如何搭建流失用户召回体系？思维导图

量化流失用户定义是展开用户召回工作必须解决的首要问题，这是产品打造流失用户召回体系的起点。然而遗憾的是，在网上已有的干货中，这个问题很少被提及。

我们知道，所谓流失用户，通常指那些曾经使用过产品或服务，但后来由于某种原因不再使用产品或服务的用户。

在实际工作中，根据产品或服务的业务类型，流失用户的定义会复杂很多。

因为流失用户不是一个人，而是一群人，运营需要根据产品的业务类型，以及流失用户所表现出来的群体性行为特征，总结出流失用户的关键性行为特征，并由此来判断其他用户是否流失。在这个过程中，避不开一个指标量化的问题。

举个例子：

关于流失用户，还需要纠正一个理解误区：用户流失应该是一个过程而不是节点。通常，流失用户在正式停止使用APP或卸载APP前就表现出一些异常行为特征：前访问频次大幅降低、在线时长大幅下降、交互频率大幅降低甚至消失等。这些异常行为指标也是我们定义用户流失的依据。

因此，为了避免用户大量流失而不自知的问题，运营后台应当设置用户流失预警机制：当老用户的访问频次、在线时长、交互频率低于先前平均值的时候，运营就要拉响警报了，注意：这是一个可能流失的用户，赶紧拦截他！

此外，流失召回工作不是在用户流失后才开始行动的，而是当系统监测到用户可能存在流失倾向时，就已经展开自救措施了！

当前，不少游戏的用户流失预警都做的非常成熟了，以《决战！平安京》为例，一旦你几天未曾上线，就会收到短信提示，以及再次登录后的系统关怀信及赠礼。

在用户展现出流失征兆早期，情感呵护和福利赠礼双管齐下，能有效拦截一批可能流失用户。

你看，收下赠礼，我又愉悦的开始了资质升级之旅。

虽然，早期的流失预警和及时反应能有效拦截部分用户，然而还是会有大量用户会因为各种原因将APP打入冷宫或者直接卸载，总之除非特殊情况基本上不会再登陆了。对于这批用户群体，就需要展开流失用户画像分析，从了解他们开始，拟定召回策略。

一般来说，流失用户画像可以从人口属性和行为属性两个方面展开分析。

第一步，可以从流失用户的性别、地域、职业、年龄层等人口属性出发，勾勒出流失用户画像的基本框架；第二步再结合用户注册渠道、访问途径、内容偏好、主要行为，以及用户最后一次交互行为来进一步提炼流失用户的群体行为特征。注意，重点关注流失用户的最后交互行为的具体动作是什么、对象是什么、时间点是什么，这对于我们了解该用户群体的偏好有极大参考意义。

总之，流失用户画像是流失用户召回体系中的行动指南。流失用户画像越细致，代表性越强，召回成功率越高。

无论何时，请牢记用户召回工作的思维重点：从用户角度出发，给用户一个重新使用产品的理由。在制定召回策略时，更应以此为出发点。

召回最终的执行是由消息来发出去的，因此，关于如何制定流失用户召回策略这个问题，简单来说可以从召回方式的选择、召回文案的打磨两个方面着手。

简单梳理一下，当前常用的用户召回方式有9种。

①短信。可批量发放；但易被当成垃圾短信，并引发投诉；适用于普通用户。

②邮件。低成本，可大量发送，但点击率低；使用于普通用户。

③push。效果较好，但取决于用户安装中是否选择允许推送；

④微信通知。即微信服务号的用户通知模板，效果取决于用户是否关注相关微信号；

⑤电话回访。成本高，无法批量操作，主要适用于VIP用户。

⑥礼物召回。包括赠送纪念品、周边、伴手礼等，适用于种子用户。⑦福利召回。含优惠券，现金红包、体验金等福利。

⑧活动召回。取决于活动类型和宣传渠道。

⑨个人战报/年度总结。类似于【王者战报】、【2018支付宝年账单】等等。

当用户召回策略确定后，就需要正式执行召回方案了，为了避雷，不少产品都会在正式行动前先模拟用户召回路径是否通畅，用户体验是否良好。

一般来说，从召回消息发放到流失用户回归的传播路径中，有三个关键性环节：消息发放、打开消息、回归登录。

每个环节都受不同因素影响，并不同程度的影响着用户召回效果。制定流失用户召回策略的思维出发点：从用户角度出发，给用户一个重新使用产品的理由。

必须明确，流失用户不同于新用户，他们是曾使用过产品但后来由于某种原因不再使用的群体，即对产品体验不佳或缺乏需求的一群人。

对于产品他们并非一无所知的，甚至很可能体验过产品的诸多弊端，如何让用户重新认识产品价值是召回工作的重点。

通常，用户召回成功的标志性动作就是久违的“回归登录”。为了促成这一关键性行为，你需要事先模拟用户召回路径中可能遇到的种种问题以及相应的优化措施，力保用户的良好体验，给他们一个重新打开产品的理由。6、分析召回效果

执行用户召回行动后，就进入数据监测和效果验证阶段了。此处，对应流失用户定义，首先需要明确量化什么样的用户算是成功召回的用户？关于这个问题，一般认识上，发送短信后24小时内重新登录的流失用户即为成功召回用户。但是，实际情况复杂很多。比如，有些用户收到了召回短信，且表示出兴趣，但是由于其他因素干扰没有立即打开，但是几天后找出了这条消息并重新进入了APP；

又或者，有些用户收到短信后的行为是，关掉短信直接进入APP。毫无疑问的是，虽然进入场景不同，但他们都属于成功召回用户。

所以，关于流失用户召回的数据监测，应该是对召回过程中可能出现的所有用户行为的监测，而不仅限于召回短信的相关数据。

简单总结了一下，用户召回的效果分析应该包含以下方面数据：

关于流失用户成功召回后的维护问题，明明很重要却似乎很少被提及。事实上，我认为用户召回后的维护和二次促活，才能真正体现召回工作的效果。

关于流失用户召回后的维护工作，需要根据用户在成长周期的阶段（新注册/老用户）来制定保活跃措施。坚持活跃用户不打扰、新用户多引导、沉默用户多关怀的基本方针。

第一步，通过问卷/访谈等方式确认用户流失原因，确认是功能层面、内容层面、情感层面无法得到满足还是其他原因；确认这些原因是否可以解决，以及如何解决，何时解决，并及时给出反馈用户。

第二步，保证召回用户的活跃度。对于注册即流失的用户，通过产品功能引导主动带领用户玩转产品，让用户感觉被关怀；对于使用产品有一段时间后流失的用户，沟通用户流失原因，是功能体验不佳、还是内容不敢兴趣、亦或是其他原因。

认真聆听意见，这是产品迭代的重要参考。对于沉默用户，可以通过私信、@、push可能兴趣话题的方式进行促活引导，如果放任不理，他们就是未来的流失用户。

最后，再次强调用户召回工作的出发点：从用户角度出发，给用户一个重新使用产品的理由。