队列分析和降低流失率的分步指南

已发表: 2022-07-16

流失率同期群分析是一种分析类型，它计算并为您提供提高用户保留率所需的信息。 您能够分析用户生命周期并确定用户何时流失或停止使用您的产品。从那里，您可以了解用户的行为并调查导致流失的原因。一旦您了解了用户流失的原因，您就可以采取行动降低流失率并让人们继续使用您的产品。

客户流失分析：关键要点

大多数公司认为一小部分流失是健康和正常的。但是，大量用户离开您的产品令人担忧。群组分析可帮助您降低流失率，因为它允许您调查用户组或用户群（群组）离开您的应用程序的原因。如果你能弄清楚是什么让人们离开，你就可以采取行动避免高客户流失率。

群组分析还可以让您了解哪些因素会导致高参与度和客户保留率。如果您专注于保留并为现有客户提供价值，那么您通常会获得比仅专注于客户获取更高的投资回报率。您已经投入时间、金钱和精力来获取客户，因此尝试将他们留在您的平台上而不是只专注于吸引新用户是有意义的。

这些步骤向您展示了如何进行同期群分析，以帮助您确定用户何时以及为何离开，以便您可以尝试各种解决方案来减少流失。

通过根据用户加入您的应用程序的时间对用户进行分组来开始您的分析。 “加入日期”是一种获取群组——稍后您将在分析中使用行为群组。这不是查看所有用户的流失率，而是让您了解与客户生命周期相关的用户流失时间。

根据您的应用类型和产品使用间隔创建每日、每周或每月同类群组。例如，如果您运行冥想或健身应用程序，查看每日获取和使用情况会很有用。如果它是人们使用频率较低的应用程序（如投资应用程序），您可能会使用每月或每周同类群组。

您在分析中包含的时间范围也取决于您想要找出的内容。您将在几周内查看每日留存率或流失率，以了解短期变化。要发现长期趋势，您将查看一年中的每月保留率。

建立要分析的群组后，在 Excel 中创建群组表或使用 Amplitude 等分析软件。在同类群组表中，每个同类群组都有行，每天、每周或每月都有列。 “Day zero”是用户加入平台的那一天。在单元格中，显示流失率或保留率。

如果您可以确定用户流失的点，您就可以发现用户旅程中的模式。您将能够进一步调查以发现他们在那一刻流失的原因。

查看您的同类群组分析图表并找出许多用户流失的点。要可视化留存曲线并轻松发现用户流失的时间，请将您的同类群组表格转换为图表。

通常，产品和增长团队会列出“问题”时刻——用户离开时用户生命周期中的点，例如，10 天后或第一个月后。

在您查看与获取日期相关的流失之后，根据用户的行为、获取渠道或人口统计数据创建用户组将有助于您进一步了解他们。它使您离发现用户离开的原因更近了一步。

使用行为群组按用户已采取或未采取的行动对用户进行分组。您可能会查看在购买前阅读评论的用户或在加入平台的前三天内进行应用内购买的用户。在每种情况下，您都需要将采取行动的群体与没有采取行动的群体进行比较，看看是否有任何流失的链接。

除了使用行为群组之外，还可以按获取类型对用户进行分组，以确定哪些渠道会导致客户流失以及何时导致流失。 例如，您可能会注意到付费广告用户的流失速度比从您的时事通讯中转换的用户更快。另一种细分用户的方法是根据人口统计数据——寻找不同年龄组或地点之间的模式。

为保持一致性，请在与您进行的获取群组分析相同的时间范围内查看不同的群组类型。一次调查一个客户群，这样您就可以清楚地看到哪些因素导致了客户流失。在下一步中，您将开始得出关于为什么同类群组不同的结论。

既然您已经收集了不同群组的数据，您就可以推测出人们流失的原因。通过构建和测试假设，您可以发现真正导致客户流失的原因。

根据您在调查人们何时流失时发现的“问题时刻”，以及您对不同行为群组的分析，挑选出流失率最高的群组。然后集思广益可能导致客户流失的原因。

例如，从获取日期群组：

从行为队列：

从获取渠道群组：

在实施任何产品更改之前，您需要检查您的假设是否正确。为许多不同的因素会导致客户流失这一事实做好准备，因此这个阶段将涉及一些实验。

首先，通过进行 A/B 测试来检查您的假设。要测试您的示例假设，您可以：

尝试不同的解决方案来优化您的平台。例如，简化入职流程可能会阻止用户在两天后下线，但另一种解决方案可能是让用户选择完全跳过入职。如果您所做的调整减少了客户流失，您就可以将它们推广到您的整个应用程序中。如果您的假设都不正确或您的解决方案都不起作用，请返回一步并继续您的群组流失分析。

队列分析是一个您将不止一次经历的过程。客户流失率会随着时间而变化，因此请继续跟踪群组并定期进行群组分析以发现用户行为模式——这样，您就可以采取行动来保持较高的客户保留率。

立即尝试使用Amplitude 的免费入门计划进行您自己的流失率群组分析，或查看我们的掌握保留手册以了解有关修复漏桶的更多信息。