万字长文，讲透用户运营3要素：拉新，留存，促活跃

刚才讲活跃用户的时候提到，对于微博来说，可能需要周活跃，日活跃，对于电商来说，只需要月活跃就可以。所以，反过来也是一样的，对于微博来说，我可能一个月不用，半个月不用，两个月不用就算流失。对于电商来说，可能半年不用才会算是流失。所以第一步要做的就是定义流失用户。

从真实的产品数据出发，以及产品要解决的用户需求，真实用户的使用频率是怎么样的。比如说，用户对于刚需和软需求使用频率是不一样的。在互联网上这是一样的道理。所以我们需要为产品构建流失模型，定义流失用户。

此外，流失用户与注册用户应该结合起来看。注册量和流失量能够快速地帮你知道产品的大盘子里面，用户是在增长还是在下降，所以这两个数据是要结合起来一起来看的。

2.怎样预防用户流失？

在明确用户为什么流失的时候我们需要构建用户模型。

在做用户模型的过程中，我们根据用户真实的使用行为来计算或者通过数字的手段去还原用户的产品生命周期。

比如说，我们来模拟一下用户从注册到流失，每周使用的次数的频次，这个是一个假数据。比如说我当天注册使用了一次，注册后第二天开始，第一周使用两次，第二周使用三次，第三周使用四次等等，一直到每周、每天都来，再到缓慢下降。

你会发现，产品当中的用户基本上都是走的这条曲线，从注册进来，对产品不熟悉，逐渐地慢慢地熟悉，慢慢地到爱不释手，慢慢地到成为深度用户，然后缓慢地抛弃，这是一个常规用户的曲线。我们也可以认为它是单个用户的一个生命周期，从中可以看出整体用户流失的轨迹。

比如说今天一共注册了100个人，到了第二天的时候，未使用的有80个，而且是连续地未使用。整个第一周过完没使用的有60个，这个曲线肯定是往下走的，因为它是连续未使用，也就意味着次日有80个未使用。在这个过程当中，你会发现会有拐点，这个拐点就是我们初步地定义用户流失的一个时间窗口。

到了这个时间点，该流失的都流失的，不该流失自己会回来的，这个时间段也都回来了，后续就没有人再回来了。我们就会在这个时候去定义用户流失是以五周作为用户自然流失的时间窗，如果一天注册100个，最后走了20个，五周的流失率是20%。

刚才这个流失用户模型是通过用户的活跃度模型去做的，而且用的是周活跃模型。除了用户活跃度模型外，还可以是用户行为特征模型。

比如说以微博为例，一些用户就是在微博上来看消息的，从来不发言，这类就是浏览的用户。还有一类就是不断地转发信息，这类可能是转发型或者原创型，内容贡献型的用户。还有一些用户可能什么都干，这是一种行为模型。

用户身份特征模型也可以做，比如说在微博上达人是一种，企业蓝微是一种，普通用户是一种。比如说我们可以通过一些问卷调查判断背后这个用户，判断她未来的购买力，她对于产品的黏性大概会持续到什么样的程度等等。

做用户模型，归根到底是做用户分类。针对不同的分类采取不同的运营手段，这就是我们所谓的精细化运营。

精细化的运营不是针对整个盘子去做运营，而是把盘子里不同特征的用户，甚至对产品的需求不一样的用户摘出来。比如说爱转发地用户跟普通的用户的需求完全是不一样的，这部分用户就可以摘出来，独立地去运营他们，所以做用户模型，目标就是做用户分类。

通过整个模型找到了潜在的用户要流失了，然后怎么办？我们就要说一下成长路径。成长路径是指做了用户分类以后，每一种类别的用户都会有流失，也都有活得特别好的，不是说某一类用户活跃度特别低，某类用户活跃度特别高。

我们一直在看谁会流失，不如反过来来看谁特别活跃。这批活跃用户的特征是怎么样的。

有的用户注册进来导流向一些游戏网站，他的注册渠道来源于哪里，年龄层，地域是怎么样的，是否有相同的标签。我们发现，80%是在百度注册来玩游戏的用户，其中会有一部分用户流失。

所以，我认为导向玩游戏是一个好的留存方式，因为用户可能找不到玩游戏的路径。这就是一种通过活跃用户带动不活跃的用户的方式。

在做用户运营的时候，经常会遇到不知道怎样把不活跃变为活跃的情况。这就需要去找到背后的一些关键性指标，发现常规用户具有哪些特征，然后利用这些特征命中不活跃用户，这就是一种用户优质成长路径的方式。

做了这么多，用户还是流失了，这可能就是门道没告诉清楚，或者并没有解决用户的需求等等。

（编辑：源码网）

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