流掉”；二是这些新用户之后还没有活跃？是否留存下来？

一、新用户首次来网站是否存在“流掉”

新用户首次来网站是否存在“流失”，应该是新访客，这是还不能算是用户，以电商行业为例子。

大范围：

从访问网站-注册—购物车—下单—购买（有的网站可能还有充值之类的），这是最常见的分析维度，去看新访客的“流掉”情况；

这是某电商网站过去一周的新访客的操作路径，我们一步一步解析：

PS：每个网站对数据KPI的理解不一样，我的所有数据都不是真实的工作数据，我只是举例说明，请大家看的是运营分析逻辑，而不是介些数据哈！！！

访问—注册

不管这些访客是通过什么渠道知道并来到网站，我们都夹道欢迎，可是为什么只有54%的访客注册了，是各渠道推广质量不好（只有流量没有质量的渠道不要也罢）？是推广信息和网站不对称，访客感受“受骗”立马离开（小提醒：渠道效果记得同时优化，不然白白花钱）？或者网站和产品不够吸引人、注册入口不明显（若是这些原因，那应该和产品聊一聊了）？还是新人引导不够，大家操作无从下手（产品、运营都有责任，快来解决问题，都别幸灾乐祸啦！）还是网站设计不够酷炫（应该知道找sei吧）？不然就是网站对新用户的优惠不够，很多时候电商拼的是价格、优惠程度（还不快去了解下市场、竞品的优惠情况，分析下自己网站优惠是不是真有问题）？

注册—购物车

这步路径更多应该去分析产品列表页/详情页和购物车之间的关系，一会我再说。

下单—成功购买

除了那些可能很久之后才会结算的用户（当然只是少数），这步路径转化率为68.8%；这时候，产品应该想想这步的操作是不是不流畅，比如支付什么的，导致“流掉”一半的用户；支付方面，还涉及支付平台的性能，支付是不是够快，会不会经常支付失败等；这些问题看似不惊人，其实特别影响支付的心情和状态（反正我是这样，支付慢我一定等不了）。运营应该想想这步的转化引导是不是不够。

分享一个上周的亲身经历，某宝的某店，那次我下单了，但是不知道什么原因忘了付钱，然后人家客服MM就以非常俏皮的口气提醒没付钱，虽然知道她的“贼心”，但是我还是乖乖付钱了，这是我第一次遇到这样的提醒。所以，运营有时候只是小小的一步，也许就会有大大的收获。

小范围

分析完大范围，再来看下小范围：详情页、二级页之间的关系，即各级页面的转化。

两个办法：

追踪每个用户的操作路径（具体到各页面），分析用户多在哪些页面流失，对这些页面进行重点监测，然后该优化就优化； 查看热力图，分析哪些用户的点击少，也能了解用户可能流失的区域；

分析这些页面关系，还有一个价值：就是去发现一些页面之间的关系，继而去发现一些商品之间的关系，可以做一些商品关联推荐、合绑销售等。

二、这些新用户之后还没有活跃？是否留存下来？

除了首次的行为外，运营更看重的是这些用户之后是否活跃，活跃有可能是登录，有可能是购买；无论是什么，努力把他们都变成老用户、忠实用户，提高网站留存率，要知道他们才是网站价值的最大贡献者。

活跃用户

先看活跃用户，一般用折线图表示即可，直观明了；

留存率

那就看看他们的留存率吧，留存率概念应该运营童鞋都懂，我就不啰嗦了。一般用“40–20–10”规则，表示的是次日留存率、第7日留存率和第30日留存！结合自己网站评估下吧！

以上这个数据代表性不强，只是留存率思维的一种展示，至于留存率的计算，其实很简单，数据工具有这个高级计算选项。然后设置一直“红色”条件，设置一些数据条件，用来提醒、预警，预防数据太低。

留存率反映的是一种转化率，由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，能看到不同时期的用户的变化情况。留存率很重要，但不一定都关注次日留存率，各种网站、APP的特性也不一样，so留存率一般包括：次日留存、3日留存、7日留存、15日留存、30日留存、3个月留存、半年留存等概念。注意：留存率并不一定能代表活跃度，但是活跃度低的产品留存率肯定高不了。

做完了数据分析大体就能知道用户“流失”的情况了，但作为运营，更重要的是从数据中发现问题，然后制定相应的运营方案，比如怎么能让用户少流失点、如何召回、是不是要设置流失预警、等等，慢慢优化效果。

So运营会做数据分析是很重要的，我在这条路上越走越远啦，越来越顺，过程中有很多意外发现，对自己的运营成长也有很有利。分享经验，希望和大家共勉，加油！！！

 

作者：杨丽清（yang18210462108），产品运营。2年互联网运营工作经验，喜欢运营，擅长用数据优化、驱动运营，希望做个全能的运营狗。

本文由 @杨丽清 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。