想要解決問題之前，想弄明白問題是什么？都說用戶留存、用戶活躍、用戶流失三大問題很難搞，實際上可能連這三者具體在數據上是什么樣的體現都不知道。
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。
（1）這三個問題看似相同，可又不全一樣，不太清楚到底是啥。
（2）這三個問題常常相互牽扯，相互影響，講著講著就暈了。
（3）這三個問題都很難給分析建議，往往把數值算出來，就不知道說啥了。
青島藝形藝意文化傳媒有限公司創始人，青島首席商學院新媒體運營創始人，資深新媒體運營人，IT行業觀察者，新型互聯網+營銷實踐者，金牌文案創作者，騰訊網、百度網、今日頭條、搜狐網、網易新聞網、鳳凰新聞網等網站知名專欄作者，《新媒體推廣運營實戰大全》 作者、知名品牌營銷顧問黎想。今天黎想老師先正本清源，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計方式。
1. 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。
2. 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。
3. 用戶流失
人為定義一個時間點為流失節點，比如用戶12個月未登錄之類。達到節點的，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、三者的聯系和區別
反應快的同學已經注意到，這三者之間有明顯聯系。
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：
如果活躍標準是登錄，流失標準是三個月未登錄：
- 小明2月1日注冊，計入當月活躍用戶
- 小明3月、4月、5月未登錄，計入不活躍用戶、非留存用戶
- 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，為啥還要區分成三個呢？
因為這三個指標，其實代表了業務能行動的三個方向：
（1）用戶活躍，是可以即時統計的指標。
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。
因此能更多的反映系統性、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，就是業務的短期舉措、中期舉措、長期舉措。因此需要分開統計和分析。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：
- 不活躍的原因是什么？
- 留存率低的原因又是什么？
- 流失率上升的原因又是什么？
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。
- 有些應用就是窗口期很明顯，比如租房、旅游；
- 有些應用就是天生不活躍，比如互聯網金融產品；
- 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。
- 用戶自然狀態就是寒暑假才登陸
- 用戶自然狀態然就是使用XX天以后流失
- 用戶自然狀態就是每個季度才登錄1、2次
難就難在“自然”這倆字上。
你會發現這個“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場。
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”
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。
這時候做數據的同學想要全身而退，就得牢記“戰場上，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。
