流失用户通俗的讲就是：用户多少天没来用产品后，就算流失了，这里需要分析同学根据业务的实际情况对流失用户进行定义，目前常用的定义流失用户的方式主要有：拐点法和分位数法。本文主要对上述两法进行阐述，不足之处，望读者多多指正

1拐点法

（1）指标定义

流失用户一般定义为指的是一段时间不访问产品不在访问的用户，因此定义流失用户的一个思路便是定义出用户多长时间不来，就再也不会对产品进行访问。在之前需要先定义几个指标：

● 用户N日留存率：统计日登录的用户中N日后留存（登录）的用户数/统计日登录的用户数

● 用户N日流失用户回归率：截止统计连续N日未登录的用户在统计日登录的用户数/截止统计日连续N日未登录的用户数

其中N日流失用户回归率的其他表达方式也可为：N日回流的用户数/N日流失的用户数

（2）实现步骤

计算用户多久不登录算流失主要可以分为以下两个步骤

计算产品随N日流失率或N日留存率并画出指标与时间N时序关系根据N日流失率（N日留存率）与N的关系（折线）图，找对应的拐点，定义出产品对应的连续未登录N

以上图为例可以看出，当N>20天时，流失用户回归率减速趋平，故定义：当用户连续20天未登录时，用户流失。

（3）两类指标定义流失用户的区别

● 通过N日留存定义流失用户：实现简单，消耗计算资源少，对数据基础建设要求底，但是定义逻辑相对模糊（如：N日回归用户是N日留存的用户的子集，无法直接由此清晰推导出连续N日未登录的用户为流失用户的这一结论）

● 通过N日流失用户回归率定义流失用户：定义、推导结论的逻辑清晰，但实现相对复杂，消耗的计算资源多，对数据基础的要求相对要高

2分位数法

（1）实现步骤

计算某统计日登录用户之后活跃时间的间隔，并统计个阶段的活跃时间占比，并按间隔大小进行排序找到累计占比为90%处的时间间隔N_90% ，N_90%即为时间间隔

以上图为，当用户活跃时间间隔为22天是，累计用户占比达到90%，故流失用户周期取22天

3 写在后面

上述三种方法（基于留存的拐点理论、基于流失用户回归的拐点理论、基于用户活跃间隔的分位数法）各有优劣，在实际的业务实践中，需要根据自身的情况与业务底层的数据基础，选择一个最合适的方法对流失用户进行定义

参考资料

图来自：《数据分析之道》P199

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