浅谈互联网金融产品“预流失用户”的定义

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“预流失用户”,即有流失倾向,但并没有完全流失的用户。相较于“流失用户”来说,“预流失用户”处于观望阶段,或许对现有产品有所顾虑,或许对于潜在的流向(即竞品)有所顾虑,或许是在等待产品到期。

一、为什么要研究“预流失用户”

1、必要性

确定流失的相关问题:“预流失用户”有着流失用户的特征,我们可以针对“预流失用户”开展流失原因、流失走向、回流可能性及策略的研究。

2、可行性

提高触达率和回流率:“预流失用户”依然是留存用户,相较于已流失用户,我们更容易触达“预流失用户”。另外,对于对本品或者竞品持“观望”态度的“预流失用户”,流失意愿并没有那么强烈,如果能针对性给予刺激,回流的可能性要远高于已流失用户。

二、如何定义“预流失用户”

1、确定分类标准

“流失倾向”和“并没有完全流失”是定义“预流失用户”的充要条件。我们将这两条转化成用户行为:

  • “流失倾向”——不投资,想提现
  • “并没有完全流失”——仍然有在投资金

于是,根据投资行为、提现行为及在投资金的情况,我们就可以大致将用户进行分类:

2、确定预流失周期

确定好预流失的分类标准后,接下来的问题就是回答“多少时间不投资”可以判断为有流失的倾向,即确定预流失周期。我们可以通过追踪历史数据中,不同预流失周期的真实流失率来确定预流失周期。

如我们可以以4月份的投资用户为例,观察不同预流失周期的用户在半年后(11月份)的真实流失情况:

预流失周期2个月的用户筛选条件:

  • 4月投资次数≥1
  • 5月初-6月末投资次数=0
  • 5月初-6月末提现次数≥1

预流失周期2个月的用户真实流失率:V2/V1

  • V1=满足上述条件的用户总量
  • V2=满足上述条件的用户中,目前在投金额=0的用户数量

以此类推,预流失周期3个月即统计满足以下条件的用户情况:

  • 4月份投资次数≥1
  • 5月初-7月末投资次数=0
  • 5月初-7月末提现次数≥1

最后,我们将得到如下的数据图表:

如上图所示,预流失周期在4个月时,真实流失率达到了78%,且相较于3个月时,流失率上升十分迅速。因此,可以将4个月未投资的用户,且发生过提现行为,仍有在投资金的用户定义为“预流失用户”。

三、注意事项

1、根据产品周期及用户行为周期确定合理的历史流失率统计周期

互联网金额产品有其特定的周期性,且用户的投资频率也相对较为固定。因此需要根据自己产品及用户行为特点去定义回溯历史数据的周期。举个例子来说,如果产品大多是中长期(即超过6个月以上),且用户的投资频率也是一季度或者半年才投资一次,那回溯数据的时候,最好至少回看1年的数据。如果回看半年,可能会将低频投长期产品的用户统计进流失率中。

2、保证不同预流失周期统计起点的一致性

回溯历史数据时,为了保证回流周期的一致性,确保每个预流失周期的起点必须一致。举个例子来说,如果是统计半年前的数据来看,预流失周期2个月指的是“5月初-6月末”,预流失周期3个月指的是“5月初-7月末”,而不能中途抽出一段“6月初-7月末”的预流失用户作为统计预流失2个月的研究对象。且为了保证5月初确实是流失的起点,还需要加入“4月份投资次数≥1”的条件,避免将之前就开始流失的用户统计在内。

3、统计回流数据时需要排除已流失用户

对于预流失用户,我们不仅可以回溯流失率,也可以回溯沉默率、回流率及回流周期。如果半年前预流失周期2个月的用户筛选条件是“4月投资次数≥1& 5月初-6月末投资次数=0 & 5月初-6月末提现次数≥1”,那么:

  • 流失用户量=上述条件用户中目前在投金额为0的用户数量
  • 沉默用户量=上述条件用户中7月初至今投资次数=0 & 在投资金>0的用户数量
  • 回流用户量=上述条件用户中7月初至今投资次数 ≥1 & 在投资金>0的用户数量
  • 平均回流周期=回流用户中,7月初至今第一次投资的时间与5月1日的平均时间间隔

但是要注意的是,统计回流数据时,是通过“投资次数≥1”来判断的,要排除流失用户数据(即目前在投资金=0的用户数据)。因为流失用户中途可能也存在着暂时回流的情况(即中途发生过投资行为),只是最后的状态还是流失了。

四、总结

在定义“预流失用户”时,遵循了以下的方法:定义核心关键词(如有流失倾向)——转化为用户行为语言(如只提现不投资)——转化为数据语言(如投资次数=0&提现次数≥1),然后用历史数据去加以验证,最终确定“预流失用户”的定义标准。

 

作者: Lina @点融设计中心DDC,微信公众号:「微信ID:DR_DDC」

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评论( 1

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  1. 梦想持有一只超长线的猫

    深受启发!感谢作者!

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