如何利用Excle计算客户流失率?
发布网友
发布时间：2022-05-12 22:26
共3个回答
热心网友
时间：2023-10-26 12:22
计算客户流失率可以按照以下步骤进行：
1，数据的获取
流失用户是通过用户的最近一次登录距离当前的时间来鉴定的，所以要分析流失用户，需要知道每个用户的最后一次登录时间，而对于不同网站而言，这个时间间隔会各不相同，最长可能会有1年或者更久，所以在数据获取方面会有一定的难度。如果分析的是注册用户，那么一般网站都会在数据库中建相应的表来存放用户信息，所以建议在储存用户基础信息的同时记录用户的最近一次登录时间，这样就能够准确地计算用户最近一次登录距离当前的间隔时间，进而区分该用户是否流失。 2，流失用户变化趋势 首先需要明确的是用户的流失可能并不是永久的，也许用户在一段时间内对网站确实没有任何需求，那么他会远离网站一段比较长的时间；或者流失用户也会因为网站的某次营销或者网站质量的改善而重新回来。网站总的流失用户数的计算比较简单，以超过1个月内登录即为流失为例，那么总流失用户数就是所有“当前时间点-用户最近一次时间点>1个月”的用户数量。但是单纯的总流失用户数量对于分析是没有意义的，因为大部分情况下这个数值是一直递增的，我们需要计算总流失用户数占总用户数的比例及新增流失用户数，观察它们的变化趋势，如下表：
新用户流失率
我们可认为新用户注册后就完成首次登陆，那么简单地定义新用户流失，就是用户在注册后一段时间内都没有登录过游戏，即 当前时间点 – 用户注册时间点 > 流失临界时间间隔
比如我们定义用户的流失临界时间间隔为1个月，也就是在注册后的一个月内未登录的用户意味着已经流失，那么就可以计算每天的新用户流失数，即注册时间为1个月前的那一天，而从注册到当前没有登录过的用户数。这个用户数与1个月前的那一天的总注册用户数的比例就是新用户的流失率： 当天的新用户流失数 / 当天的总注册用户数 = 新用户流失率
计算出每天的新用户流失率，并观察它的变化趋势：
热心网友
时间：2023-10-26 12:22
当前日期-客户最后一次进场日期 得到天数返回值
再用统计函数
countif 统计 天数>360的客户数，得到的值除以总客户数即是客户流失率
(⊙o⊙)…
这样吧~~
你新增一列“时期”
用时间和日期函数：统计时期—客户注册期 得到客户的第一次进场到现在的天数（公式复制，得到所有的）
再增一列“理论次数”
天数/365
在增一列“实际次数”
写下每个客户实际进场次数
countif 理论次数—实际次数>0 得到的就是流失客户量
同时，你还可以标记出这些客户，再从其他信息中推测流失原因
其他的算法同上
热心网友
时间：2023-10-26 12:23
如果有很多年的数据在一列，就可以算出最高峰和最低谷值。把单元格格式设置为百分比就可以得出百分比值了。
