对互联网产品而言，用户流失研究是一个非常重要的课题，网上也有不少经验沉淀。但是，涉及到零售品牌的流失研究就鲜少人提及。本文以京造首单流失用户为例，给大家讲讲零售品牌流失研究怎么做？

较高的用户留存率，无论是对互联网产品还是对零售品牌都是持久生命力的基石。对互联网产品而言，用户流失研究是一个非常重要的课题，网上也有不少经验沉淀。但是，涉及到零售品牌的流失研究就鲜少人提及。

在本次京造首单流失用户研究中，我发现零售品牌和互联网产品流失用户有相似的地方，但是在研究细节中又有些不一样的地方。因此，我根据本次京造项目总结了以下零售品牌流失研究的经验。

STEP1：根据流失程度进行用户分层

零售品牌流失研究的第一步，需要根据品牌认知度和复购意愿界定的流失程度对用户进行分层。流失研究一般以一段时间内用户关键行为的缺失，作为界定标准。但基于以下两点的考虑，我们认为零售品牌利用这种方式定义出来的流失用户有非常可观的比例，可能并不认为自己是流失用户，需要对用户首先进行分层。

原因1：零售品牌存在无品牌认知导致的流失

使用一个互联网产品用户要经历下载、打开、使用等等过程，一般不会出现用户不知道自己下载了什么应用的情况。但是对于零售品牌，用户有可能存在买了却不知道商品是什么品牌的情况。

原因2：零售品牌受到品类购物周期和品牌品类丰富度的影响流失时间界定难度更大，导致在界定的流失定义下用户主观上可能并不认为自己流失

对于互联网产品，如果一个用户90天没有打开一个阅读、新闻、社交app，大概率这个用户已经流失，而且用户自己也认为自己流失。但对于一个零售品牌而言，受到品类购物周期特性和品牌品类丰富度影响，用户一段时间内未购买该品牌商品并不代表其流失。

试想一下，一个用户购买了戴森的吹风机之后半年内没有再购买过戴森产品，我们也很难说这个用户以后都不会再购买戴森产品了。

无认知的用户和非态度流失用户和真正态度流失用户流失程度不同，导致他们未购买的原因也会有很大不同。因此，我们首先通过用户对品牌的认知度和复购态度对用户进行了流程程度的分层。

STEP2：探究用户流失原因

原因挖掘说简单简单，直接问用户为什么就可以。说难也难，如何获取真实有用的答案也需要一番功力。

我总结了在这次研究中遇到的问题和小经验与大家共享：

问题1：有的时候用户也不知道原因

例子：无品牌认知流失的用户不知道自己购买过该商品，自然也无法回答为什么后续没有购买。这类用户的流失原因其实就转换成了，为什么他们会出现购买却没有认知的情况，当然这个也无法让他们通过主观报告来回答。

解决方案：除了结合用户特征，我们还可以通过匹配后台订单数据。通过分析无品牌认知流失用户首单的购买特征、购买的具体商品，推测哪些商品，哪些行为更有可能出现这种购买无认识的情况。这些情况下，我们就需要进行针对性优化。

问题2：有的时候用户的判断不一定准确

例子：我们经常会直接询问用户为什么，在京造这个项目中，因为态度流失用户必定是经历了什么不好的体验，有很明确的原因，所以他们相对好回答为什么只买了一单就不再购买了。但对于非态度流失用户，他们从来没有思考过这个问题，更容易以“没需求”，“没看到”这种敷衍的方式回答为什么近期没有购买。

解决方案：通过询问行为代替直接询问为什么。

本次研究在问卷设计的时候，我们询问用户近期的购物需求、哪些到京东寻找以及哪些看到过京造商品等行为问题。通过行为问题的答案由我们来判断用户是不是因为无需求、没看到京造商品导致用户近期没有购买，而不是让用户直接判断自己是不是无需求、没看到京造商品。

最后对于接触到该品牌商品但是没有选择购买的用户，我们再直接询问影响用户购物决策的关键因素是什么。

问题3：正确的答案不一定有用

例子：虽然需求方的问题是为什么用户流失了？但真正的目的是想知道下一步该怎么做，但在设计研究问题的时候，我们往往一不小心就掉进了获得正确却无用的答案的陷阱中。

比如：在我们的第一版问卷中，我们仅询问用户近期看到过哪些京造商品，并询问用户为什么最终没有购买这些商品。但是在我们在设想研究获取结果时，认为京造的品类跨度大，各品类关键决策原因上一定存在差异。混合在一起的结果无法帮助需求方进行下一步的优化。

解决方案：在设计好题目之后，要检查问题答案对我们有什么帮助。

最终我们增加了用户“最近一次看到的是京造哪个品类的商品”这题，针对最近看到的单个商品询问未购买原因。研究结果中也确实印证了我们的想法，不同的品类用户不购买的原因存在差异。

STEP3：思考如何召回用户

我们如何召回用户需要考虑到，在什么时间点（when）、在哪里（where）、对哪些用户（who）以什么样的方式（how）传达哪些信息（what）。在设计研究的时候，我们就可以从这些角度考虑获取哪些信息可以帮助解答这些问题。

对于地点、用户类型和如何获取这些比较常规这里不再赘述。这里和大家分享下这次研究中我们对运营时间点的一个经验，在流失研究中有一个非常有名的拐点理论：我们界定的流失用户（一段时间内没有关键行为）在流失后重新回访，回访率会随着时间推移逐渐下降到一定的值。运营期望能找到回访率变化的拐点，即用户刚流失的时间点。

因为对于想要防止用户流失，我们需要找到最晚的干预时间（变化拐点）。过早干预会将资源投放到，对于一些不需要干预就回流的用户造成资源浪费。对于想要挽回用户流失，我们需要找到最早的干预时间（变化拐点）。

但是拐点理论是从资源投放效率角度考虑的，在京造这次研究中发现，首单后的一周内是用户复购的高峰。我们推测这个时候新用户对京造还充满了好奇和新鲜感，基于第一次良好的购物体验希望能够进一步了解这个品牌，甚至完成了第二单。在这个时候我们给用户一些刺激和引导，为用户完成第二单提供帮助，对提高复购效果可能会更好。同时借鉴拐点理论思路，基于资源投放优化的考虑可以在首单后一个月（复购变化拐点）给用户一个优惠提醒。

以上就是我根据本次京造首单流失用户总计的零售品牌流失研究经验，除了以上的经验，在本次研究过程中和需求方的运营和数据分析师保持紧密的合作关系，在数据提取、报告思路、结果解读上他们都能给到和输入他们专业角度的一些看法和分析思路，能够补足我们对业务不够了解的短板。这种合作模式也是大家后续可以考虑借鉴的。

流失研究参考文章：

1. 用户流失原因调研四步经
2. 用户流失分析
3. 如何进行流失用户研究（上）信息收集与方案设计;   （下）方案实施和结果分析
4. Churn up for what the real resons people areleaving your app

作者：赵洋帆，公众号：京东设计中心JDC（ID：JDCdesign）

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