一个平台的用户流失是不可避免的，新老用户的不断交替是产品变化升级的正常现象。而企业可以从流失用户比例和变化趋势上寻求突破，打造留住新用户的产品，从而提高留住用户的能力，摸清产品的发展趋势和空。
当我们发现用户流失率增加时，就需要对流失用户进行更细致的分析。但是，我们在分析用户流失的情况时，有时会陷入一些误区而不自知，甚至判断的错误降低了用户流失的效果。
企业在分析用户流失时容易陷入的第一个误区就是定义不明确。
有些人看到其他平台把用户流失率定义为半年不登录，就把自己的用户流失率定义为半年不登录，也是听从别人的意见，却从来没有思考过为什么其他平台把用户流失率定义为半年，自己的平台和别人的平台有什么异同，这个定义是否合适。
所以在做流失分析之前，首先要明确一点:用户满足什么条件才能定义为流失用户？是一个几个月没访问平台的用户？还是一个经常访问我们平台，但是几个月没有任何购买行为的用户？
比如当年QQ的巅峰时期，基本上我们每个人都注册了自己的QQ号，每天进行登录、升级、玩游戏、聊天等一系列操作，活跃用户数量巨大。但是随着微信等其他社交产品的普及，QQ曾经独霸天下的局面已经走到了尽头。虽然QQ用户仍然很多，但一些以前活跃的用户现在使用QQ的时间越来越少。有些用户甚至半年或一年都不登录QQ。这些用户可以定义为流失用户，但有些用户可能近一两个月没有登录QQ，但仍然给自己的QQ号充值，所以这些用户不能定义为流失用户。
所以我们在定义流失用户时，需要根据平台的特点具体判断用户的类别。
为了快速准确的找出产品的目标人群，企业可以将流失用户定义为:长时间没有进行关键操作的疑似流失用户。不过这里还是要结合产品的特点来确定重点。
例如:
1。用户购买产品的点
用户买的产品不一样，重点也不一样。比如音乐平台的重点是购买音乐或其衍生品，而购物平台的重点可能是浏览或购买商品。
2。未访问的时间长度
如果一个用户一个月没有访问该企业的平台，也没有再次购买产品，就可以判断该用户是流失用户，比如微博、陌陌等一些社区或交友平台。但是像购物这样的平台，可能要等三个月甚至半年。如果发现用户一次都没有访问过平台，就可以认定为流失用户。
企业在分析用户流失时容易陷入的第二个误区是样本选择失误。
这是因为企业在分析前选取样本数据时，没有做好前期筛选，导致对采用的数据进行分析时，将用户与虚假回流的用户混在一起，从而得出一些有偏差的分析结果。所以，在分析用户流失之前，首先要分析回流用户的特征，排除那些活跃期较长的用户。
计算平台流失的用户总数很简单。我们举个简单的例子。假设我们认为超过一个月没有登录的用户是流失用户，那么流失用户总数就是“当前时间点-用户上次登录时间点>一个月”的用户数。但是，只计算用户流失总数对于分析用户流失没有意义。因为在大多数情况下，计算出来的值总是处于递增状态。企业需要做的是计算流失用户总数占总用户数的比例，以及新增流失用户数，观察其变化趋势。
是否是流失用户是根据用户的最后一次登录时间来判断的，所以要分析流失用户，就要找出每个用户的最后一次登录时间。不同网站的结果应该是不一样的，因为每个网站的时间间隔会不一样，最长可达一年，这就给企业获取数据造成了一些障碍。
当然，为了方便对注册用户的分析，企业可以在数据库中建立相应的数据表来存储用户信息，或者选择诸葛这样的专业数据智能服务商。在设置用户基本信息的同时，可以记录每个用户的最后一次登录时间，从而准确计算每个用户最后一次登录的当前时间间隔，区分哪些用户是流失用户。
企业在分析用户流失时容易陷入的第三个误区是不分析用户行为。
不分析用户的行为，是指企业在发现用户流失的时候，只是简单的认为这些用户流失了，而不知道原因是什么，没有对用户的流失行为进行正面的分析，所以不知道用户行为背后更深层次的原因。分析用户的行为，要从用户粘性入手，用户粘性包括用户访问的频率和访问间隔的时长。
1。访问频率:用户的访问频率可以反映出用户是否对企业的产品感兴趣，是否有购买的冲动。有研究认为，在粘性还没有形成的时候，有些粘性就等于忠诚度，所以可以认为用户忠诚度是用户粘性的前提。
2。访问间隔:持续时间。如果平台不花时间精力维护用户，或者产品不更新，那么即使之前已经产生了用户粘性，也会随着时间的推移而消失。用户不会一直等下去。即使已经形成使用习惯，也会因为需求而转投竞争对手购买替代品。
比如有一家餐厅，每天早上都有很多人排队买早餐，这家餐厅旁边还有一家小餐厅。因为看起来不高端，所以很少有人去吃。后来生意红火的餐馆因为老板家业，足足歇业了两个月，而旁边的小餐馆却一直开着。餐馆老板回来后发现，每天排队的人再也没有来他家买早餐，因为工作人员习惯在小餐馆吃饭。久而久之，这家餐厅的生意越来越差，最后无奈倒闭。
上面的例子说明了忠诚度和用户粘性之间的关系。刚开始员工喜欢去餐厅吃早餐，因为店面看起来比较高端，顾客也形成了一种习惯，就是忠诚度，所以宁愿排队也不愿意在这里吃，这就是用户粘性。这种粘性很容易获得和失去用户，因为用户对他们来说并不是必须的。所以餐馆关门后，顾客为了寻找替代品，都去小餐馆吃饭。久而久之，用户对小餐馆变得忠诚，导致餐馆用户大量流失。
用户流失分析还需要从产品的角度分析用户流失的原因，从而从根本上有效控制用户流失。我们需要对流失用户进行分类，对流失用户进行跟踪，根据分析结果对后续产品进行优化。
了解用户需求，及时完善产品功能，适时升级产品。我们不仅要分析自己产品的数据，还要了解用户的真实需求，知道用户需要什么，什么产品功能受欢迎，这样才能根据这些数据进一步优化升级产品。需要从用户的角度对产品和平台进行优化，比如在显眼的位置设置用户的热搜页面，调整产品的展示页面顺序，优化商品的布局等。
解决问题，要从根源入手。只有提升产品质量，优化产品功能，才能最大限度的降低用户流失率。
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