웹사이트 데이터 분석: 사용자 이탈을 합리적으로 정의 하는 방법

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"사용자 이탈" 내용에 대 한 오랜 시간, 다시이 문서 작성에 대 한 블로그를 업데이 트 하지 않았습니다. 사이트의 활성 사용자와 사용자의 손실의 릴리스 전에이 문서 사이트의 활성 사용자에 사용자의 손실 및 새로운 사용자의 손실 했을 정의 사용자의 영어 이름, 일반적으로 사용자의 일반적인 손실의 손실 "휘 젓 다 사용자", 거리, 소모 전에 영어 사용 분실 하는 것은 너무 표준입니다. 나중에, 상관 관계를 할 친구가 분석 요청 사용자의 길이 얼마나 선택 하는 시간 손실 합리적 이다, 특히, "사이트 분석 실제 전투의"이이 책의 간행물 후에 내가 어떻게 그것에 언급 한 더 정확 하 게 정의 시간 손실의 길이, 수 있습니다 상대적으로 간단한 설명 하거나 친구 메시지 의견의 문제,이 측면을가지고 그래서 여기에 설명 하기 위해 또 다른 기사가입니다.

반환 사용자 및 손실

손실 된 사용자 정의를 참조 하십시오 "활성 사용자와 웹사이트의 손실된 사용자" 합리적으로 손실된 기간 사용자의 길이 정의 하는 방법을 설명 하는 것이 기사, 우리는 지표의 새로운 개념을 도입 해야: 반환 방문 사용자. 답방 여기 않습니다 하지를 참조 하십시오 Google Analytics 재 방문자 (새로운 사용자, 사용자는 사이트를 다시 방문 하기 전에 사이트를 참조)를 기준으로 위, 방문 사용자의 손실에 참조 사용자는 다시 한 번 사이트를 방문, 즉, 사용자 손실 되었습니다 액세스/로그인 사이트 조건, 하지만 그때 다시-access 로그인/사이트 없이 완전히 제한 하는 잃어버린된 시간을만 나. 그런 다음, 사용자 방문 수에 따라 산출 될 수 있다 사용자 반환 율, 즉:

사용자 반환 율 = x 100% 사용자의 사용자 수를 리턴

사용자 속도에 반환 방문의 값 직접 하지 사용자 이탈의 정의의 합리를 확인할 수 있습니다. 정상적인 상황에서 사용자의 반환 율은 상대적으로 낮은, 비즈니스 관점에서 손실의 정의 합리적인, 그래서 그것은 다시 귀하의 사이트를 방문 하 여 귀하의 사이트에 흥미를 잃 었 하는 사람들을 위해 어려운 경우 이어야 한다. 정상적인 상황에서 사이트의 사용자 반환 율 10% 미만 이어야 합니다, 약 값에 5% 더 합리적인, 성숙한 사이트 사용자에 대 한 반환 율은 약간 높은 것 이며 새로운 사이트 사용자가 반환 속도가 일반적으로 더 낮은, 특히 같은 휴대 전화 애플 리 케이 션 사용자가 쉽게 손실된 제품.

손실 기간과 사용자 반환 율

손실 기간의 길이 사용자의 방문 비율. 장기 사용자 사이트 확률 낮은, 것 후에 반환의이 배치의 손실에 대 한 액세스/로그인 하지 사이트의 지속적인 사용에 잃은 사용자 정의 반비례 고 증가의 기간 손실의 정의로 사용자 속도 감소 되어야 하며 점차적으로 접근 하는 0을 반환 합니다. 그래서 손실 기간의 적절 한 길이 선택 하는 경우? 우리 각 손실 기간의 사용자 반환 율 손실 기간, 추가 통계의 다른 길이 설정할 수 및 컨버전스 속도 증가의 손실 기간의 정의 사용자 반환 율을 관찰. "주" 단위로 손실의 기간을 설정 하면:

우리 다른 손실 주기 세트의 사용자 반환 율의 변화 곡선에 따라 가장 적절 한 손실을 주기 선택 굴절 포인트 이론 (팔꿈치 방법)를 사용할 수 있습니다.

굴절 지점 이론: x 축 값의 증가 (마이너스 혜택), y 축 값에 큰 이득 귀 착될 것 이다 특정 시점, x 데이터 증가 때 까지는 y의 증가 (감소)은 크게 감소 합니다, 즉, 경제학에서 한계 소득 감소 급격 하 게, 즉 차트의 포인트. 예를 들어 때 손실을 주기 증가 5 주, 반환 사용자의 감소의 속도를 크게 감소, 그래서 여기에 5 주 곡점, 우리 수 시간, 즉, 한 이전 액세스/로그인 사용자, 사용자의 손실의 정의로 5 주를 사용 하 여 액세스/로그인 없이 5 연속적인 주 후 다음 사용자 드레인 정의.

그래서,이 접근 후 사용자의 통계 논리의 손실의 더 합당 한 정의 고 수 하 고 다른 손실 사용자의 반환 율을 계산 하 여 다음 산 점도와 부드러운 줄 생성 하는 통계를 사용 하 여 시간을 선택 하는 것입니다, 전에 문제가 해결 될 것입니다.