第一次决定将自己做过的项目和思路写下来分享给大家。也坚信在接受更优秀的人的建议与批评的过程中，才能让自己更有成长。文章的开始，必须以最谦虚的心态给各位看客说一句：谢谢您的耐心浏览，也感谢您的每一个建议和拍砖~
然后回到文章的正题，关于用户流失。很多产品在经历了一轮轮辉煌，创造了一个个数据里程碑之后，会面临这样一个问题，曾经亲密无间的用户和我们，变得越来越疏远，甚至此生不复相见。为什么用户要走？为什么用户要离我们远去？在我接手关于我司用户流失项目的时候，也曾学习过很多前辈关于用户流失与挽回的干货贴，收益颇丰。在项目进展到现在，觉得有必要和大家分享分享其中的一些心得与思考。
说到流失用户，什么用户叫流失？在这个问题的一开始就遭遇了这样的问题，如何判定用户流失了？对于不同产品，用户存在不同的使用周期，对于某宝来说用户使用频率可能会非常频繁，但对于类似火车票、机票这类周期相对较长的产品，用户一个月不来光顾就流失了吗？答案应该是个大写的NO。因此在定义“什么用户叫流失用户”这个问题上，我们就遇到了阻碍性的困难。在阅读了很多前辈的经验分享案例之后，决定以用户最后购买时间为界定，分别抽取时隔3个月、6个月、9个月、一年以上的用户，进行了一轮关于“流失用户定义”的调研，去了解用户之所以不再产生购买和浏览行为的原因，最终反复验证明确了适合项目的“流失用户定义”。故事的最后，你才会发现，用户不再眷恋我们，真的是有太多太多太多有趣而值得深思的原因了~
谢天谢地的当我们确定了哪一类用户可以被定义为流失用户后，第二个问题来了？我们的研究目的是什么？是了解用户流失的原因，然后避免后续用户的继续流失，还是挽回以各种姿势离开我们的用户？我站在了领导的内心OS了一遍，得到了“八嘎，当然是先避免继续流失，最好还能挽回那些流失的最好啊！”。于是我们决定先了解一下这些流失的用户的内心世界。
借用当年范伟叔叔说的那句话：我不关心我是怎么来的，我想知道我是怎么没的。不过这句话要倒过来。我还是想首先关心一下用户是怎么来的。因此，在第二波调研过程中，我们着重咨询了用户“什么原因选择了本产品、近期不再关注本产品的原因、最近有体验过哪些类似的产品”，我深深记得在我读书的时代，我们大牛的心理老师的一句名言“你想知道来访者怎么了？去问啊！”
这样就结束了吗？NO！我们是要不断成长学习的团队！当然不能问问就行了。于是我在这里隆重给各位介绍“用户生命周期”这个概念，我们都知道产品生命周期，用户当然也有生命周期：
获取期：新用户，通过活动、广告等方式第一次来体验产品，尝鲜类型
提升期：有复购行为的用户，这类用户已经和我们建立了较为亲密的关系
成熟期：不仅存在复购，还会交叉购买其他我司产品，这类让我们心中愉悦的用户真是黄金用户
衰退期：开始渐渐消退了购买行为和浏览频率，这里是最需要预警的阶段
在定义了流失用户后，我们就把用户信息按照上述5类生命周期分别打上了标签。用户是尝鲜失败流失？复购一段时间后流失？黄金用户突然流失？用户在逐步降低频率濒临流失临界值？已经流失了的用户？这5类将会在后期为我们提供非常重要的帮助。因为你会在调研中发现，不同阶段的流失，都有着不同的原因，需要针对性的去采取挽回策略。
结合调研与数据标签的结果，我们将会得到一份这样的报告：用户正处于什么生命周期阶段，这个阶段的用户需求与痛点是什么，用户当初青睐我们的原因是什么，又是因为什么需求没有被满足而离开，我们应该针对不同用户阶段的用户做哪些措施来避免用户的继续流失~早发现早治疗~
顾客让渡价值=顾客总价值-顾客总成本
顾客总价值——顾客购买某一产品或服务所期望获得的一组利益，包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值等。
顾客总成本——顾客购买某一产品所耗费的时间、精神、体力以及所支付的货币资金等，因此顾客总成本包括货币成本、时间成本、精神成本以及体力成本等
三、哪一些用户是挽回应该首当其冲的
上面两波，我们分别定义了用户流失，确定了用户流失的阶段以及原因。感觉这样就可以去执行一些针对性项目来维护各阶段用户，并且挽回一些流失的用户了。做到这一步的时候，感觉自己都萌萌哒~BUT!!!运营总监问了一个非常犀利的问题“我们花了大力气挽回的用户，能给我们带来多大价值？”
这个问题，突然让我们感觉有了变得更优秀的机会！虽然说存在就是合理，存在就有价值，但是豆子还分大中小，红绿黑呢！各个阶段的用户价值，一定是不一样的，各个阶段用户存在的意义也是不一样的。因此，对于用户价值评估的研究，将会让产品和投资方更清楚的了解，这类用户我们需要怎样挽回，而投入产出比是多少。怎么做？又要隆重给大家介绍“RFM模型”
R——Recency 用户最近一次消费时间
F——Frequency 用户在限定的期间内所购买的次数
M——Monetary 用户在限定时间内购买的金额
在这里我们分别调取了目标流失用户的三类指标，并进行区分。这样区分后你将会对你要挽回的用户有了大体的了解，举例来说，获取期流失用户的挽回优先级将会低于成熟期流失用户的挽回，为什么？因为他们的RFM综合指数绝对秒杀众生。在这里我们建议将用户满意度指标也纳入评价体系，因为满意度将会使用户不仅有自身的价值积累，还会让用户提升忠诚度和推荐意愿，这样的附加价值也是需要考虑在内的。
四、最后的最后，落地的建议才是真正的建议
说了这么多，光说不练假把式。真正把项目研究结果落地才是王道。这里也给大家安利一个“层次分析法”，真正落地的建议才会给产品，给用户，给公司带来最大的价值。因此我们本身结论就必须要价值最大化。
说了这么多，字不如图。也分享给大家整个项目过程中的思考图。希望能和大家一起沟通完善~
所有的成功，都是建立在前辈们前部后继的努力。本文相关内容参考文献：
RFM模型——美国数据库营销研究所Arthur Hughes研究
Urvashi Makkar, Harinder Kumar Makkar. Customer Relationship Management 中国人民大学出版社,2014,5，1-240.
层次分析法——美国大学教授、运筹学家脱马士·汉蒂(T.L.Saaty)
