我們在 WooCommerce 運營時如何做到 “精準” 防範用户流失? 作為用户 WooCommerce 運營，我們可以將用户流失的問題，看成是小學奧數里蓄水池問題。首先，我們不可能做到用户不流失。那麼，我們要做的就是精準預測用户流失，通過有效的 WooCommerce 運營活動對流失概率較大的用户進行挽留，讓用户流失率儘可能地低於用户增長率，這樣就能保證用户量的向上增長，有了量，轉化就有了基礎。那麼 WooCommerce 運營如何精準預測用户流失，這需要逐一解決概念、資料、工具這三大問題：
問題一：流失用户怎麼定義?
問題二：用什麼樣的資料來預測用户流失?
問題三：藉助什麼樣的工具提高預測精準度?
一、流失用户怎麼定義?
不同的產品對用户流失有著不同的定義，如果用統一的標準去定義，那就會出問題。舉個例子， 用户流失率計算公式是用户流失數量與全部使用/消費產品 (或服務) 用户的數量的比例。
在實際操作中，如果僅按照字面定義去算，隨著用户總量的增加，用户流失率會越來越低。換句話説，用户 WooCommerce 運營啥也沒做， 但 KPI 卻越來越漂亮。這樣會製造出一種假象，以為用户越來越愛我們的產品。然而，結果並不是這樣的。
WooCommerce 運營在精準防範用户流失時，要做的第一步就是先明確流失用户定義。 WooCommerce 運營需要根據自身產品的型別、調性以及用户畫像來定義流失用户的概念。如果是針對特定活動的用户流失，則需要從活動舉辦的目的和意義出發去定義用户流失概念。
比如，社交 APP 的價值在於解決溝通的問題，通常會以距離上次登陸的時間長短來定義流失用户。如果用户一、兩個月不進行操作，則可以認為用户已經流失。這裏有一點要注意，QQ 和微信屬於強社交的軟件，即使我們不用，但還會安裝在手機上。
再比如，WooCommerce 電商 APP 通過用户購買來盈利，尤其是在雙十一、雙十二這種看銷量的特殊日子，通常以購買的活躍程度來定義流失用户。如果用户只看不買，對於 WooCommerce 電商來説就是一個可能會流失的用户。
流失用户的定義明確了，才能為用户流失預測制定好判斷標準。
二、用什麼樣的資料來預測用户流失?
一個用户接下來將要流失的可能性有多大? 從數學上來説，我們可以藉助貝葉斯公式來估計用户流失的概率。該數學公式包含著樸素的真理：
當你不能準確知悉一個事物的本質時，你可以依靠與事物特定本質相關的事件出現的多少去判斷其本質屬性的概率。
這種流失預測的方式有點統計學+心理學的味道。以 WooCommerce 電商 WooCommerce 運營為例，如果，你看到一個用户在雙十一時看得多，買得少，那麼這個用户在雙二十的時候不會購物的概率就很大。不過，這樣的預測還是不夠精準。
隨著大資料技術的發展，更精準的預測是通過資料分析，通過模型演算法和深度學習的技術進行用户行為預測。在進行行為預測前，WooCommerce 運營需要考慮哪些用户資料可以幫助我們預測用户流失? 這是搭建計算模型至關重要的一步。
從資料層面來看，至少需要詳細的用户畫像資料和行為資料等資料維度，即：
用户畫像資訊：ID 、性別、年齡、地域、會員型別、用户來源……
用户行為資料：登入天數、線上時長、登入頻次、註冊天數……
用户消費資料：最近一單距今天數、累計單量、累計消費金額、客單價……
這裏要注意，每一個小維度的考量標準在不同 APP 中也是不一樣的。社交類 APP 、視訊類 APP 、打車類 APP 、音樂類 APP 等使用頻次高的 APP，登入頻次要適當提高; 閲讀類 APP 、資訊類 APP 等重視用户時長的 APP，線上時長要適當增加;WooCommerce 電商類 APP 比較重視轉化，WooCommerce 運營可藉助視覺化埋點的技術精確統計購買頁、支付頁等轉化資料。
三、 藉助什麼樣的工具提高預測精準度?
僅有上面説的這些資料還是不夠，因為還有很多外部的因素在制約著資料的準確性。
首先，所處環境、地理位置的不同會導致用户行為和興趣偏好的不同。隨著用户的地理位置的變化，他從一二線城市遷移到三四線城市，用户的 APP 的使用也會變化，而這些在 APP 自有資料中無法體現。
其次，在做流失預測時，APP 本身自有資料的體量嚴重不足。用户都沉默流失了，不怎麼開啓 APP 使用了，怎麼還能產生足夠的資料呢?
再者，APP 的自有資料具有侷限性，無法告訴 WooCommerce 運營用户興趣的變化。已經不感興趣的用户百分之百會流失，也就不用去挽留了。
因此，這時候 WooCommerce 運營就需要藉助外部的力量，來提高預測的精準度。目前，比較可行的辦法是與第三方大資料服務商合作，通過資料梳理找到對流失預測有效的資料，再進行雙方，甚至是三方資料的整合來擴充資料體量和維度，最終完成精準的行為預測。
目前，在資料領域已經有少數公司推出了行為預測的產品。國際上做得比較靠前的是 Google 公司。在國內，個推是行業內較早研發行為預測的資料公司之一，並在其應用統計產品 “個數” 中開設了相應功能，可以為 WooCommerce APP 運營提供流失、解除安裝等關鍵行為的預測。另外，“個數” 還能提供視覺化埋點工具，實現自定義事件的統計，並在統計的同時進行資料分析，提供購買、分享等自定義事件的行為預測。
在大資料行為預測的幫助下，WooCommerce 運營能夠提前洞察到用户流失行為，提早進行干預，並通過相應的 WooCommerce 運營手段對即將流失的用户進行挽留，真正實現 “堵” 的作用。
總之，無論是年末衝量月，還是年中大促，還是各種活動節日，WooCommerce 運營都要有 “疏堵結合” 的 WooCommerce 運營理念。尤其是在流量天花板已經顯現的今天，預測和防範用户流失將變得更為重要，這就要求 WooCommerce 運營不僅需要有縝密的資料思維和對前沿資料技術的瞭解，更需要找到好的資料合作伙伴，共同挖掘 WooCommerce 運營資料深層次的價值，從用户需求出發，以服務留住用户，用體驗促進轉化。
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