依据用户或许丢失的原因，采取差异化的应对战略

丢失预警适用于一切产品

但需求着重的是，虽然许多产品还不需求建立体系完善的防丢失机制，但丢失预警却是一切产品在任何时期都必须重视的。

之前说过，建立防丢失机制的必要性或许比较小，但并不意味着完全不需求。

对一切产品而言，丢失预警这件事都很重要，战略实施越早越好，只是受限于产品老练度、用户规划等要素，防丢失机制的优先级和杂乱程度会有所不同。

2. 防丢失机制规划

（1）界说丢失用户

那么如何来规划一套卓有成效的防丢失机制呢？

首先要界说什么是丢失用户。

一般的做法是，先要确认一个要害行为，比方不登录、不拜访、不付费等，以此来判别用户是否丢失。

但这些行为背后，往往都对应着一个更详细的要害动作。

比方关于收费邮箱产品，假如用户不再登录，那对应的要害行为便是不再发送邮件。

由于一旦停止发送邮件，用户自然也就不会登录邮箱了。

再比方理财类产品的用户丢失，主要便是看用户的出资金额和登录频次。

假如用户不再出资、不登录，或许出资金额没有到达预期，就很或许进入休眠期，乃至快速丢失掉。

（2）剖析丢失预兆

界说好丢失用户之后，接下来就要剖析这些已经丢失用户的行为表现，找出他们丢失前的各种预兆。

比方在丢失前一段时刻内，这些用户都做了哪些行为？有哪些要素或许会导致他们丢失？

经过数据剖析和用户访谈等方式，要搞清楚他们丢失的详细行为路径。

这里边，运营需求要点重视几类数据：

• 第一，丢失前用户的要害行为有哪些，要尽或许完整地列举出来。
• 第二，看丢失用户是否集中来自某些特定途径。
• ，要剖析丢失用户的人群特点特征，比方性别、地域、兴趣等。
• 第四，丢失发生的时刻点，以及这些时刻点上产品是否做了一些改动。

以上这四个数据维度，是运营在做丢失行为剖析时必需求要点重视的。

咱们举个理财渠道的比方：

经过剖析发现，用户在丢失前，往往会出现一些典型的预兆，比方对产品的翻开率下降，再出资金额变少，乃至出现很多提现。

面对这些异常数据，运营就要尝试做一些合理假设，比方是不是由于最近产品的收益率太低，是不是收益波动太大，或许是不是最新版别的体会存在问题等。

（3）设置预警机制

在清晰了用户丢失的要害行为和典型预兆后，就要着手搭建预警机制了。

仍是以理财渠道为例：

假如某些用户接连 30 天再出资额都在下降，且低于某个特定数额，就可以将其标记为预丢失用户，进行要点重视和干预。

再比方刚度过新手期但没有完结复投的用户，虽然度过了新手期但出资金额一直不高的用户，也都应当归入预警规模。

这就需求在数据层面进行精细化的用户建模，针对不同的丢失表现，设置与之匹配的预警规矩，尽早发现那些躲藏的丢失风险。

（4）用户引导与回访战略

当辨认出那些或许丢失的用户后，就要开端有针对性地进行干预和挽留了。

依据用户或许丢失的原因，采取差异化的应对战略。

比方收益率处于低位时，可以给用户发放优惠券，推荐更有吸引力的产品等。

假如是体会问题引起的丢失，就要第一时刻修正，并经过升级公告、礼品等方式从头争夺用户信任。

假如是负面舆论导致的丢失，或许就需求在内容层面正面引导，经过一些理财常识科普文章，消除用户的顾忌，用诚心和专业度来打动人心。

总之一定要做到对症下药，针对每一种丢失原因，都有相对应的挽留战略。

找到用户丢失前的要害预兆，搭建预警引导机制，就能有用延长生命周期。

数据剖析与用户行为了解

1. 丢失用户行为剖析

（1）要害行为辨认

要防备用户丢失，第一步便是要经过数据剖析，辨认出判别用户是否丢失的要害行为。

不同的产品类型，这个要害行为是不一样的。

有的是不再登录、不再拜访、不再付费，有的则是不再进行某个中心操作，比方邮箱不再发送邮件，理财产品的出资额和频次显着下降等。

只有找准了对应产品最能体现留存状况的要害行为，才干够规划出精准有用的预警机制。

（2）丢失行为的时刻框架

光有要害行为还不够，还要确认一个合理的调查时刻。

假如用户接连一段时刻不做要害行为，就可以判定为丢失了。

这个时刻长度因产品而异，一般老练产品取 30 天左右比较合理，而新兴产品或许时刻会更短一些。

但也要考虑用户回访率的状况，老练产品的回访率假如在 5% – 10% 以下，就说明时刻选得比较合适，而新兴产品的回访率或许会更低一些。

经过这些数据的归纳判别，运营就能大致确认用户从不活泼到彻底丢失，需求继续多长时刻。

2. 用户回访率与丢失时刻联系

（1）回访率下降趋势

咱们把用户丢失天数和用户回访率的联系用图表的方式展现出来，就会发现一些风趣的规则。

随着时刻的推移，用户回访的或许性是越来越低的，全体趋势是一个向下的曲线。

并且在某个时刻点之后，这种下降趋势会逐渐放缓，回访率最终会无限接近于 0。

（2）30 天丢失时刻界定

对许多产品来说，30 天往往便是一个分水岭。

假如用户超过 30 天还不回来，那他丢失的或许性就非常大了。

所以在做留存剖析的时候，咱们要要点调查这 30 天内用户的各种行为变化。

这段时刻其实便是用户逐渐进入休眠期的过程。

假如能及时采取一些激活办法，仍是很有或许挽回将要丢失的用户的。

当然条件是要经过数据剖析，及时发现这些丢失预兆，才干做到有的放矢。

04 战略实施与效果评价

1. 丢失预兆的详细比方

（1）理财产品用户行为变化

拿理财渠道来说，从一些案例数据中，咱们可以看到许多预示着用户或许要丢失的风险信号。

比方用户对产品的翻开率显着下降，再出资的金额越来越少，乃至出现了很多的提现。