有效挽回流失用户的数据分析及策略：需多一点套路才能得人心
很多年前，互联网圈一直被人挂在嘴边的一句话：流量为王！虽然放在现在来看，不完全正确，but，流量还是最重要元素之一。如果你的用户都走光了，那还谈什么狗屁运营。所以，后来也就引出了“流失用户”这个名词，最本质目的是希望留住更多用户，最理想的结局不是共产主义，而是“陪你地久天长”。
作为一个电商平台偏数据的运营狗，我觉得还是挺幸运的，更了解数据，帮助提升运营效率。但是作为单身的运营狗来说，也是挺悲催的。不是因为没女票，而是因为，现在几乎把用户当作自己的另一半，ta来了，我开心，ta下单了，我更开心，反正一句话：你买得开心，就是对我最大的鼓励。但最近开始研究沉睡、流失用户之后，才发现，要想挽回这部分用户是有多艰难，就像男女间分分合合，最后彻底分手之后，很难再回头。故也有那么一点失恋的感觉。但是从另一个角度来看吧，老用户的量肯定比新用户量大，维护好老用户，延长用户生命周期，控制沉睡和流失用户比例，成本低且回报比拉新用户要高很多。
扯远了！正题：如何定义网站/app的用户流失率并对流失用户做分析？
在此想将个人一些想法沉淀下来，也希望能得到更多的分析思路。
有没有遇上这种情况：市场的同学拼了命在找各种付费／免费渠道拉新用户，而app的日活跃／月活跃用户（此处定义：每天／月独立的访问用户量）增长非常缓慢甚至有所下降。那么，就有可能是大批量的老用户“离你而去”了！每天的活跃用户只能靠费大力气拉进来的新用户和小部分老用户艰难支撑着，这个过程是异常的痛苦，因为这样你的活跃用户量永远没法提升。除非不断增加投放费用提升新用户量，但是这样是处于一个不健康的状态。必须正视和自检：站内对老用户的运营和维护是否存在很大的问题。
这时候就迫切需要数据去支持运营方向的自检和调整，而数据怎么入手来做，那就像追女仔一样，得一步步计划切入，切莫像个大傻叉有一步就到手的想法（－－。我真不是老司机）。
第一步，慢慢切入那当然是先做好假设及定义你可以反问下自己：怎样才算是流失？就是说用什么条件去定义这个用户是否流失！是n个月没访问的用户定义为流失用户？是n个月没下单的用户定义为流失用户？还是n个月没访问且没下单的定义为流失用户？！这个定义，得根据不同网站、平台或app的实际情况来定义。这个确定以后，后面的所有工作都是根据这个来开展，直接影响到最后的结论。当然，也不用过于担心，毕竟这个定义随着往后的运营，还是需要调整的。
比方说一个内容导购性app，自然希望用户多回访多看内容，用户黏性的期望自然比一般的销售平台高。不妨，我们先按照我们的期望值去做一个定义：超过30天没访问app的用户定义为流失用户（我们会从后面的分析过程中验证这样定义是否正确）。
那么［第n月度流失率］的计算公式是：第n月流失率＝该月流失的新激活用户量／该月的新激活用户总量（我们统计时间是在第n＋2月）
有了第一步的“初次触电”，就有了往下的发展机会！
第二步，开始建立流失率的模型1、定义好什么是流失用户后，我和数据师在讨论，用什么模型来看才是最直观最能看出流失用户的行为的……(此处省略1万字)，最后数据师给我的建议是用曲线图来建模－－横坐标是天数（最后一次访问的日期距离激活日期的天数，可理解为：用户是在激活后第x天流失的），纵坐标是流失率（公式已在上面提及）。
2、横纵坐标定义好之后，然后将该月的激活用户，且超过30天没访问的用户数据划分出来，建立以下模型（图1图2，曲线图的变化，会根据实际情况呈现多种现象）；
3、通过这个曲线图，总体可感知到，这批新用户的流失率达到50%，且在第30天左右达到一个稳定趋势，即证明了“30天内没访问”就认定为流失用户的这个定义还是比较合理的。同时，再细化来看，用户在激活后的两周内流失率是比较高的，如果熬过这两周，流失的用户也大大降低。那么，这也就引出了对新用户进来后两周内的运营引导工作是否还做得不够到位，或引进来的用户本身与app定位不太符合，需要在源头上调整呢？
有了这样一个数据基础，其实还可以继续深挖很多数据，比如：