流失率

流失率指在一段时间内流失掉的用户比例。时间单位可以是周、月或季度等，但所有指标的时间单位应保持一致，这样才具有可比性。在免费增值模式或免费试用模式中，你同时服务着（不付费）用户和（付费）客户，因此二者的流失率也应该分开考量。流失率这一指标虽然看上去简单，但如果样本或时间选得不好，就有可能产生误导，尤其是对于增长率经常变化的公司而言。

免费用户流失和付费用户流失的定义不同。免费用户“流失”指用户注销账号或再也没回来使用过；而付费用户“流失”则指他们注销了账号并停止支付费用，或是降级到免费版。我们建议将90天（或更短时间）内没有登录过的用户视为非活跃用户。从第90天起，我们就可以认定已经流失了这些用户；在这个永远在线的世界上，90天就像是一万年那么长。

但请记住，你仍有机会将流失的用户邀请回来。一是当你的功能得到显著升级时，Path10 就曾在应用改版后成功召回了一部分用户；二是当你拥有可以每日发给用户的内容时，Memolane11 在向用户发送往年回忆时也做到了这一点。

10 一个私密社交网络，由Facebook前高级主管大卫·莫林创建。——译者注

11 一款总结你在各种社交网络“历史上的今天”的应用。——译者注

Shopify12 的数据科学家史蒂夫·诺布尔13 在其博客14 中对流失率做了详尽的介绍，定义流失率的简单公式如下：

12 网店建站工具。——译者注

13 http://blog.noblemail.ca/

14 http://www.shopify.com/technology/4018382-defining-churn-rate-no-really-this-actuallyrequires-an-entire-blog-post

表9-1中这个简单的例子给出了一家SaaS公司在免费增值模式下的流失率计算。

表9-1：计算流失率的例子

表9-1记录了用户、活跃用户和付费用户三个指标。活跃用户指在注册后的一个月里有登录记录的用户。新用户的月增长速度为20%，其中30%的新用户在注册后的一个月内会使用这一服务，2%的新用户会转化为付费客户。

2月份的流失率计算如下所示：

如果每个月的客户流失率为2.5%，就意味着每位客户的平均使用寿命为40个月（100/2.5）。这就是用于计算客户终身价值的依据（40个月×每位用户平均每月创造的营收）。

修正的流失率

诺布尔解释道，由于特定时间内流失的用户数受到了整段时间的影响，而这段时间开始时的用户数只是一个瞬间变量而已，因此以这样简单的方式来计算流失率可能会引起混淆，特别是对于发展速度非常快或经常变化的创业公司而言。换言之，流失率并没有对用户的行为和数量做归一化处理，面对相同的用户行为，一不小心就会得出不同的流失率。

为修正这一缺陷，需使用另一种更复杂且更精确的方法来计算流失率，对这一时间段内的用户数取平均值，而不是只看时间段开始时的数据：

该公式把时间段开始和结束时的用户数取了平均值，这要比前一个公式好一些，但当用户数量迅速增长时，仍然存在一些问题。假设月初用户数为100，月末该数值增至10 000，则该公式假设月中的用户数为5050。但如果用户数正呈指数式增长的话，则这种算法并不正确。大部分用户都是在接近月末时注册的，而大部分流失也是在此时段发生的，因此平均数并不具有代表性。

更糟糕的是，如果以“30天内未登录”为标准计算流失用户数，就相当于把上个月流失掉的用户数与这个月新增的用户数作比较，这比上一个问题还要严重，因为你观察的是一个后见性指标（上个月的损失）。因此当你发现任何不妥时，问题已经存在一个月了。

如果继续修正下去，计算会变得非常复杂。但有两种方法可以简化它。第一种是以断代 来衡量流失率，即以注册时间为基础比较新增用户和已流失用户的多少。第二种方法更为简单，即以天为单位计算流失率，这也是我们喜欢这种方法的原因。所选时间段越短，数据中的噪音也就越小。