定义：
流失率是指在特定时间段内停止使用某款移动应用的用户所占的百分比。它是衡量应用健康状况、用户留存率以及长期收入潜力的最重要指标之一。 对于移动营销人员而言，在用户群层面追踪流失率不仅能揭示有多少用户正在流失，还能揭示哪些营销活动、渠道和创意内容负责获取了那些留存下来的用户。.
公式：
Churn Rate = (Users lost during period / Users at start of period) x 100
什么是流失率？
流失率 用于衡量用户流失率。它能告诉你，在特定时间段内，有多少比例的用户停止使用你的应用。流失率较高意味着用户流失的速度超过了你补充新用户或留住现有用户的能力；流失率较低则说明你的应用提供了足够的价值，能够让用户持续回访。.
在移动营销中，流失率作为单一汇总指标往往意义不大。该指标的真正价值在于按用户群、渠道、营销活动和时间段进行的细分分析。正是这种细粒度分析，将表面化的指标与可付诸行动的指标区分开来。.
流失率与另一项指标——用户终身价值（LTV）密切相关。这是因为用户留存时间越长，产生的收入就越多。流失率每降低一个百分点，都会对用户群体的长期价值产生复利效应。.
流失率的含义：它究竟能告诉你什么？
从最基本的意义上讲，流失率回答了这样一个问题：在本周期开始时拥有的用户中，有多少人在本周期结束时已不再活跃？
但在移动应用的语境下，“流失率”的含义远不止于此。它可以表明：
- 入职流程中的摩擦导致用户在尚未感受到价值之前就流失
- 您的广告活动所针对的受众与您的应用所面向的用户之间存在不匹配
- 在用户旅程的某个特定环节，导致用户参与度下降的产品或功能问题
- 您应用所属类别中常见的使用量季节性规律
将流失率作为诊断工具而非单纯的绩效指标来使用时，其价值最为显著。这个数字本身就表明存在问题。而群体层面的分析则能告诉你问题出在哪里以及原因何在。.
流失率计算公式：如何计算流失率
客户流失率的基本计算公式很简单：
Churn Rate = (Users lost during period / Users at start of period) x 100
因此，如果你本月初有10,000名活跃用户，而到月底其中1,500人不再使用该应用，那么你的月流失率为15%。.
对于订阅制应用，计算公式略有不同。这是因为该公式适用于付费用户，而非活跃用户：
Subscription Churn Rate = (Customers who cancelled during period / Customers at start of period) x 100
计算流失率时，有几点需要注意：
- 请明确界定时间范围，并始终如一地应用该范围。按月计算的流失率和按年计算的流失率得出的数据将大不相同。.
- 确定您如何定义流失用户。是指7天内未打开应用的用户吗？还是30天内未打开应用的用户？该阈值应反映您应用所属类别的正常使用模式。.
- 尽可能采用基于用户群的流失率计算方法。汇总流失率可能会掩盖不同用户群体之间的显著差异。.
流失率与留存率
流失率和留存率是从相反的方向衡量同一动态指标。理解这两者，能让你更全面地了解用户行为。.
| 流失率 | 留存率 | |
| 测量内容 | 流失用户的比例 | 留存用户的比例 |
| 公式 | (流失用户 / 新用户) × 100 | (留存用户 / 新增用户) × 100简体中文（大陆） |
| 关系 | 留存率 = 100% 减去 流失率 | 流失率 = 100% 减去 留存率 |
| 最适合用于 | 识别流失问题 | 衡量参与度和粘性 |
| 常见的时间段 | 每月、每季度、每年 | 第1天、第7天、第30天 |
实际上，你会同时使用这两项指标。本质上，它们衡量的对象不同：留存用户与流失用户。 此外，留存率更常用于短期用户参与度分析，特别是在游戏应用中，第1天、第7天和第30天的留存率是标准衡量指标。流失率则更常用于订阅类应用和长期收入预测。.
移动应用的平均流失率
流失率的基准值因应用类别、变现模式和平台而异，差异显著。虽然没有单一的通用基准，但一些一般性的参考点有助于理解具体情况：
- 各类移动应用的月均流失率在3%至8%之间
- 游戏应用在前30天内的流失率往往较高，其中休闲游戏的第1天流失率通常超过60%。
- 订阅类应用通常将月流失率控制在5%以下，而行业领先的应用其流失率则接近2%至3%
- 各行业订阅服务的月均流失率约为5%至7%
这些数据只是起点，而非目标。您的基准应根据自身的历史数据和应用类别的行业标准来确定。对于一款休闲游戏而言可接受的流失率，对于一款订阅制健身应用来说可能就是灾难性的。.
流失率分析：如何有效利用它
流失率分析 是指对流失数据进行细分，以了解哪些用户正在流失、何时流失以及流失原因的过程。对于使用MMP的移动营销人员而言，这意味着要超越汇总的流失数据，转而在用户群组层面分析流失情况。.
有效的流失率分析包括：
用户群层面的流失追踪
按获客日期、渠道、广告系列或广告素材对用户进行分组，并分别跟踪各组的用户流失情况。这有助于揭示某些广告系列是否系统性地获取了质量较低且流失迅速的用户，而这种情况会直接影响您的ROAS计算。.
基于时间的流失分析
观察用户在生命周期中的流失时间点。如果大部分用户在前3天内流失，问题很可能出在用户引导环节。如果流失率在第14天或第30天出现激增，这可能表明付费墙存在摩擦点，或者内容新鲜度有所下降。.
按渠道和营销活动划分的客户流失率
比较不同获客渠道的流失率，是MMP所能实现的最具价值的分析之一。一个获客成本（CPI）低但流失率高的渠道，所带来的用户价值较低；而一个获客成本较高但流失率低且生命周期价值（LTV）高的渠道，从长远来看可能具有显著更高的成本效益。.
将客户流失与收入联系起来
流失率会直接影响LTV的计算。像Tenjin这样的MMP能够将流失数据与收入指标关联起来，从而让您全面了解流失率如何影响每个获客群体的长期价值。.
如何降低移动应用的用户流失率
要降低用户流失率，首先要了解其成因。一旦通过流失率分析查明了用户流失的具体环节和原因，您就可以采取有针对性的措施：
优化入职流程
首次使用体验至关重要。如果用户在最初的几分钟内未能体验到有意义的价值，他们流失的可能性就会大大增加。简化入门流程并减少用户旅程初期的摩擦，对降低早期流失率具有显著影响。.
在用户获取阶段优化用户质量
并非所有安装都具有同等价值。如果您的营销活动吸引的用户在24小时内就流失了，那么问题早在用户打开应用之前就已经出现了。利用用户群层面的LTV和流失率数据来评估营销活动质量，有助于您将预算转向能够带来真正留存用户的渠道。.
战略性地运用重新吸引用户活动
流失的用户并不一定就永远失去了。重新激活活动可以吸引流失用户回归，特别是如果这些活动围绕新功能发布或个性化激励措施来开展的话。.
根据流失信号对产品进行迭代优化
流失数据就是产品反馈。如果某个特定用户群体的流失速度明显快于其他群体，请调查他们的体验有何不同。是某次营销活动的创意内容引发了不切实际的期望？还是他们从未用上的某个功能？抑或是某个关卡的难度突然飙升？
Tenjin 如何支持流失率分析
对于移动营销人员而言，要想真正理解用户流失情况，就需要将归因数据与安装后的行为联系起来。这正是MMP的设计初衷。.
Tenjin 为您提供了一套基础设施，可帮助您在用户群层面追踪流失情况，并将每位用户与其最初的获客活动、渠道和广告素材建立关联。这意味着，您不仅能了解有多少用户流失，还能明确哪些获客渠道带来的用户流失最快，哪些渠道带来的用户留存时间更长并创造了收入。.
使用 Tenjin，您可以：
- 按获客日期、渠道、营销活动、国家和广告素材追踪用户留存率和流失率
- 在一个仪表盘中并排比较不同用户群体的流失率
- 将流失数据与LTV和ROAS计算相结合，从而全面了解获客质量
- 通过 DataVault 或 Raw Data Exporter 导出原始用户群和流失数据，以便进行更深入的分析
- 将用户流失率和留存率数据输入pLTV模型，以预测当前营销活动的长期价值
将归因数据和流失数据集中管理，便无需手动核对来自多个来源的数据——而错误和盲点通常就出现在这一环节。.
相关术语
常见问题解答
什么是流失率？
流失率是指在特定时间段内停止使用某款移动应用的用户所占的百分比。其计算方法是将该时间段内流失的用户数量除以该时间段初的用户数量。.
客户流失率的计算公式是什么？
标准流失率的计算公式为：流失率 = (该期间流失的用户数 / 该期间初的用户数) × 100。对于订阅制应用，该公式适用于付费用户，而非活跃用户。.
移动应用的理想流失率是多少？
流失率的基准值因应用类别而异。游戏应用通常在初期流失率较高，休闲类游戏的第1天流失率甚至超过60%。订阅类应用通常将月流失率控制在5%以下。最有参考价值的基准是您自身历史数据的长期对比。.
流失率与留存率有什么区别？
流失率衡量的是在一定时期内离开的用户所占的比例。 留存率衡量的是留存用户的比例。这两者直接相关：留存率等于100%减去流失率。这两项指标都很有用，但留存率通常用于短期用户参与度分析，而流失率则更常用于订阅收入预测。.
MMP 如何帮助进行流失率分析？
MMP 将安装后的行为（包括流失）与原始获客来源关联起来。这意味着您可以比较不同营销活动、渠道和广告素材的流失率，从而了解哪些来源带来的用户留存率较高，哪些较低。 Tenjin 在用户群组层面实现这一功能，为您提供关于整个用户获取运营中流失情况的精细且可操作的视图。.