消耗和保留分析以增加重复购买者

客户保留是任何公司的关键指标。 高客户保留率意味着更多客户在您的产品中发现价值，并将长期留在您身边。

相反，低保留率可能表明用户正在迅速对您的产品失去兴趣并可能很快离开。

为了鼓励客户留下来，了解您的流失和保留分析非常重要，因为它们可以帮助您确定影响客户忠诚度的因素。 幸运的是，优化您的留存指标从未如此简单——只要您拥有正确的工具和流程。

流失（流失）和留存之间的差距

流失率或流失率衡量在给定时期内停止使用产品订阅或服务的客户数量。 有几个因素会导致人员流失，包括糟糕的客户服务、高昂的价格以及客户需求或环境的变化。

保留是减员的反面。 这是让现有客户满意并防止他们离开的过程。 留住用户的成本远低于获得新用户的成本，因此缩小两者之间的差距至关重要。

您可能习惯于看到典型的留存曲线，该曲线在 X 轴（通常是百分比）上绘制天数，在 Y 轴上绘制活跃用户的比例。

这条留存曲线的问题在于，它将许多不同类型的用户组合成一条曲线。 实际上，并非所有用户都是平等的。

活跃用户会经历三个不同的留存阶​​段：

1. 新用户：对您的产品不熟悉的用户。
2. 当前用户：与您的产品互动时间不限的用户。
3. 复活用户：之前使用过您的产品，然后在恢复使用前一段时间处于非活动状态的用户。

一些休眠用户已经从雷达中消失，不再使用您的产品。 在这一点上，这些客户被认为是流失的。

您需要与新用户和现有用户进行不同的交互，制定计划以带回休眠用户，并鼓励每个用户群保持活跃并更多地使用您的产品。

作为我们免费的掌握保留手册的一部分，了解有关此保留生命周期框架的更多信息，该手册剖析了如何在每个保留阶段吸引用户以实现行业领先的比率。

保留与流失：您应该跟踪的基本 KPI

对用户留存影响最大的指标是关键事件和产品使用间隔； 但是，我们将在下一节中更详细地介绍这些内容。 现在，让我们牢牢掌握流失率和保留率。

客户流失率

客户流失率是在特定时期内停止与您开展业务的客户的百分比。 这是客户保留率的倒数。

流失率至关重要，因为它可以帮助您了解如何有效地留住客户。 如果您的流失率很高，您需要弄清楚客户离开的原因。

计算客户流失率的公式为 [Y/X] × 100，其中 Y 是该期间流失的客户数量，X 是该期间开始时的客户数量。 例如，如果您在 1 月份开始时有 400 个客户，到月底，您已经失去了 60 个客户，那么您的客户流失率为 15%。 这是这个示例流失率作为公式：

60/400 × 100 = 15%

流失率通常与流失率互换使用——后者进一步分为自愿和非自愿流失。

自愿减员是在客户控制之下的减员。 例如，如果客户因为转而使用竞争对手的产品而取消订阅或服务，这将被视为自愿减员。

非自愿减员是客户无法控制的减员。 如果客户的信用卡过期并且他们没有更新他们的帐单信息，从而取消了他们的订阅，那将是非自愿的减员。

您可能想知道：什么是可接受的流失率？

B2B 公司的平均流失率通常在 5% 左右，而 B2C 公司的平均流失率则为 7.05%。 这只是行业利率的冰山一角。

研究表明，在看似相似的行业中，费率差异很大。 例如，SaaS 行业的平均值仅为 4.79%，而商业服务通常获得更高的 6.25%。

即使是媒体和娱乐行业的客户导向型公司也下降到 4.67%，而消费品业务的流失率则高达 9.62%。

留存率

客户保留率是在特定时期内留在贵公司的客户的百分比。

可以通过不同的方式留住客户，例如继续使用您的产品或服务，或者在您的业务上花更多的钱。

留存率公式为（XY）÷Z×100，其中X为期末客户数，Y为新获客户数，Z为期初客户数.

因此，如果您在 1 月份开始时有 575 个客户，到月底，您在月底获得了 20 个新客户，您有 550 个客户，您的保留率将是：

(550-20) ÷ 575 × 100 = 92.17%

客户保留率是一个重要指标，但它只是保留 KPI 的开始。

在 Amplitude，我们通过 N 天留存、无限留存和括号留存来衡量留存。

N 天保留

N 天留存率衡量特定日期的留存率，查看有多少用户在第 1 天、第 7 天等执行了特定操作。 在下图中，4.96% 的用户在第 14 天返回。

N-Day 留存非常适合手机游戏或社交媒体应用程序，以及任何其他需要用户定期、一致行为的产品。

无限留存

无限留存率计算在特定日期或之后任何一天返回产品或服务的用户百分比。 下面，约 20% 的用户在第 1 天或更晚回来。 此数字反映了在第 1 天或第 1 天之后的任何时间返回的用户百分比。

对于没有定期用户返回节奏的企业，这种类型的分析可能比 N 天保留更准确。

支架固定

括号保留是分析客户保留的一种更细致的方法。 它涉及在自定义期间而不是固定时间范围内查看用户行为。

例如，您可以将第一个括号设置为第 0 天，将第二个括号设置为第 1-3 天。 幅度将衡量在每个时间段内返回的用户百分比，如下图所示。

如何分析保留和流失指标

将最佳事件数据发送到您的分析平台是了解客户如何与您的产品互动的最重要步骤。 以下是我们推荐的流程，以确保您的仪器设置成功。

第 1 步：检查您的分析工具

任何保留或流失分析的第一步都是确定您拥有合适的工具。 这意味着跟踪对您的业务最重要的事件并确保准确捕获它们。

假设您想记录用户在注册后返回您的应用的频率。 为此，您必须同时关注“注册”和“应用启动”事件。 如果您不跟踪这些事件之一，您将无法准确衡量留存率。

首先，请查看您的事件跟踪并确保您捕获了分析所需的所有关键事件。 您可以通过 Amplitude、Heap 或 Mixpanel 等分析平台收集这些数据。

最后，通过检查您的入职和关键路径并进行严格的错误测试来验证您的数据。

第 2 步：组织您的事件分类

一旦您确认您正在跟踪所有正确的事件，下一步就是设置您的分类法。 分类法是一种对事件进行分类以便于分析的方法。

例如，您可能希望创建具有两种事件类型的分类：“用户事件”和“产品事件”。

用户事件将包括诸如注册、登录和更新配置文件之类的事件。 产品事件将包括诸如查看产品、将其添加到卡片以及购买产品等事件。 将您的事件组织到一个分类中将使以后更容易分析它们。

第 3 步：确定您的关键事件

关键事件是您的客户在您的产品中采取的有力支持您公司价值主张的行动。

如果您想提高留存率，您的关键事件之一可能是进行购买，您将其标记为“购买”。 这是因为购买的用户更有可能返回并再次使用您的产品。

但是，如果您想减少损耗，您的关键事件之一可能是登录到您标记为“登录”的产品。 这是因为登录的用户更有可能留下并使用您的产品。

第 4 步：确定您的产品使用间隔

最后一步是确定您的产品使用间隔，这是您想要用于保留分析的时间范围。

例如，某些产品（例如消息传递应用程序）被创建为每天使用，并且它们的使用间隔为一天。 流失定义为用户一天不使用产品。

其他服务，例如电子商务商店，可能有一周或一个月的使用间隔——流失将被定义为在此期间没有使用平台的用户。

应用流失和保留分析来提高您的流失率

现在您已经有了一个分析人员流失和留存分析的框架，是时候实施它了。 执行归结为基准测试、设定目标和确定实验的优先级。

对您的留存率进行基准测试

队列分析和基于事件的分析是衡量客户参与度的两种最常用的方法。

群组分析需要根据共同特征或行为对用户进行分组，然后随着时间的推移跟踪参与度指标。 例如，群组可能被定义为在给定月份内注册网站的所有用户。

监控这些用户在几个月或几年内的活跃程度可以衡量流失率和保留率。

基于事件的分析侧重于用户在产品或服务中采取的特定事件或操作。 例如，事件可能被定义为将商品添加到购物车、完成购买或阅读特定的博客文章。

通过跟踪用户完成某些事件的频率和速度，可以衡量参与度并评估最常使用的产品领域。 每种方法都有其优点和缺点。

队列分析非常适合衡量长期趋势，但隔离单个事件的影响可能具有挑战性。 基于事件的分析提供了更细致的洞察力，但并不总能清晰地描绘出用户如何随着时间的推移与产品交互。 最好的方法是同时使用这两种方法，因为它们可以很好地互补。

设定你的留存目标

我们建议使用称为 OKR（目标和关键结果）的目标设定系统。 OKR 由英特尔的联合创始人 Andrew Grove 发明，并由谷歌推广——为设定和实现目标提供了一个清晰的框架。

第一步是说明您的总体保留目标。 接下来，您需要设置一个时间范围（30 到 90 天）并确定您想要实现的三个关键结果。 这些结果中的每一个都应该是可衡量的。 例如，您可能希望将保留率提高 20%、2 倍或 10 倍。 获得结果后，集思广益，制定可用于实现这些目标的可操作目标。

有时将 OKR 框架写成一个句子会有所帮助，这样它就清晰且可操作。 例如，“在接下来的 30 天内，我们希望将我们的同类群组留存率提高 20%。”

优先考虑您的实验

现在您已经有了保留目标，是时候开始进行实验以达到这些目标了。 但是有这么多可能的实验，你怎么知道要优先考虑哪些？

重新发明轮子没有意义。 所以我们建议使用由 Brian Balfour 和 Sean Ellis 推广的 ICE 框架。 ICE 可帮助您根据实验的影响、信心和实施的难易程度对实验进行优先级排序：

• 影响：这个实验会对我们的留存率产生多大的影响？
• 信心：我们对这个实验会提高我们的保留率有多大信心？
• 轻松：实施这个实验有多容易？

要确定您的实验的优先级，请先集思广益，列出一份可能的测试。 然后，对每个实验以 1 到 10 的等级对每个元素进行评分。 分数越高，运行实验就越关键。

按重要性顺序（I × C × E）对你的实验进行优先排序。

运行实验后，安排每周或每两周与您的团队签到。 在这些签到过程中查看您的流失率和保留率，并讨论您对实验所做的任何更改。

保留您的进度记录，以查看您的保留策略的效果如何。 如果你没有取得你想要的进步，不要害怕改变并尝试新的东西。 不断迭代和试验，直到找到有效的保留策略。

如果您正在寻找有关如何跟踪和分析产品流失率和保留率的更多信息，我们可以提供帮助。 Mastering Retention Playbook是一个分步指南，将引导您完成设置保留目标、确定实验优先级以及随时间跟踪您的进度的过程。

参考

• 你的流失率在健康范围内吗？，Recurly Research
• 终极 OKR 指南，Perdoo
• 10 个客户保留指标以及如何衡量它们，HubSpot 的 Oren Smith
• 2021 年您需要了解的 70 个强大的客户保留统计数据，Semrush 的 Elizaveta Pavlovskaya
• 什么是客户流失？，BigCommerce