用户都跑了，你却还分不清流失用户和流失率

我们选择经典的拐点理论来作为周期界定的参考：

用户回访率拐点(用户回访率 = 回访用户数 ÷ 流失用户数 × 100%)

同时团结对产物的领略，选择“主动登录”这一举动作为是否流失的要害举动。

但经典的理论也会碰着忧伤：没有呈现拐点怎么办?

回访率拐点也许与产物存在一个平台期(瓶颈)有关：用户/玩家处在哪些品级也许流失加剧，可能是在线时长到达几多会发生倦怠加剧流失，哪些脚色的用户更轻易流失等等。

好比游戏，游戏的特点是：回合、关卡、使命、一般与进级，但这与一些产物长周期、长隔断的用户行使举动模式并不沟通。

在没有拐点的环境下，可以依据产物履历或团结模子猜测精确率判定，一样平常产物的回访率5%-10%，不管分别多长的时刻周期城市存在回访，偏差不行停止。

二、指标没选好，模子调到老

怎样优化数据模子，停止要领误区

搭建数据模子的要害在于举动数据的选择，这也是最耗时耗力的处所。在成立模子之前，有须要和数据&开拓的同事来一次把臂而谈，对数据库和埋点的环境举办摸底，再次明晰一些数据观念的操纵化界说，停止产生误解。

好比，误解凡是来自于以下几点：

可题目每每没有那么简朴，纵然界说得再准确过细，模子的精确性也也许不高。假如大白“管中窥豹”这个成语的意思，你很也许找到了谜底。

（编辑：厦门网）

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