内容付费型产品，例如爱奇艺、腾讯视频、QQ音乐、网易云音乐等某些产品需要付费的的平台，“金主爸爸”们的数据变化牵动着运营人员的心。付费用户流失率逐渐升高，我们应该怎样分析“金主爸爸”流失问题？
今天将根据以下几点进行分析：
澄清付费用户流失问题；
根据”付费用户流失假设树“，提出假设原因；
针对假设原因，提出调整优化方案并落地；
根据效果验证假设，如有必要需进一步分析原因。
【案例】
一款会员制（月度、季度、年度会员）TV端音乐产品，主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。
问题：10月的付费用户流失率突然上升了近10%。
那么它的分析思路如下：
澄清付费用户流失问题；当前付费用户流失率的定义是什么？将时间拉长到一年看，当前流失率是否属于正常范围内的波动？领导希望当前流失率下降到什么水平？等等。
提出重要原因假设；根据当前数据、用户反馈，对于付费用户流失率影响最大原因是哪几个？
针对假设制定优化方案；基于原因假设，我们可掌控的因素有哪些？并制定对应优化方案。
根据效果验证假设；落地方案后，再次查看数据来验证，是否达到了降低付费用户流失率的预期。假设没有，还需要在此基础上进一步分析原因。
一、澄清付费用户流失问题
界定清楚问题可以更有效的帮助我们接近真实原因，尤其是付费用户流失这样较为复杂的运营问题。可能当时只是通过数据、用户反馈等发现问题，还需要我们进一步明确问题。
可以通过以下5个问题澄清：
付费用户流失问题的背景是什么？产品处于生命周期的哪个阶段？由谁通过哪些依据（数据分析、用户反馈等）被提出的？
付费用户、付费用户流失率是怎样定义的？尤其是对于新接手运营项目的同学，这一步非常重要，不同类型产品对“流失”的定义不同。
Leader或自己希望此指标优化到什么水平？也就是说达到什么样的标准后，这个问题就被解决了。付费用户转化率下降到正常值范围，还是想要进一步下降到平均值以下？
是否有bug等“硬伤”因素？近期是否出现了影响付费用户的重大bug？数据统计是否准确，是否标准一致？这一步较容易忽略，假设不做此项排查，之后的分析可能都会白费。
确定问题的范围：假设一款产品总体用户流失率明显，甚至超过付费用户流失率，那么问题范围可能不仅仅是付费用户。
二、提出假设原因
付费用户流失假设树，是借用“逻辑树”将付费用户流失问题分层罗列，以便于我们根据现有信息，圈定可能的流失原因大致在哪个范围。
以下是借助假设树，找到假设原因的3个步骤：
1. 围绕付费用户流失原因，画出假设树
我们大致可以将原因分为产品、用户、外部环境三个部分。
（1）产品变化
功能：
近期主要功能是否发生变化？尤其是能够影响付费用户的功能。如果有，那么需要评估该功能的相关数据变化，以及对付费用户的影响程度。
内容：
近期内容方向、质量是否有明显变化。
例如某家视频平台，一档高质量节目给平台带来一定量的付费用户，在该节目完播时诺其他内容质量差距过大，付费用户可能会流失。
体验：
UI变化、bug等因素是否影响到用户体验。
（2）用户变化
1. 用户的人群或需求产生变化。例如用户来源渠道，某一渠道尽管能促成首次付费，但是可能因为该渠道用户与目标用户匹配度低。也会出现付费用户流失的情况。
2. 用户在使用产品过程中的感受。可以通过梳理付费用户使用流程，以及分析各个步骤或环节的数据，来看到底是哪一个页面或功能出现流失问题。
3. 有新的评估方案。其他可替代竞品是否出现。
（3）外部环境变化
季节、节日等关键事件节点；
竞品争夺付费用户；
入口限制，如微信限制等。
以上假设树仅是依据我的个人经验来绘制，如果你的产品具有自身特点，还可以在此基础上做拓展。
2. 根据“数据分析+用户回访”，来圈定大致原因范围
画出流失原因假设树后，还需要做数据分析、用户回访，并以此作为圈定假设原因范围。
需要我们注意的是，对于较为复杂的付费用户流失问题，如果只数据分析、用户回访中的一项，可能还不足以让我们接近真正的流失原因。
3. 将原因假设排列优先级
若有多个原因存在，还需要评估优先级，明晰哪一个原因是最为重要的原因？以在后续优化行动中作为重点——尤其是在时间紧急、精力有限的情况下，排列优先级显得更为重要。
通过以上步骤可以初步得出假设原因；那么为什么只是先提出假设，而不是逐一分析验证每个影响因素？
其主要原因：
注重问题解决的效率和质量；
该问题本身是一个有多因素影响的复杂问题，根据2/8原则，需要找到最关键的影响因素。
三、制定优化方案
针对可能的原因，需要迅速制定优化方案，以验证我们的原因假设是否正确。
在制定过程中，需要注意一下几个方面：
按照假设原因的优先级，决定哪一部分是需要重点制定优化方案。
只关注假设原因中可以掌控的部分。比如季节、政策变化等不可掌控因素，可暂时忽略不用过于纠结。
如果不好直接制定方案，可以进一步拆解原因，找到此项原因中最重要的部分。比如体验因素，又可以分为视觉感受、使用流畅度、文案清晰度等。
一款会员制（月度、季度、年度会员）TV端音乐产品，主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中。
问题：10月的付费用户流失率突然上升了近10%。
假设原因如下：
人群变化：上个月的拉新活动、渠道，并没有带来真正的目标用户。
拉新活动内容以“抽取开学季礼包”为噱头，可能导致获取的目标用较少。
暑期结束前后也可能会影响。
方案制定策略：
重点关注原因假设；分析近期新用户来源渠道，评估各渠道来源的付费用户流失情况，放弃高流失率的付费用户来源渠道。
四、根据效果验证假设
由于以上几个步骤，我们得出的优化方案都是建立在原因假设的基础上。我们还需要进一步通过落地方案，来评估数据效果是否达到了我们的预期。
假设未达到预期，还需要返回原因分析，如有必要还可以回到问题定义。再次进行付费用户原因分析。
当然，一般情况下，1~2次分析即可得出较为接近真相的付费用户流失原因。
【案例】
一款会员制（月度、季度、年度会员）TV端音乐产品，主要内容包括音频、MV、演唱会直播等。总用户量、付费用户量稳步增长中，问题：10月的付费用户流失率突然上升了近10%。
落地优化方案后，发现10月下旬用户流失率逐步下降到6%，基本达成了预期目标。
在实际操作中可能还需要注意以下问题：
假设树的差异：付费用户流失原因假设树，可以根据自己产品的特征，不断拓展与完善自己的假设树。以帮助自己在后续分析中，迅速判断原因的大致范围。
电话回访的作用：付费用户流失回访，这一环节的实际效果有待商榷。大多数用户不愿意配合，即使愿意配合，在实际沟通中可能获得不了更真实的信息，尽管知道“5why”分析法。
“硬伤”问题不可忽略：在澄清问题环节，一定要明确数据是否正常，是否有重要bug影响数据等“硬伤”问题。这些问题排除后，后面的分析才有意义。实际运营工作中很容易忽略这一步！
以上是对付费用户流失问题的思考路径，供参考。
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