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精益数据分析（37/126）：深度剖析SaaS模式下的参与度与流失率指标

news 来源：原创 2025/5/3 6:26:24

精益数据分析（37/126）：深度剖析SaaS模式下的参与度与流失率指标

在创业和数据分析的探索道路上，我们始终在追寻更有效的方法和策略，以助力业务的蓬勃发展。今天，依旧怀揣着与大家共同进步的信念，深入研读《精益数据分析》，聚焦SaaS商业模式中参与度与流失率这两个关键指标，希望能为大家带来全新的认知与启发。

一、精准衡量SaaS产品的参与度

对于SaaS产品而言，参与度是衡量产品与用户连接紧密程度的重要指标，它直接关系到产品的黏性和长期发展。日活跃量是衡量参与度的关键指标之一，但不同类型的SaaS产品在参与度的衡量和培养上存在差异。

对于日常应用类SaaS产品，如印象笔记，其目标是让用户每天都使用，付费用户往往是高频使用的群体。尽管印象笔记的付费转化率仅1%，但凭借庞大的用户基数，通过提升参与度仍能实现良好发展。该公司通过收购相关公司和增加新功能（如照片上传）等方式，不断提高用户参与度。

而对于一些非日常应用的SaaS产品，如婚礼礼物登记应用、牙医预约应用等，不能单纯以日活跃量衡量参与度，周活跃用户数或月活跃用户数可能更合适。这就需要深入理解客户行为，根据产品特性设置合理的参与度准线。

在衡量参与度时，不能仅关注访问频率等表面数据，更要挖掘用户的使用规律。例如，了解用户每次登录后的具体操作、停留时间、偏好功能以及使用的触发方式等。可以通过两种方法进行分析：一是区分理想用户和非理想用户，找出他们的差异，确定目标人群。比如，若发现参与度高的用户大多来自同一社交网络，那么就可以重点在该社交网络进行推广；二是通过测试部分用户对产品改动的反应，并与对照组比较，判断产品改动是否有效。若新增一个报表功能，可以对比测试组和对照组在功能上线后的使用情况，或者观察功能上线前后同一批用户的行为变化。

二、全面解析SaaS产品的流失率

流失率是SaaS公司必须重点关注的指标，它反映了在一定时间内失去用户的比例。在免费增值或免费试用模式下，需要分别考量免费用户和付费用户的流失率。免费用户流失通常指注销账号或长时间不再使用；付费用户流失则包括注销账号停止付费或降级到免费版。一般将90天（或更短时间）内未登录的用户视为非活跃用户，从第90天起可认定为流失用户。但需要注意的是，流失用户并非完全“流失”，当产品功能显著升级（如Path应用改版后）或有吸引用户的内容推送（如Memolane发送往年回忆）时，有可能召回部分流失用户。

计算流失率的简单公式是用某段时间内流失的用户数除以该时间段开始时的用户数。以一家SaaS公司为例，假设2月份开始时有1035位付费用户，当月流失26位，那么2月份付费用户流失率就是(26÷1035)×100% 。通过流失率可以进一步计算客户的平均使用寿命，进而作为计算客户终身价值的依据。比如，若每月客户流失率为2.5%，则每位客户平均使用寿命为40个月（100÷2.5），再乘以每位用户平均每月创造的营收，就能得出客户终身价值。

不过，简单计算流失率的方式可能存在缺陷，尤其对于发展速度快或变化频繁的创业公司。因为这种计算方式未对用户行为和数量进行归一化处理，相同的用户行为可能得出不同的流失率。为了更精确地计算流失率，需要采用更复杂的方法，对时间段内的用户数取平均值，而非仅依赖时间段开始时的数据。

三、代码实例：计算并分析SaaS产品的参与度和流失率

为了更直观地理解和计算SaaS产品的参与度和流失率，我们通过Python代码模拟一个SaaS产品的用户使用数据场景。假设我们有用户的登录记录、付费信息以及注册时间等数据，以此来计算相关指标。

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta# 模拟SaaS产品用户数据
data = {'user_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],'registration_time': ['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03', '2024-01-04', '2024-01-05', '2024-01-06', '2024-01-07', '2024-01-08', '2024-01-09', '2024-01-10'],'login_times': [['2024-01-01', '2024-01-03', '2024-01-05'], ['2024-01-02'], ['2024-01-03', '2024-01-06', '2024-01-09'], ['2024-01-04', '2024-01-08'], ['2024-01-05'], ['2024-01-06', '2024-01-07'], ['2024-01-07'], ['2024-01-08', '2024-01-09'], ['2024-01-09'], ['2024-01-10']],'is_paid': [True, False, True, True, False, True, False, True, False, False],'last_login': ['2024-01-05', '2024-01-02', '2024-01-09', '2024-01-08', '2024-01-05', '2024-01-07', '2024-01-07', '2024-01-09', '2024-01-09', '2024-01-10']
}
df = pd.DataFrame(data)
df['registration_time'] = pd.to_datetime(df['registration_time'])
df['last_login'] = pd.to_datetime(df['last_login'])# 计算参与度（以平均登录次数衡量）
df['login_count'] = df['login_times'].apply(len)
average_login_count = df['login_count'].mean()
print(f"平均登录次数（参与度指标）: {average_login_count}")# 计算流失率（假设当前时间为2024-02-01，90天未登录视为流失）
current_time = pd.Timestamp('2024-02-01')
流失用户 = df[df['last_login'] < current_time - timedelta(days = 90)]
流失率 = len(流失用户) / len(df) if len(df) > 0 else 0
print(f"流失率: {流失率 * 100:.2f}%")# 分别计算付费用户和免费用户的流失率
付费用户 = df[df['is_paid'] == True]
付费流失用户 = 付费用户[付费用户['last_login'] < current_time - timedelta(days = 90)]
付费流失率 = len(付费流失用户) / len(付费用户) if len(付费用户) > 0 else 0
print(f"付费用户流失率: {付费流失率 * 100:.2f}%")免费用户 = df[df['is_paid'] == False]
免费流失用户 = 免费用户[免费用户['last_login'] < current_time - timedelta(days = 90)]
免费流失率 = len(免费流失用户) / len(免费用户) if len(免费用户) > 0 else 0
print(f"免费用户流失率: {免费流失率 * 100:.2f}%")