如今互联网时代，竞争越来越激烈，获客成本不断攀升。许多企业将更多的精力和成本投入到客户维系上。但如果衡量客户留存的重要指标“用户流失率”的计算方法出现问题，企业就无法有效发现用户流失中的问题。今天我们讨论一个更准确的用户流失计算方法，帮助企业争取这个重要的KPI指标。
讨论了传统的用户流失率计算方法及其存在的问题。 目前银行大部分用户流失率是这样计算的:
用户流失率=总用户流失率/总用户量
这个公式乍一看似乎没有问题，但首先这里必须统一标准。用户总数是期初还是期末？不同的标准会导致不同的结果，比如下面这个例子:
某App产品5月份用户数据:
5月初用户总数:10万(10万) 5月底老用户流失率:5000人(假设老用户流失率5%) 5月新用户:2万 5月新用户流失:1000人 5月底用户流失总量:6000(5000+1000) 月净增值用户=20000-6000=14000 5月底用户总数= 114，000 5月份用户流失率=6000/100000=6% 计算用户流失率时，如果用户总数使用期初标准，则:
用户流失率=6000/100000=6%
如果最终标准用于用户总数，则:
用户流失率=6000/114000= 5.26%
不是上面讨论的主要问题，而是后面标准的重要性，所以在本文中，我们的总用户是以期初的总用户为基础的。
真正的问题来了。 6月份，假设我们还有5%的老用户流失率，同样的新用户数，同样的新增用户数，会是一个什么样的结果？
6月初总用户数:11.4万(等于5月底总用户数) 6月底老用户成交:5700(还是5%的老用户成交率) 6月新增用户数:2万(与5月持平) 6月新用户流失:1000人(与5月持平) 6月底用户流失总量= 6700(5700+1000) 每月用户净增数=13300 (2000-6700) 月总消费= 127000人(114000+13300) 每月用户流失率= 6700/114000 = 5.88% 读者看到问题了吗？6月份老用户流失率和5月份一模一样，新增用户数和新增用户数和5月份一模一样，但是我们的用户流失率从6%下降到5.88%，只是因为我们的用户总数增加了。
我们可以保持同样的公式，你会发现，虽然我们的老用户在以同样的速度流失，新用户在以同样的数量增加，同样的数量流失，但是我们的用户流失率越来越低。换句话说，我们的用户运营部门什么都没做，但是他们的KPI越来越漂亮，企业主很开心的说我们的用户流失率越来越低，客户越来越爱我们的产品。然而，我们的客户对我们的产品越来越感兴趣。
一种更准确的计算用户流失率的方法 用户流失率决定了这个产品的成功。有没有更准确的方法来计算用户流失率？我将介绍一个更准确的用户流失计算方法，希望对大家有所帮助。
用户流失率不是通过用户数量来计算的，而是通过计算用户的生命时间来计算的。
我简单介绍一下这个概念。你的用户每天都有一定的机会离开你，失去它。如果一个用户用了你的产品5天，第五天就流失了，这个客户一生的流失率是1/5= 20%。
听起来有点伤感？没事的。我们用一个案例来说明如何根据用户的生命周期来计算流失率:
假定
每个月有30天。 这个月，新用户以恒定的速度增长。 计算开始
5月初用户生命时间= 10万人x 30天= 300万天 5月新用户生命周期= 2万人x 30天x 0.5 = 30万天(为什么要乘以0.5？因为我们假设本月新用户数量以平均速度增长) 五月份的总用户生命周期= 3，300，000天 5月份失去的用户总数= 6，000人 5月份每个生命周期的流失率= 6000/3300000 = 0.18% 5月份的用户流失率= 0.18% x 30天= 5.4% 然后我们用终身流失率计算6月份的用户流失率:
6月初用户生命时间= 114000人x 30 =3420000天 6月新用户生命周期= 20000人x 30天x 0.5 = 300000天 6月份的总用户生命周期= 3720000天 6月总损失= 6700人 每个生命周期的月流失率= 6，700/3，720，000 = 0.18% 每月用户流失率=0.18% x 30天= 5.4% 可以看出，基于用户使用时长计算用户流失率的准确率要高于基于用户数量计算的准确率。然而，目前这种计算方法并不流行。在此，我将这一技术方法介绍给读者，希望能帮助大家更好地理解用户流失率的计算，从而建立正确的用户流失KPI和策略。
