用户研究

5 步算出客户流失率！从定义到公式，帮你揪出 “留不住用户” 的关键

2025-09-29 11:26:09 Pea 阅读：10

某连锁奶茶品牌运营经理张悦最近很焦虑：门店每月新增 500 位会员，可月底盘点时总会员数却没明显增长。直到用工具算出 “月度客户流失率达 28%”，她才惊觉 —— 原来每月有 140 位老会员不再消费，新增用户根本 “填不满” 流失的缺口。这不是个例，易观分析《2025 中国用户留存白皮书》显示，国内 83% 的企业 “只关注新增用户，却说不清流失率”，而流失率每降低 5%，企业利润可提升 25%-95%。
客户流失率（Churn Rate）看似是个简单的数字，却藏着企业生存的关键密码。它不仅能帮你判断 “用户是否愿意留下”，更能反向推导 “产品、服务或运营哪里出了问题”。接下来，我们用 5 个超简单步骤，教你从 “搞懂定义” 到 “精准计算”，再到 “用数据指导优化”，结合国内企业案例让每一步都可落地。

一、先搞懂：什么是客户流失率？别踩 “定义误区”
在计算前，先明确一个核心定义：客户流失率是指 “在特定时间段内，停止使用企业产品 / 服务的客户数，占该时间段初始客户总数的比例” 。但很多企业会踩 “定义误区”，导致数据失真 —— 比如把 “30 天没消费的会员” 全算流失，却忽略了 “季度消费一次的低频用户”。
国内不同行业的 “流失标准” 差异很大，需结合业务特性定义：
电商行业：通常以 “90 天无下单行为” 为流失（参考淘宝、京东的会员活跃标准），某美妆电商数据显示，超过 90 天未消费的用户，后续复购概率不足 12%；
SaaS 行业：以 “订阅到期未续费” 为流失（如企业微信、阿里云），某办公 SaaS 企业统计，续费窗口期内未续费的客户，流失率高达 91%；
会员制服务：以 “会员到期未续费” 或 “连续 60 天无互动” 为流失（如视频会员、健身房），某连锁健身房数据显示，连续 60 天未到店的会员，最终流失率达 78%。
举个反例：某社区团购平台将 “7 天未下单” 定义为流失，导致算出的月度流失率高达 45%，但后续发现，很多用户是 “每周下单一次” 的规律消费群体，只是下单时间不在统计周内。修正为 “30 天未下单” 后，流失率降至 18%，数据才真正反映用户留存情况。

二、5 步算出客户流失率：从 “找数据” 到 “算结果”，小白也能会
计算流失率不需要复杂工具，只要掌握 “找对数据、套对公式、避坑优化” 三个核心，5 步就能得出精准结果。我们以 “某 SaaS 企业 2025 年 Q2（4-6 月）客户流失率计算” 为例，全程拆解：

步骤 1：确定 “统计时间段”—— 根据行业选周期
不同行业适合的统计周期不同，避免 “一刀切”：
高频消费行业（如外卖、生鲜）：建议按 “周” 或 “月” 统计，及时发现流失苗头；
中频消费行业（如电商、美妆）：建议按 “季度” 统计，平衡数据稳定性与时效性；
低频消费行业（如家电、汽车）：建议按 “半年” 或 “年” 统计，避免短期波动干扰。
案例中，SaaS 企业的客户订阅周期多为 “月付” 或 “季付”，选择 “季度” 作为统计周期（2025 年 4 月 1 日 - 6 月 30 日），既能覆盖完整订阅周期，又能及时调整续费策略。

步骤 2：找到 “两个核心数据”—— 初始客户数 & 流失客户数
这是计算的基础，关键是 “数据来源要准确”，避免遗漏或重复统计：
统计周期初始客户数（C₀）：指 “统计时间段第一天，仍在使用产品 / 服务的客户总数”，需排除 “已流失客户” 和 “统计周期内新增客户”。
案例中，SaaS 企业 4 月 1 日的有效客户数为 1200 家（排除了 3 月 31 日到期未续费的 80 家客户），即 C₀=1200。
统计周期内流失客户数（C₁）：指 “统计时间段内，明确停止使用产品 / 服务的客户数”，需根据行业定义判定。
案例中，SaaS 企业 Q2 内有 180 家客户订阅到期未续费（含主动取消和到期未续），且无一家重新续费，即 C₁=180。
避坑提醒：别把 “新增客户” 算进初始客户数！某电商企业统计月度流失率时，误将 “当月新增的 300 位会员” 加入初始客户数，导致流失率被低估（实际流失率 22%，算成 15%），错失优化时机。

步骤 3：套用基础公式 —— 核心公式就 1 个
客户流失率（Churn Rate）的基础公式很简单：
流失率 = （统计周期内流失客户数 ÷ 统计周期初始客户数）× 100%
案例代入计算：
流失率 = （180 ÷ 1200）× 100% = 15%
即该 SaaS 企业 2025 年 Q2 的客户流失率为 15%。

步骤 4：按 “细分维度” 拆解 —— 找到流失 “重灾区”
基础流失率只能看 “整体情况”，要找到问题根源，需按 “客户类型、产品版本、渠道来源” 等维度细分计算：
按客户类型：某电商企业拆解后发现，“新客户（注册 3 个月内）” 流失率达 35%，“老客户（注册 1 年以上）” 仅 8%，说明新客留存环节有问题；
按产品版本：案例中的 SaaS 企业拆解后发现，“基础版客户” 流失率 28%，“企业版客户” 仅 5%，原因是基础版功能无法满足长期需求；
按渠道来源：某短视频平台统计显示，“信息流广告获客” 的流失率 42%，“老用户推荐获客” 仅 12%，证明渠道质量差异显着。
案例中，SaaS 企业进一步拆解 “基础版客户流失率 28%” 的原因：通过客户访谈发现，65% 的流失客户认为 “基础版缺乏数据导出功能”，这为后续产品优化指明了方向。

步骤 5：对比 “行业基准”—— 判断流失率是否 “合格”
算出流失率后，要对比行业基准，才能判断 “数据是否健康”。艾瑞咨询 2025 年行业流失率基准数据显示：
电商行业：月度流失率 15%-25% 为正常，超过 30% 需警惕；
SaaS 行业：季度流失率 8%-15% 为优秀，15%-20% 为正常，超过 20% 需优化；
会员制服务：年度流失率 30%-40% 为正常，超过 50% 需紧急调整。
案例中的 SaaS 企业 Q2 流失率 15%，处于 “正常区间上限”，但对比自身 Q1 的 10%，流失率环比上升 5 个百分点，说明 Q2 存在 “新增问题”，需进一步排查（如服务响应变慢、竞品降价等）。

三、别只算 “数字”：3 个国内案例教你 “用流失率解决问题”
计算流失率的最终目的，是 “找到流失原因，降低流失率”。以下 3 个国内企业的实战案例，教你如何从 “数据” 到 “行动”：

案例 1：电商平台 —— 通过流失率拆解，拯救新客留存
某美妆电商平台月度流失率 28%，拆解后发现 “新客（注册 3 个月内）” 流失率达 42%，老客仅 12%。进一步分析新客行为数据：
70% 的流失新客 “仅浏览未下单” 或 “下单 1 次后不再复购”；
流失新客中，62% 反馈 “优惠券用完后无后续激励”。
针对问题，平台推出 “新客 30 天成长计划”：
注册当天：发放 “满 99 减 30” 首单券；
首单后 7 天：推送 “复购满 129 减 40” 券；
首单后 30 天：未复购用户推送 “专属客服 1 对 1 咨询”+“定制化推荐”。
实施 1 个月后，新客月度流失率从 42% 降至 25%，平台整体流失率从 28% 降至 21%，复购率提升 32%。

案例 2：SaaS 企业 —— 用流失率定位产品痛点，推动功能优化
某 CRM（客户管理系统）SaaS 企业季度流失率 22%，超过行业基准（20%），拆解后发现：
“中小客户（员工数＜50 人）” 流失率 35%，“大客户（员工数＞500 人）” 仅 8%；
中小客户流失原因中，“操作复杂” 占比 58%，“功能冗余” 占比 32%。
企业针对性优化：
推出 “简化版 CRM”：删减中小客户用不到的 “高级数据分析”“多部门协作” 功能，保留 “客户管理”“订单跟踪” 核心功能；
新增 “15 分钟新手教程”：通过视频指导快速上手，替代原有的 “50 页文字手册”。
优化后季度流失率降至 16%，其中中小客户流失率从 35% 降至 20%，新增中小客户签约量提升 45%。

案例 3：健身房 —— 用流失率触发 “挽回动作”，降低会员流失
某连锁健身房年度流失率 55%，超过行业基准（50%），通过分析流失会员数据：
40% 的流失会员 “连续 30 天未到店”，且未收到任何提醒；
25% 的流失会员反馈 “私教课程到期后无续课引导”。
健身房推出 “流失预警与挽回机制”：
会员连续 15 天未到店：发送 “专属健身计划”+“到店打卡赠 1 次私教体验”；
会员连续 30 天未到店：安排 “健身顾问 1 对 1 电话回访”，了解未到店原因（如时间冲突、效果不佳），并提供解决方案（如调整健身时间、更换私教）；
私教课程到期前 7 天：推送 “续课优惠”（如续 3 个月赠 1 个月）+“过往训练效果报告”。
实施半年后，健身房年度流失率从 55% 降至 42%，会员续课率提升 38%，到店频次平均增加 1.2 次 / 月。

四、计算流失率的 3 个 “避坑指南”，别让数据 “骗人”
很多企业算出的流失率 “不准”，往往是踩了以下 3 个坑，一定要避开：
坑 1：定义模煳 ——“什么算流失” 没说清
最常见的错误是 “流失标准不统一”：比如某外卖平台，运营团队按 “7 天未下单” 算流失，产品团队按 “14 天未下单” 算流失，导致两个部门算出的流失率差异达 15%，无法统一决策。
解决方法：全公司明确 “流失标准”，并写入数据统计规范，比如 “外卖平台：连续 14 天未下单，且未打开 APP 的用户，定义为流失”。

坑 2：数据遗漏 —— 漏算 “沉默客户”
有些企业只统计 “主动取消服务的客户”，却忽略了 “被动流失的沉默客户”（如会员到期未续费、账户余额不足导致服务暂停）。某视频平台曾漏算 “到期未续费的沉默会员”，导致流失率被低估 10 个百分点，延误了续费提醒策略的调整。
解决方法：统计流失客户时，需包含 “主动流失”（主动取消、退订）和 “被动流失”（到期未续、余额不足、账号冻结）两类。
坑 3：只看整体 —— 忽略 “细分维度”
只看整体流失率，会掩盖 “局部问题”：某连锁餐饮品牌整体月度流失率 18%，看似正常，但拆解后发现 “一线城市门店流失率 35%”，远超二三线城市的 10%，若不细分，会错过一线城市的门店运营优化。
解决方法：每次计算流失率时，至少按 “客户生命周期（新 / 老客）”“区域 / 渠道”“产品 / 服务类型” 三个维度拆解，找到问题重灾区。

结语：流失率不是 “负面数据”，而是 “优化信号”
很多企业看到高流失率会焦虑，但其实流失率是企业的 “健康体检报告”—— 它不会直接告诉你 “怎么解决问题”，但会精准指出 “哪里出了问题”。从电商平台的新客留存，到 SaaS 企业的产品优化，再到健身房的会员挽回，国内优秀企业的实践都证明：只要用对方法，流失率就能从 “令人头疼的数字”，变成 “驱动增长的工具”。
记住：计算流失率只是第一步，真正的价值在于 “用数据指导行动”—— 找到流失原因，针对性优化产品、服务或运营策略，才能让 “流失率降低” 转化为 “利润提升”。下次再看流失率数据时，别只关注 “数字高低”，多问自己一句：“这个数据背后，用户在告诉我们什么？”