用户流失率是指在一定时间内退出、停止活跃或停止消费的用户占总体用户的比例。
一、用户流失率的业务语境与提出背景
用户流失率通常出现在“用户价值下滑”和“老客留存”被重点关注的业务阶段。
在这一阶段，用户的充值金额、购买次数、在线时长等关键指标开始走下坡路，用户不再保持之前的活跃度或消费频率，流失问题变得突出。
在零售和会员经营场景中，新用户流失率被描述为“高得可怕”，并被视为制约利润增长的重要因素。相关内容指出，在存量时代，业绩和利润的增长更依赖老客户的留存，而不只是新会员的增长。因此，流失率与留存率被一起放在经营分析的核心位置，用于理解老客是否被有效保留、用户价值是否在持续。
在社群与私域运营场景中，用户流失率被用于衡量成员离开社群、从私域“池塘”中流出的程度，体现用户关系维护是否有效、用户是否持续留在运营触达范围内。
二、理解用户流失率时需要关注的关键界定与维度
1. 时间与行为边界的定义
在使用用户流失率概念时，首先需要明确“什么算流失”。
相关内容中给出了一种典型界定：连续 XX 天未登录的用户，视为流失。具体天数并非固定，而是依据业务所在行业和历史数据来确定。
这体现出流失率计算需要先定义时间窗口和用户行为阈值，否则指标无法统一理解。
在页面或会话层面，还存在“流失率”这一定义：
- 页面流失率：统计时间内，从该页面流失的会话数 / 该页面总的会话数。
- 会话界定：用户距离上一次操作超过 30 分钟时，视为一次新的会话。
这类定义强调了：在更细粒度的数据分析中，流失可以指从某一页面或某一会话节点“离开”，而不仅是整体产品或账户层面长期不再登录。
与此相似，“跳失率”也被定义为：在统计时间内，访客只访问了一个店铺页面就离开店铺的人数 / 店铺访客数。跳失率越低，流量质量越好。这与流失率有一定关联，体现出用户在首次触达后的快速离开，也是流失的一种表现形式。
2. 与留存、复购和用户价值的关系
多处内容将用户流失率与用户留存率、复购率紧密联系在一起：
- 用户留存率每提高 5 个百分点，利润可提高 25–95 个百分点。
- 在不同的行业里，顾客流失率每降低 5%，可以提高 25–50% 利润。
这类描述强调了：流失率不仅是行为指标，也直接影响利润表现。用户留存率越高，老客户越多，能持续贡献价值的客户越多。反过来看，流失率越高，可持续产生价值的存量用户越少，经营压力越大。
在年度维度的留存分析中，年度客户留存率通过“去年留存老客数 ÷ 去年全部客户数（包括新客、老客、历史激活老客）”计算，从另一个角度反映了流失状况：未进入当年留存的上一年客户，实质上构成年度维度的流失群体。
3. 用户行为路径与分层视角
在理解流失时，还需要关注用户行为路径和分层结构：
- 行为路径越分散、偏离主线越多，存在越多流失可能。
- 运营希望通过定义最优行为路径，减少用户在其它路径上的流失，加快用户进入成熟期。
此外，通过用户分层工具（如基于 7 日活跃次数和平均停留时长划分的四象限，或基于 R、F、M 维度划分的八类用户），可以从不同生命周期和价值层级观察流失：
- 某些用户群体如果从高价值层级滑向低活跃或低消费层级，通常与潜在流失风险关联。
- “重要挽留用户”“一般挽留用户”等标签，本身就对应了高流失风险的用户群体。
三、用户流失率在典型业务场景中的应用
1. 社群与私域运营场景
在社群和私域流量运营中，用户流失率用于衡量社群成员或私域用户的流出情况：
- 通过统计一定时间内离开社群的人数占总人数的比例，用于评估社群流失率。
- 结合月活跃人数、日均在线时长等活跃度指标，可以更完整地理解流失与活跃之间的关系。
在私域“池塘”比喻中，优质用户一旦建立情感纽带，流失率会大幅下降，说明在此场景下，流失率是衡量用户关系稳定度和私域健康度的关键指标。
2. 电商与转化路径场景
在电商和转化路径分析中，流失率涉及多个层级：
- 整体转化过程中提到“减少转化过程中的流失率，提高转化效果”，表明在浏览、加购、结算等环节，用户流失率被用来判断转化链路的薄弱环节。
- 页面级“跳失率”和页面“流失率”的计算，用于衡量单页承接流量的质量，以及用户在关键页面快速离开的问题。
这类使用强调：即使用户尚未成为长期用户，仍然可以通过不同节点的流失率评估路径设计对用户的保留程度。
3. 零售与会员经营场景
在零售业务和会员体系中，用户流失率与利润改善被直接关联：
- 新用户流失率高，被视为普遍现象。
- 通过查看年度留存分析看板，识别当年新客、去年留存老客、历史激活老客等数据口径，可以从年度层面观察哪些客群未再消费，对应年度流失。
另有内容指出，通过流失顾客调研和互动，可以帮助发现顾客不满意的原因，更有机会赢回那些贡献更高消费金额的顾客。这表明流失率不仅用于“发现问题”，也用于界定“挽回对象”的规模和价值。
4. 用户生命周期与价值管理场景
在用户生命周期管理中，运营被描述为“为了让用户价值最大化”，而处于不同生命周期内的用户，其价值不同，流失风险也不同：
- 用户价值开始下滑时，是流失风险显性化的阶段。
- 运营通过留存分析、分层识别“重要挽留用户”等群体，将流失率作为衡量生命周期健康度的重要指标。
在这一场景下，用户流失率与用户生命周期、分层模型、用户价值管理紧密关联，用于统一理解哪类用户正在流失、流失的速度和规模，以及对整体利润的影响。
有赞案例分享
苗品记茶业有限公司：用线上线下一体化降低高流失率
苗品记最初面临的核心问题，是线下门店客流波动大、回头率低，新用户“喝一次就不见了”。线下无法持续触达用户，老客活跃度低，会员体系有名无实，导致整体用户流失率居高不下。团队在对比多家私域和会员系统方案时，通过同城茶饮品牌老板介绍，了解到有赞的线上线下一体化和付费会员能力，并在看过有赞导购工具、会员数据看板的演示后，决定全面接入有赞微商城与门店收银系统。
接入有赞后，苗品记将每一杯茶的消费都打上会员标签：线下扫码入会、线上小程序点单全部沉淀到有赞会员体系。通过有赞的“付费会员”功能，推出年度会员卡，设置“到店一杯 8 折”“积分抵现”“生日专属饮品”等权益，并在有赞的会员分层和消息触达工具中，针对 30 天未消费用户自动推送满减券，对 7 天内多次消费的高活跃用户推送新品试喝券。借助有赞的数据看板，团队能直接看到新会员 7 日、30 日留存情况，并不断优化活动节奏。
上线 3 个月后，苗品记的整体会员规模突破 2 万+，其中付费会员占比超过 15%。通过付费会员和精细化的复购运营，门店新客 30 日流失率明显下降，付费会员 30 日复购率提升到非会员的 2.5 倍。借助有赞的优惠券与营销工具，在新品上线及节假日活动中，单日通过小程序和门店联动卖出 3000 杯茶，较接入有赞前同期单日销量提升约 80%。随着线上线下用户统一管理，苗品记能更清晰地追踪“从首杯到第 N 杯”的转化链路，用流失率、留存率结合消费频次来衡量会员价值，逐步把原本“一次性路人客”沉淀为有持续消费力的长期会员。
小壳官方旗舰店：用私域标签和快闪群控制新客流失
小壳在快速增长期遇到的主要问题，是大量新流量进来，却难以沉淀到自己的私域：用户在天猫等平台完成一次购买后，很长时间不再复购，首购后 90 天流失率偏高。尤其是像猫砂这样的高频刚需品类，如果无法形成稳定复购，获客成本被迅速摊薄。小壳团队通过行业活动接触到有赞，在听到有赞服务顾问分享多家宠物品牌如何搭建私域、降低流失的案例后，决定用有赞微商城 + 企微助手做一套完整的“私域留存方案”。
接入有赞后，小壳先用“包裹卡引流 + 微商城导流”把公域订单导入私域：每一份发货包裹里，搭配有赞生成的入群/加企微二维码和优惠权益，如“免费磨牙棒”“猫咪软磷脂体验装”等，通过实实在在的利益点引导用户关注微商城、添加企业微信。有赞企微助手帮助小壳在后台打通用户数据，对每个用户打上“猫砂用户”“零食用户”等标签，再结合 RFM 模型区分高价值、沉睡、易流失人群。对于近期有购买记录但 30 日未再次下单的用户，小壳通过有赞实现自动化的 1 对 1 消息推送，比如推送比天猫平台更低的猫砂折扣价，提升用户对私域的价格感知。
在群运营层面，小壳借助有赞的社群工具搭建“企微快闪群”，先通过私信明确活动价值（如 3 天猫砂专属折扣、赠品试用、科学养宠知识分享），让用户自愿扫码入群，而不是强制拉群。快闪期间，通过有赞的群发券、拼团、限时秒杀等玩法，在有限时间内刺激用户下单，以“短期高频互动”提升复购。配合积分体系和会员运营，小壳把用户每一次浏览、加购、下单行为沉淀为积分，可用于抵扣或兑换萌宠用品，增强用户留在私域的理由。运营半年后，小壳首购用户 90 日复购率提升了约 30%，快闪群活动期间的转化率高达 20%+，私域用户较公域用户的年平均消费金额提升近 40%，新客流失得到明显缓解。
百盛网上商城：用多门店微商城与直播减少路径流失
百盛最初的挑战在于线下门店众多、城市分散，但线上承接能力薄弱：不同城市门店之间价格、库存、活动不统一，消费者线上找不到对应门店，只能在综合电商平台零散购买，缺乏统一会员体系和数据沉淀。用户在搜索百盛品牌时，容易因为找不到合适入口而流失；即便进入线上页面，也因为品类繁多、路径复杂而快速离开，页面跳失率和转化过程流失率高。百盛在规划全渠道转型时，通过连锁零售行业的标杆案例了解到有赞连锁方案，并在试点门店验证了“线上线下一体化 + 直播卖货”的效果后，决定统一采用有赞微商城连锁系统。
有赞为百盛搭建了“总部 + 多门店”的连锁微商城架构：总部统一管理品牌形象、商品池和营销策略，各城市门店拥有自己的线上店铺和独立库存。通过有赞的门店定位和自动分单功能，用户进入百盛小程序后，会自动匹配最近门店，减少因距离、配送时效等原因流失的情况。针对百盛主打的美妆护肤类商品，有赞在商城中帮助其按照“品牌 + 功效/品类”双维度分类，缩短用户搜索路径，让用户在 2–3 次点击内就能找到目标商品，显著降低页面流失率。
在转化层面，百盛利用有赞的营销工具设置“全场包邮 + 大幅满减”活动，降低首单门槛，并根据用户历史购买数据为老客推送更高档次的阶梯优惠，提升客单价和复购率。有赞的数据看板让百盛可以按页面、按步骤拆解链路流失，针对下单前的关键节点（如加购页、结算页）优化提示文案和优惠券弹窗。为了增强用户粘性，百盛打通有赞爱逛直播小程序，围绕护肤、美妆新趋势开展直播带货，直播间配合专属优惠券、限时秒杀，引导观众直接在各地门店的微商城下单。上线有赞连锁方案后，百盛在多个城市的线上订单占比从个位数提升到 20% 以上，一些重点城市门店的线上销售额同比增长超过 50%。同时，关键美妆品类的页面跳失率下降约 15%，从浏览到下单的整体转化率提升了约 30%，用户在整个浏览路径中的流失显著降低。
常见问题解答
1. 用户流失率一般如何定义和计算？
用户流失率通常指在一定时间内“退出、停止活跃或停止消费”的用户占总体用户的比例。常见做法是先界定“流失标准”，例如：连续 XX 天未登录即视为流失，XX 需要结合行业特性和历史数据设定。计算公式为：流失率 = 本周期内达到流失标准的用户数 ÷ 期初在库用户数，用于衡量存量用户的损失程度。
2. 用户流失率与留存率、复购率有什么关系？
流失率与留存率、复购率是同一问题的不同侧面。留存率高意味着在一定周期内仍保持活跃或复购的用户多，对应流失率低。研究表明：用户留存率每提升 5 个百分点，利润可提高 25–95%；顾客流失率每降低 5%，利润可提升 25–50%。复购率反映老客再次购买情况，本质上是留存用户持续创造价值的体现。
3. 如何在运营中识别高流失风险用户？
识别高流失风险用户需结合行为与价值分层。常见方法包括：
- 四象限法：用 7 日活跃次数与平均停留时长，将用户划分为重度依赖、重度活跃、一般依赖、一般活跃，活跃下降或停留变短的用户往往流失风险提升。
- RFM 模型：按最近一次付费时间、频次、客单价分为“重要挽留用户”等类别，这些标签用户通常是价值高但行为下滑、需要重点挽留的人群。
4. 针对用户流失率过高，可以采取哪些优化策略？
降低流失率需从“路径+分层+关系”三方面入手：
1）梳理最优行为路径，减少无效分支，缩短从新用户到成熟用户的时间，降低途中流失。
2）通过四象限、RFM 等模型做分层运营，对高价值与高风险用户提供差异化激励和服务。
3）在社群与私域中持续输出高质量内容、增强互动和情感连接，配合积分、等级、权益体系，提高用户粘性与长期留存。
