乾貨：教你變被動為主動，提高用戶留存
用戶流失，是讓SaaS企業頭疼的問題之一。它就像一個關不緊的水龍頭，不管你多麼用力擰，它還是在不停地滴著水。它像是個放不下的石頭，在你的腦子裡揮之不去，讓你睡不著覺。而你整天絞盡腦汁想的就是如何讓它消失。
幸運的是，我們確實能做一些事情來減少用戶流失。下面通過一個SaaS企業客服部的實例，教您如何預判流失用戶，跟蹤他們，並留住他們！當然，不同的領域客戶的行為與我將要給出的例子會不盡相同，我希望您能應用這種數據分析的方法找到適用於您自己的做法。
找到最可能流失的用戶
當我們查看數據看板時，我們發現，在用戶註冊後的30天內，兩個數據指標尤為重要：用戶的首次使用時長和用戶登錄頻率。
於是我們的客服人員將用戶分為兩類：第一類是首次使用時長小於2分鐘的用戶，第二類是註冊後10天內登錄次數小於2次的（不管第一次使用時長是多少）。
對第一類客戶，客服人員會發郵件，為他們完成初步設置提供幫助：
張先生，您好！
我是xxx的客戶顧問岩候，感謝您選擇了我們的產品。我們相信xxx會幫助您的企業帶做出更好的決策，加速您企業的價值增長。
然而我發現您並沒有完成初步的使用教程，我非常樂意幫助您完成初步的設置。這會使您深入地感受我們的產品的優勢，進而幫助您的企業解決問題。
我們是否可以在近期安排一次電話或視頻？等待您的回復
這樣的郵件得到了26%的反饋。在我們的幫助下完成初始設置的客戶中，40%的客戶在30天後仍然使用我們的產品。
對於第二類用戶，也就是註冊後10天內登錄次數小於2次的。客服人員會發送如下的郵件：
張先生，您好！
我是xxx的客戶顧問岩候，感謝您選擇了我們的產品。我們相信xxx會幫助您的企業帶做出更好的決策，加速您企業的價值增長。
看到您已經完成了初步的設置，我很樂意給您發一些案例和資料。有很多同樣在xx領域的企業得到了我們的幫助，我希望把他們成功的案例和您分享，幫助您的企業解決問題。
我們是否可以在近期安排一次電話或視頻？以便我可以更詳細地了解您的需求。
有15%的用戶回復了郵件，而這些用戶的50%在30天後依然使用我們的產品。可見，這種方式讓新註冊用戶儘可能多地留下來使用我們的產品，增加了用戶留存。
仔細觀察您的數據，找出活躍用戶和流失用戶在哪些數據指標上差異大。利用這些指標找到可能會流失的用戶，然後與他們互動，鼓勵他們繼續使用您的產品。
找到需要幫助的用戶（有可能會流失的用戶）
據調查，在經歷了較差的用戶體驗後，大部分用戶不會和客服反映，他們只是會將你的產品換成別人家的。
而我們成功地通過數據監控的方式了解到了用戶遇到的（但懶得告訴我們的）困難。
舉個例子，用我們的產品增加一個子賬號平均需要10秒-30秒的時間，綁定微博或微信平均需要20秒的時間。我們會在產品的關鍵點進行數據埋點，監控用戶在這些點的使用時間。
記住：當一個用戶在某一個點卡住了，比如綁定微信，他們並不總是會詢問客服，而僅僅會不再使用您的產品。所以我們會主動聯繫到這些用戶，當一個用戶在某一個功能點上花費的時間遠大於平均時間時，我們會聯繫他，並詢問是否需要幫助：
張總，您好！
我們的報警系統顯示，您可能在綁定微信時遇到了一些困難。如果是這樣的話我很樂意提供幫助。您可以直接回復這封郵件，寫上您遇到的問題。
這類郵件的回復率要比上面兩種情況低，大概10%左右。在回復郵件的用戶中，30%的用戶在30天後仍在使用我們的產品。這樣的回復率也許不高，但這些用戶也是很有可能流失的。
找到最忠實的用戶
我們不只要找有流失危險的用戶，忠實的用戶同樣需要我們的關注。我們可以根據用戶登錄頻率區分忠實用戶。通過他們幫助推薦我們的產品。
張總，您好！
我們系統顯示，您已登錄我們的產品超過10,000次！我們非常感謝您對我們產品的支持。我們也由衷的希望我們的產品能為您的企業帶來價值。
同時，我們希望我們的產品能給更多的企業帶來幫助，您能幫助我們嗎？將這個鏈接發送給您認為可能需要我們產品的朋友，您和您的朋友將獲得1個月的免費使用權。
非常感謝，岩候
我們也會將類似的郵件發給一些隨機的用戶。結果顯示忠實用戶的推薦量比隨機用的推薦量高了近4倍。
總結
SaaS企業積累了越來越多的數據。我們需要不停地尋找新的方法讓數據驅動企業的增長。上面的例子也許能給客服或其他部門一些啟發。如果您還沒有開始使用數據分析，我希望您馬上開始，它會為您的企業帶來不可估量的幫助。
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