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一般對流失用戶常用的英文為“churn user”，之前用的wastage、away、lost等都不是太規范。后來陸續有做相關分析的朋友問到流失用戶的流失時間長度到底選擇多長是合理的，尤其是《網站分析實戰》這本書出版之后，我在里面有提到如何更準確地定義流失的時間長度，可能解釋的比較簡單，還是有朋友留言反饋這方面的問題，所以這里再用一篇文章解釋一下。

流失用戶與回訪用戶

流失用戶的定義請參考“網站的活躍用戶與流失用戶”這篇文章，要解釋怎么樣合理地去定義用戶流失時間段長度的問題，需要先介紹一個新的指標概念：回訪用戶。這里的回訪用戶不是指Google Analytics上面的Returning Visitor(與新用戶相對，指之前訪問過網站的用戶再次訪問網站)，這里的回訪用戶指流失之后再次訪問網站的用戶，即用戶曾經流失過，滿足流失時間期限內完全沒有訪問/登錄網站的條件，但之后重新訪問/登錄網站。然后，根據回訪用戶數可以計算得到用戶回訪率，即：

用戶回訪率 = 回訪用戶數 &pide; 流失用戶數 × 100%

回訪用戶率的數值大小間接地可以驗證對用戶流失定義的合理性。正常情況下，用戶的回訪率應該是比較低的，從業務的角度考慮，如果對流失的定義是合理的，那么很難讓那些對你的網站已經失去興趣的用戶重新來訪問你的網站。一般情況下，網站的用戶回訪率應該在10%以下，在5%左右的數值是比較合理的，對于成熟的網站而言用戶回訪率會稍高，而新興的網站的用戶回訪率通常更低，尤其像手機App這類用戶易流失的產品。

流失期限與用戶回訪率

用戶流失的流失期限的長度與用戶的回訪率成反比，我們在定義用戶流失時使用的連續不訪問/登錄網站的期限越長，這批流失用戶之后回訪網站的概率就會越低，并且隨著定義的流失期限的增大，用戶回訪率一定是遞減的，并逐漸趨近于0。那么如果選擇合適的流失期間長度?我們可以設定不同的流失期限長度，進一步統計每個流失期限的用戶回訪率，并觀察用戶回訪率隨定義的流失期限增大時的收斂速度。如果以“周”為單位設定流失期限：

根據設定的不同流失周期的用戶回訪率的變化曲線，我們可以使用拐點理論(Elbow Method)選擇最合適的流失周期。

拐點理論：X軸上數值的增加會帶來Y軸數值大幅增益(減益)，直到超過某個點之后，當X增加時Y的數據增益(減益)大幅下降，即經濟學里面的邊際收益的大幅減少，那個點就是圖表中的“拐點”。比如上圖中流失周期增加到5周的時候，用戶回訪率的縮減速度明顯下降，所以這里的5周就是拐點，我們可以用5周作為定義用戶流失的期限，即一個之前訪問/登錄過的用戶，如果之后連續5周都沒有訪問/登錄，則定義該用戶流失。

所以，有個這個辦法之后，就能更加合理地定義流失用戶的統計邏輯，而之前要做的就是選擇不同的流失期限分別計算用戶的回訪率，然后用統計的到的數值生成如上的一張帶平滑線的散點圖，問題就迎刃而解。