隊列分析和降低流失率的分步指南

已發表: 2022-07-16

流失率同期群分析是一種分析類型，它計算並為您提供提高用戶保留率所需的信息。 您能夠分析用戶生命週期並確定用戶何時流失或停止使用您的產品。從那裡，您可以了解用戶的行為並調查導致流失的原因。一旦您了解了用戶流失的原因，您就可以採取行動降低流失率並讓人們繼續使用您的產品。

客戶流失分析：關鍵要點

大多數公司認為一小部分流失是健康和正常的。但是，大量用戶離開您的產品令人擔憂。群組分析可幫助您降低流失率，因為它允許您調查用戶組或用戶群（群組）離開您的應用程序的原因。如果你能弄清楚是什麼讓人們離開，你就可以採取行動避免高客戶流失率。

群組分析還可以讓您了解哪些因素會導致高參與度和客戶保留率。如果您專注於保留並為現有客戶提供價值，那麼您通常會獲得比僅專注於客戶獲取更高的投資回報率。您已經投入時間、金錢和精力來獲取客戶，因此嘗試將他們留在您的平台上而不是只專注於吸引新用戶是有意義的。

這些步驟向您展示瞭如何進行同期群分析，以幫助您確定用戶何時以及為何離開，以便您可以嘗試各種解決方案來減少流失。

通過根據用戶加入您的應用程序的時間對用戶進行分組來開始您的分析。 “加入日期”是一種獲取群組——稍後您將在分析中使用行為群組。這不是查看所有用戶的流失率，而是讓您了解與客戶生命週期相關的用戶流失時間。

根據您的應用類型和產品使用間隔創建每日、每週或每月同類群組。例如，如果您運行冥想或健身應用程序，查看每日獲取和使用情況會很有用。如果它是人們使用頻率較低的應用程序（如投資應用程序），您可能會使用每月或每周同類群組。

您在分析中包含的時間範圍也取決於您想要找出的內容。您將在幾週內查看每日留存率或流失率，以了解短期變化。要發現長期趨勢，您將查看一年中的每月保留率。

建立要分析的群組後，在 Excel 中創建群組表或使用 Amplitude 等分析軟件。在同類群組表中，每個同類群組都有行，每天、每週或每月都有列。 “Day zero”是用戶加入平台的那一天。在單元格中，顯示流失率或保留率。

如果您可以確定用戶流失的點，您就可以發現用戶旅程中的模式。您將能夠進一步調查以發現他們在那一刻流失的原因。

查看您的同類群組分析圖表並找出許多用戶流失的點。要可視化留存曲線並輕鬆發現用戶流失的時間，請將您的同類群組表格轉換為圖表。

通常，產品和增長團隊會列出“問題”時刻——用戶離開時用戶生命週期中的點，例如，10 天后或第一個月後。

在您查看與獲取日期相關的流失之後，根據用戶的行為、獲取渠道或人口統計數據創建用戶組將有助於您進一步了解他們。它使您離發現用戶離開的原因更近了一步。

使用行為群組按用戶已採取或未採取的行動對用戶進行分組。您可能會查看在購買前閱讀評論的用戶或在加入平台的前三天內進行應用內購買的用戶。在每種情況下，您都需要將採取行動的群體與沒有採取行動的群體進行比較，看看是否有任何流失的鏈接。

除了使用行為群組之外，還可以按獲取類型對用戶進行分組，以確定哪些渠道會導致客戶流失以及何時導致流失。 例如，您可能會注意到付費廣告用戶的流失速度比從您的時事通訊中轉換的用戶更快。另一種細分用戶的方法是根據人口統計數據——尋找不同年齡組或地點之間的模式。

為保持一致性，請在與您進行的獲取群組分析相同的時間範圍內查看不同的群組類型。一次調查一個客戶群，這樣您就可以清楚地看到哪些因素導致了客戶流失。在下一步中，您將開始得出關於為什麼同類群組不同的結論。

既然您已經收集了不同群組的數據，您就可以推測出人們流失的原因。通過構建和測試假設，您可以發現真正導致客戶流失的原因。

根據您在調查人們何時流失時發現的“問題時刻”，以及您對不同行為群組的分析，挑選出流失率最高的群組。然後集思廣益可能導致客戶流失的原因。

例如，從獲取日期群組：

從行為隊列：

從獲取渠道群組：

在實施任何產品更改之前，您需要檢查您的假設是否正確。為許多不同的因素會導致客戶流失這一事實做好準備，因此這個階段將涉及一些實驗。

首先，通過進行 A/B 測試來檢查您的假設。要測試您的示例假設，您可以：

嘗試不同的解決方案來優化您的平台。例如，簡化入職流程可能會阻止用戶在兩天后下線，但另一種解決方案可能是讓用戶選擇完全跳過入職。如果您所做的調整減少了客戶流失，您就可以將它們推廣到您的整個應用程序中。如果您的假設都不正確或您的解決方案都不起作用，請返回一步並繼續您的群組流失分析。

隊列分析是一個您將不止一次經歷的過程。客戶流失率會隨著時間而變化，因此請繼續跟踪群組並定期進行群組分析以發現用戶行為模式——這樣，您就可以採取行動來保持較高的客戶保留率。

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