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churn流失率=1-留存率（retention）
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说明：
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用户生命周期价值LTV（Life time value）：用户在整个生命周期内为网站贡献的总价值。
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ARPU（Average Revenue Per Pay User）：每个付费用户平均收入。ARPU注重的是一个时间段内从每个用户所得到的收入。很明显，高端的用户越多，ARPU越高，用户的留存期越长ARPU越高。ARPU值高未必说明利润高，因为利润还需要考虑成本，如果每用户的成本也很高，那么即使ARPU值很高，利润也未必高。
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留存率（Retention）：在第一个月（或者周、季度）使用你网站的用户，在第二个月（或者周、季度）还在使用的比例；比如一月份你的网站有100个用户，二月份这100个里面有80个还在使用，那么留存率就是80%。
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流失率（Churn）：定义是1减留存率（1-R%）。比如某APP的留存率是80%，那么APP的流失率就是20%。
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用户生命周期：是流失率的倒数（1/流失率），如果APP的流失率是20%，那么APP用户的生命周期是5个月（一个用户留在你APP上的平均月份）。“1/月流失率”是得出平均每个客户在该平台能够留存的总时长是多少月。
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（2）区分用户价值
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找出高价值流失用户，让运营目标更有针对性。当流失用户预警失效后，就变成了流失用户，我们就需要根据RFM模型把高价值的流失用户找出来，并且以最高优先级进行召回，如图4-34所示。
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图4-34 RFM模型：R和M相结合找出高价值流失客户
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如图4-34所示，M1～M5代表用户价值从低到高，M越大代表用户的价值越大；R1～R5代表用户的消费间隔时间从长到短，R越大代表用户间隔的时间越短。右下象限的顾客意味着是高价值且消费间隔时间长的用户，属于高价值的流失用户，需要重点关注并对其进行挽留。
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（3）确定流失时间
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用户的流失可能并不是永久的，也许用户在一段时间内对网站确实没有任何需求，那么他会远离网站一段时间；或者流失用户也会因为网站的某次营销或者网站质量的改善而重新回来。因此，我们需要从多个时间周期去看流失用户，如前文的图表和案例所示，我们需要从120天、180天、365天等多个时间周期去看流失用户数。具体时间临界值的设置可根据每个业务的用户购买频次和时间间隔进行划分。
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以注册未购买为例：
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我们可认为新用户注册后就完成首次购买，那么简单地定义新用户流失，就是用户在注册后一段时间内都没有购买行为，即
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当前时间点-用户注册时间点＞流失临界时间间隔
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比如我们定义用户的流失临界时间间隔为1个月，也就是在注册后的一个月内未购买的用户意味着已经流失，那么就可以计算每天的新注册用户流失数，即注册时间为1个月前的那一天，而从注册到当前没有购买过的用户数。这个用户数与1个月前的那一天的总注册用户数的比例就是新注册用户的流失率，其他几个类型的用户类型的计算方法与此一致。
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在计算流失临界时间间隔上，应该以网站大多数用户的行为时间间隔为准，而非平均值，平均值会因为少部分用户而拉长。因为用户的分布是属于集中分布，而非正态分布。
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如图4-35所示，某电商网站的用户从注册到首次购买的时间间隔分布，大多数用户都在首次注册当天就完成了购买，这个数占到了67%。在一周内完成购买的用户数能达到80%以上。如果要算平均值，这个数值可能会接近一个月，而实际值应该是7天最合理。
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图4-35 用户注册到首次购买时间间隔分布
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（4）确定流失行为
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用户流失行为分为主动和被动两种。被动行为是指用户不再发生某项行为，如访问、购买等；主动行为是指用户把账户余额全部提现，要求注销账户等。
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