在數(shù)字時代，用戶行為的每一次跳動都是企業(yè)關注的焦點。用戶活躍、留存、流失——這三個指標如同企業(yè)的脈搏，跳動著市場的真實節(jié)奏。然而，它們之間的紛繁交織，常常讓分析師們陷入迷霧。本文，我們將揭開這三大用戶行為指標的神秘面紗，探索它們背后的邏輯與真相。從活躍的定義到留存的周期，再到流失的判定，每一步都是對用戶心靈的深度解讀。

很多同學都抱怨：用戶留存、用戶活躍、用戶流失三大問題很難搞。

一來，這三個問題看似相同，可又不全一樣，不太清楚到底是啥。

二來，這三個問題常常相互牽扯，相互影響，講著講著就暈了。

三來，這三個問題都很難給分析建議，往往把數(shù)值算出來，就不知道說啥了。

每次做分析，不是說：“要搞高！要搞低！”，就是戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢地寫上：具體情況得同業(yè)務溝通/得去問用戶，給不出啥建設性意見。今天我們先正本清源，搞清楚這仨是啥。

一、三個各自是啥意思

用戶留存，用戶活躍，用戶流失，三者其實是用戶活躍行為的三種不同統(tǒng)計方式。

用戶活躍：首先給出“活躍”行為定義，如登錄一次、訪問時長超過10分鐘、消費1次等等，之后用戶每次做出活躍行為，即記錄為：活躍一次（如下圖）。

用戶留存：用戶從指定時間開始，經歷一段時間以后仍然有活躍行為，則記為1次留存。最常見的是新用戶留存（如下圖）。

用戶流失：人為定義一個時間點為流失節(jié)點，比如用戶12個月未登錄之類。達到節(jié)點的，即為流失用戶。注意和用戶活躍、用戶留存不同，用戶流失不是個客觀事實，而是個主觀認定。理論上只要企業(yè)不主動銷戶，你可以認為用戶永遠沒有流失。當然我們知道這是自欺欺人，所以一般會給定一個具體的流失標準。

二、三者的聯(lián)系和區(qū)別

反應快的同學已經注意到，這三者之間有明顯聯(lián)系。

用戶活躍與用戶留存間關系如下圖：

用戶留存與用戶流失間關系如下圖：

因此，如果活躍標準是登錄，流失標準是三個月未登錄：

1、小明2月1日注冊，計入當月活躍用戶

2、小明3月、4月、5月未登錄，計入不活躍用戶、非留存用戶

3、小明6月份仍未登錄，計入不活躍用戶、非留存用戶、流失用戶

既然三個指標都是指向活躍行為，為啥還要區(qū)分成三個呢？因為這三個指標，其實代表了業(yè)務能行動的三個方向：

1、用戶活躍，是可以即時統(tǒng)計的指標。因此短期內行動會馬上反應在它身上。正向行動，比如大促銷，做推廣能立馬見到反饋；負向行動，比如服務器宕機能馬上看到影響。

2、用戶留存，需要觀察較長時間。因此能更多地反映系統(tǒng)性、結構性問題。比如產品體驗不好，競爭力不足，運營不到位等等。

3、用戶流失，則是挽救用戶的底線。用戶越久不來，喚回的成本越高，甚至用戶早就忘了還有這么個產品。設置流失指標，可以更好地提醒：有多少用戶觸及底線，要注意！

做業(yè)務，講究長短棍結合。用戶活躍，用戶留存，用戶流失三個指標指向的，就是業(yè)務的短期舉措、中期舉措、長期舉措。因此需要分開統(tǒng)計和分析。

實際上，當用戶群體活躍度下降的時候，這三個指標經常一起異動，導致分析很難進行。然而，導致分析難做的，可不止是數(shù)字計算上的問題。下邊這些才是真正的麻煩。

三、為啥分析很難做

難做的根源，是：如果用戶登陸的話，我們很清楚他登錄以后干了什么，但是用戶未登錄的話，我們不清楚他為什么不登錄。未登陸的理由，只能去猜。這就是這三大問題難纏的核心之處。如果領導問我們：“今天登錄用戶訪問了哪些頁面？”估計各個對答如流。但是如果領導反問：n?不活躍的原因是什么？n?留存率低的原因又是什么？n?流失率上升的原因又是什么？

估計很多人都一臉黑線。如果后邊再加一句：“說具體原因！不要光扯數(shù)字！”估計很多人就直接崩潰了。滿腦子想的都是：“我找產品經理問問”，“我找?guī)讉€用戶聊聊”，小手估計都已經開始往電話那摸了……

然而這只是第一重麻煩，第二重麻煩更難搞。就是除了微信這種超級應用以外，沒有啥應用是必須用戶每天打開的。n?有些應用就是窗口期很明顯，比如租房、旅游；n?有些應用就是天生不活躍，比如互聯(lián)網金融產品；n?有些應用愛的愛死，不愛的轉頭就丟，比如游戲、短視頻、社交產品。

所以就會衍生出來一個概念：自然生命周期。

n 用戶自然狀態(tài)就是寒暑假才登陸

n 用戶自然狀態(tài)然就是使用XX天以后流失

n 用戶自然狀態(tài)就是每個季度才登錄1、2次

難就難在“自然”這倆字上。你會發(fā)現(xiàn)這個“自然生命周期”就像空氣一樣，大家都知道它會存在，但是就是看不見摸不著。誰規(guī)定自然周期就是這么多？有什么理由你確定這用戶屬于自然流失，而不是產品做得不好？看似這個數(shù)值存在，可真要具體到某個用戶頭上，似乎又都不存在。

于是和自然增長率一樣，所謂的自然生命周期，很容易淪為運營們甩鍋的主戰(zhàn)場?；钴S率高了、留存率高了是我做出來的?；钴S率低了、留存率低了是自然原因，我不做就更低。

這種論調會直接導致老板的不滿，也導致對數(shù)據(jù)分析的要求更高——大家都希望數(shù)據(jù)分析師能清楚地說：張梓涵是自然原因流失的，他對我們的產品非常滿意，就是自然而然不用了，沒有其他理由。嗯嗯，是不是很想往張梓涵查數(shù)據(jù)線直接讀取腦電波了……

然而這只是第二重麻煩，第三重麻煩更難搞。就是大家都本能的，以為只要搞清楚了用戶不活躍、留存低、流失的原因，就能把用戶拽回來。這是非常徒勞和愚蠢的想法，就像分手的時候，男生拽著女生的手苦苦的問“你為什么要離開我，為什么，為什么，這是為什么，你給我個理由”

但凡看過兩集言情劇，都知道這么干毫無意義。但是事情輪到自己頭上，卻又總是忍不住去問“為什么，為什么，這是為什么！”唯一的區(qū)別，是這次是老板問的。你不能像言情劇里那樣，找個宵夜攤來上幾支啤酒一把烤串，把他灌醉了事。

以上三重問題，使得算用戶活躍率，用戶留存率，用戶流失率三個數(shù)值很容易，但是想要分析清楚背后的原因，找到針對性的對策，就非常地困難。特別是在用戶活躍率下降，用戶留存率下降，用戶流失率上升的時候，業(yè)績壓力會讓各個部門相互甩鍋、胡攪蠻纏的動力急劇上升。

這時候做數(shù)據(jù)的同學想要全身而退，就得牢記“戰(zhàn)場上，真理第一個陣亡”的原則，認真分析具體問題中的利害得失，找到解決辦法。