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想象你的产品是一个城邦，付费用户是你的城民；每天都有新城民加入，也有城民离开；为了城邦发展壮大，除了要关注新城民的数量，离开城民的原因也不容忽视。

尤其是当离开城民突然增多时，一定警示着你的城邦的某些环节出现了问题，若不解决，可能会有更多城民离开。

而作为城邦统领者的你，该怎样面对这个危机？

内容付费型产品（如爱奇艺、QQ音乐等）的运营人，“金主爸爸”们的数据变化牵动着我们的心。付费用户流失率呈上升趋势时，我们应该怎样分析“金主爸爸”流失问题？以帮助自己的“城邦”解除危机。

本篇按照以下思路访谈节目策划方案，并结合实际案例来说明：

澄清付费用户流失问题；根据”付费用户流失假设树“，提出假设原因；针对假设原因，提出调整优化方案并落地；根据效果验证假设，如有必要需进一步分析原因。

【案例】

一款会员制（月度、季度、年度会员）TV端音乐产品，主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。

问题：10月的付费用户流失率突然上升了近10%。

那么它的分析思路如下：

澄清付费用户流失问题；当前付费用户流失率的定义是什么？将时间拉长到一年看，当前流失率是否属于正常范围内的波动？领导希望当前流失率下降到什么水平？等等。提出重要原因假设；根据当前数据、用户反馈，对于付费用户流失率影响最大原因是哪几个？针对假设制定优化方案。基于原因假设，我们可掌控的因素有哪些？并制定对应优化方案。根据效果验证假设；落地方案后，再次查看数据来验证，是否达到了降低付费用户流失率的预期。假设没有，还需要在此基础上进一步分析原因。

一、澄清付费用户流失问题

界定清楚问题可以更有效的帮助我们接近真实原因，尤其是付费用户流失这样较为复杂的运营问题。可能当时只是通过数据、用户反馈等发现问题，还需要我们进一步明确问题。

可以通过以下5个问题澄清：

付费用户流失问题的背景是什么？产品处于生命周期的哪个阶段？由谁通过哪些依据（数据分析、用户反馈等）被提出的？付费用户、付费用户流失率是怎样定义的？尤其是对于新接手运营项目的同学，这一步非常重要，不同类型产品对“流失”的定义不同。Leader或自己希望此指标优化到什么水平？也就是说达到什么样的标准后，这个问题就被解决了。付费用户转化率下降到正常值范围，还是想要进一步下降到平均值以下？是否有bug等“硬伤”因素？近期是否出现了影响付费用户的重大bug？数据统计是否准确，是否标准一致？这一步较容易忽略，假设不做此项排查，之后的分析可能都会白费。确定问题的范围：假设一款产品总体用户流失率明显，甚至超过付费用户流失率，那么问题范围可能不仅仅是付费用户。

【案例】

一款会员制（月度、季度、年度会员）TV端音乐产品，主要内容包括音频、MV、演唱会直播等；总用户量、付费用户量稳步增长中。

问题：10月的付费用户流失率突然上升了近10%。

这是当前所获得的信息，那么我们怎样定义清楚这个问题？

1. 问题背景：这个问题在数据周报中发现的，近一周流失率呈快速增长趋势。

2. 概念定义：

付费用户流失率=付费用户流失数 / 7天前总付费用户数。

3. 解决问的标准：Leader要求将付费用户流失率降到5%~10%的正常范围内。

4. 其他因素排查：已对接产品经理、研发同学，确定近期无影响关键数据的重大bug，且数据准确。

5. 问题范围：总体用户流失率变化较小，付费用户流失率明显。

二、提出假设原因

付费用户流失假设树，是借用“逻辑树”将付费用户流失问题分层罗列，以便于我们根据现有信息，圈定可能的流失原因大致在哪个范围。

以下是借助假设树，找到假设原因的3个步骤：

1. 围绕付费用户流失原因，画出假设树

我们大致可以将原因分为产品、用户、外部环境三个部分。

（1）产品变化

功能：

近期主要功能是否发生变化？尤其是能够影响付费用户的功能。如果有，那么需要评估该功能的相关数据变化，以及对付费用户的影响程度。

内容：

近期内容方向、质量是否有明显变化。

例如某家视频平台，一档高质量节目给平台带来一定量的付费用户，在该节目完播时诺其他内容质量差距过大，付费用户可能会流失。

体验：

UI变化、bug等因素是否影响到用户体验。

（2）用户变化

1. 用户的人群或需求产生变化。例如用户来源渠道，某一渠道尽管能促成首次付费，但是可能因为该渠道用户与目标用户匹配度低。也会出现付费用户流失的情况。

2. 用户在使用产品过程中的感受。可以通过梳理付费用户使用流程，以及分析各个步骤或环节的数据，来看到底是哪一个页面或功能出现流失问题。

3. 有新的评估方案。其他可替代竞品是否出现。

（3）外部环境变化

以上假设树仅是依据我的个人经验来绘制，如果你的产品具有自身特点，还可以在此基础上做拓展。

当然，如果你对于一个行业或产品非常熟悉的话，也可以忽略此步骤，直接进入下一步。

2. 根据“数据分析+用户回访”，来圈定大致原因范围

画出流失原因假设树后，还需要做数据分析、用户回访，并以此作为圈定假设原因范围。

需要我们注意的是，对于较为复杂的付费用户流失问题，如果只数据分析、用户回访中的一项，可能还不足以让我们接近真正的流失原因。

3. 将原因假设排列优先级

若有多个原因存在，还需要评估优先级，明晰哪一个原因是最为重要的原因？以在后续优化行动中作为重点——尤其是在时间紧急、精力有限的情况下，排列优先级显得更为重要。

通过以上步骤可以初步得出假设原因；那么为什么只是先提出假设，而不是逐一分析验证每个影响因素？

其主要原因：

注重问题解决的效率和质量；该问题本身是一个有多因素影响的复杂问题，根据2/8原则，需要找到最关键的影响因素。

【案例】

一款会员制（月度、季度、年度会员）TV端音乐产品，主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。问题：10月的付费用户流失率突然上升了近10%。

用户回访结果、数据分析如下：

由于是已流失的用户，用户访谈在实际操作中难度较大，收集到的内容有限。仅作为原因分析的参考。

结论：可能是近期新渠道、活动进入的付费用户，与目标用户匹配度较低。

依据：10月8日之后，付费用户流失较为严重。这部分用户订购时间相近（大约在9月初），而这个时间节点上，正处于拉新活动、新渠道拓展期间内，且拉新活动为抽取周边游门票。有可能活动或某个渠道的用户并不是目标用户。

原因假设树与范围，如下：

将这三个原因排列优先级，如下：

人群变化：上个月的拉新活动、渠道，可能并没有带来真正的目标用户。

来源【写作训练营】自媒体，更多内容/合作请关注「辉声辉语」公众号，送10G营销资料！