企业流失客户相对比较多，该如何做好流失客户的挽留呢，有什么好用的工具吗？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-09-30 19:15 标签： 客户流失对于企业的影响

促活与召回也是工作中的重中之重，因为激活老用户的成本是获得新用户的成本大致是5:1（甚至是更多），鉴于获客成本的考虑，更希望是把有价值的用户召回，把普通用户升级成活跃用户。

要对流失用户进行分级，建立模型，从而建立流失预警机制，预测到『什么时候、哪些特征』的用户可能流失，进而采取相应的策略去留住他们。

1、什么样的用户适合召回

与用户新增一样，用户流失无时无刻都可能在发生着，当『用户新增>用户流失』时，用户存量就会增长，反之则会下降。所以我们在用户、增加的同时，更要注重流失用户的召回。用户召回时，尽可能的圈住有价值的用户。在用户第一次接触产品后，已经对用户进行了一轮筛选了，『不符合需求的、对产品不感兴趣的』用户无需再次触达他们了；更多的重点放在那些因为『产品的功能不好用、竞品打击等』原因离开的用户，这批用户已经对产品贡献过价值了，是产品的，只是因为我们的产品不够好用、或者竞品优势效应才导致用户流失的。

（1）注册登录时，在产品初期，登录门槛设置过高是不利于产品增长的。现在的繁荣的时代，账号逐渐在往共享的模式去发展，微博账号可以登录网易云、等各种APP。

这种登录方式，对于用户来说成本低、防范心理降低，他不用去担心个人信息的安全性；对于ABCD的产品来说，先让用户接触到产品，然后在促进用户注册平台账号是一种曲线救国的捷径，同时根据用户的微博ID，在早期费一些心思也能捕捉到用户的一些特征；对于微博来说，一方面体现出微博的知名性和用户信任度，另一方面可以帮助微博更了解用户都在使用什么类型的APP，频次等可以捕捉，但是使用行为数据只能是平台方拥有的。

我们在注册登录页设计了游客模式和第三方登录后，用户依然直接离开这种流失的人群不算是产品的用户，我们也没有他们的信息，无法再次通过召回的方式触达他们，可能是利益诱导才下载，也可能是下载以后看到产品的UI风格而放弃，不论是什么原因，这一类用户只有在拉新的时候我们才可能再次触达。

案例：老虎的登录方式的全面性

老虎证券是一款港股在线交易的产品，不论我们玩不玩股票，直觉上都应该知道开户交易的安全性以及流程的严密性，其中安全性上账号的安全性尤其重要，账号被盗，交易失误，将会真金白银的损失+重要身份财务信息泄露，但同时，注册这样的平台也会让用户产生安全的担忧，很多用户只是拿它来查看股票走势，和看资料财报，并没有打算开户（老虎的利息和交易费率相对较高），比如我就是拿它看看股票走势而已，没有必要去注册。所以老虎证券的注册登录不影响使用产品（除了开户交易的功能）。甚至于不需要第三方登录，直接『游客模式』就行。

脉脉早期也是授权了微博账号，之后发展强大了，对微博的地位有一定威胁，微博对授权进行了封杀，脉脉也凭借自身积累建立了自己的账户体系，如今再也不依赖第三方账号了，这也是一个成功案例，可想而知，关于注册关于登录我们可以有一些改变的。

（2）新手引导和喜好预判，都是产品在向用户进行自我介绍。这种介绍通常首次使用展示即可，如果每次进入都要求再看你的自我介绍，这就是『引导功能』的设计失误。在这个过程中，也会有很多的用户流失；如果用户在你所给的兴趣标签没有用户喜欢的，就如，用户想要深度报道，你做的都是片面化博眼球的内容，遭来了也只有一段吐槽了，如果他不是注册了，相信这样严重不匹配的用户是不会使用头条的。

这一类流失的用户，虽然他可能已经注册或者用第三方信息登陆过了，但是后续在没有使用产品，我们可以通过一些电询、账号私信的方式去调研一下原因，如果是自身产品内容不合适就无需召回用户了，如果是推荐页或者引导页没做好，可以改善后再次向用户发起邀请。

案例：百度栏目分类的多样性

百度APP将栏目按照『百度产品系列』、『内容介质属性』、『内容领域』去划分成了问答、、图片、视频、科技、社会等各个栏目，有些许的杂乱无章，但总归能找到比较适合自己的栏目，百度的用户群体过于庞大，从大量用户适用性上看是有效的。

（3）再之后流失的用户，无论是何种原因，他们都是使用过产品一段时间，大概率上是我们产品的目标用户，之所以流失，原因不是需求不对称，可能是竞对和自身产品功能迭代的问题。这个时候，我们要对流失用户进行分析，找到原因，从而对症下药对改正，减少流失，然后再想办法拉回用户。

关于如何进行流失用户分析？这个步骤做的好不好其实与最开始用户来的时候，你有没有想办法去了解他有很大的关系，可以做标签，APP端可以也可以做标签，还可以做特征的交集与并集，一开始我们就对用户做了足够的分析，当用户发生变化的时候，我们通过特征用户的数据变化就能知道是哪一类用户流失了，占比如何。

如果没有做用户特征研究的话，还可以怎么做呢？我的建议是调出流失用户数据，取样调研。这部分用户是使用过一段产品的，至少他用第三方ID登陆过，无论是电访或者是第三方平台私聊勾搭，你都应该找到其中的一部分人，去了解他们离开的原因，展现你们的诚意和他可以的好处。

在逐渐了解流失用户的时候，我们就积累了他们一部分的行为数据，分析行为数据可以得到用户在什么情况下会产生流失。是『资讯APP中不断点击“不感兴趣”的』、还是『类产品中吐槽得到不到回应的』、又或者是『APP中半年都没下单的』、或者是『社交软件中一个月没有跟好友产生互动的』，总之只要这些原因存在，我们都能从行为数据中得到答案。于是乎，我们将这些指标作为流失用户模型的指标，它们的权重分别要已流用户占比做调整，模型要根据行为数据的不断变化去迭代，从而尽可能的预测到某一类用户快要流失了，我们要采取相应措施去挽留他们了。根据挽留的效果，我们又可以把相关流失用户的挽留措施、挽留效果加入流失用户模型中，以尽可能的形成『预测-挽留措施』的自动化预警。

案例：公众号用户取消关注

首先，通过『实时数据』与『以往新增数据』的对比，我们能发现12日至23日的新关注用户截止24日流失共计26人，整体用户12日至23日的用户流失共计32人，也就是新用户流失占比达/60008.html

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移动通信行业客户流失原因及对策———以某地联通校园公司为例

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