网络上流传着这样一个比喻：“产品如同蓄水池，用户好比池中水。”
 

蓄水池中每时每刻都有新用户源源不断地加入，也有一部分老用户选择离开。如果老用户流失超过新用户补给，且速度越来越快、规模越来越大时，企业若不警惕，蓄水池迟早会干涸。

一些企业试图通过拉新来弥补用户流失带来的损失。然而，在获客成本高昂的当下，每开发一位新用户的费用已经是维系一位老用户费用的3-5倍。相比之下，根据Bain & Company的调查，用户流失率降低5%，就能带来25%-95%的利润增长。

因此，企业与其费劲拉新，不如做好用户防流失工作，从找到有流失倾向的用户开始，追踪用户的流失原因，一旦发现用户有流失征兆，及时干预并挽回。

如何找到有流失倾向的用户呢？

我们要对流失用户进行分析，找到流失用户的典型特征，即用户在哪些条件下容易出现流失行为？以往的流失分析通常是建立在用户行为数据的基础上，比如通过分析用户在一段时间内的登录时长、支付行为等，预测用户在未来一段时间内的流失概率，并以此指导用户的挽回工作。

但是，仅仅依靠用户行为数据是有一定弊端的。首先，用户行为具有滞后性。从用户发现问题到做出决策、再到付诸行动，可能会经历一定的时间。如果企业以用户“异常”行为作为预警的标准，那么很可能会错过挽回用户的最佳时机。最重要的是，用户行为数据无法告诉我们用户流失的具体原因，所谓有因才有果，我们要先了解用户流失的原因，才能对症下药，高效地挽回用户。

基于用户体验数据的流失分析就能够帮助我们避免以上问题，因为体验数据反映的是用户的感受和看法，可以帮助企业早一点察觉到用户的流失倾向和流失的具体原因，尽早地派人干预和挽回用户。那么，收集哪方面的体验数据才能准确地预测用户的流失倾向呢？我们为大家准备了一套适用于预测用户流失的问卷题目设计与使用指南，帮助企业了解用户的流失倾向和概率，找到客户流失的具体原因并作用于产品的改善与优化，减缓用户流失，提升用户留存率和忠诚度。

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