队列分析是一种强大的工具，可以改变您对企业的思考方式。它可以帮助您提出更好的问题，以获取您所需的信息，例如：您每月获取的新用户是否比上季度所获取用户的流失 速度更快？您的用户入驻改进措施是否真的有效，或者只是忠实客户掩盖了日益严重的流失状况？汇总指标无法告诉您这些，但队列分析可以。

下面，我们将解释如何使用队列分析来发现客户与您的企业之间的真实互动方式。

本文内容

• 什么是队列分析？
  
• 队列分析如何在商业环境中发挥作用？
  
• 哪些类型的队列分析对商家有用？
  
• 队列分析如何提高客户留存率和终身价值？
  
• 商家在使用队列分析时面临的最大挑战是什么？
  

什么是队列分析？

队列分析是一种将您的客户数据分解为有意义的群体，以跟踪这些群体随时间推移行为的方法。队列是一组具有共同点的用户：例如，您可以将所有在一月份注册的客户或所有在第二季度进行首次购买的客户分组为一个队列。

您不应将所有客户作为一个庞大而混杂的平均值来看待，而是将他们分成不同的切片。这使您能够洞悉隐藏在汇总数据中的不同模式。例如，稳定的客户留存 率可能掩盖了新客户正在快速流失，而较旧的队列正在维持平均水平的事实。队列分析可以帮您放大细节，并查看平均值内部真正发生的事情。

当商家仅依赖于最高层级的数字（例如，总用户数、平均收入）时，他们可能会错过重要的细微差别。队列分析通过揭示客户行为如何随时间变化，以及哪些群体表现良好或正在流失，来填补这些空白。

队列分析如何在商业环境中发挥作用？

在实践过程中，队列分析是指根据共同特征对客户进行分组，并跟踪其行为在几周、几个月或几个季度内的发展情况。

例如，您可以按客户注册的月份对客户进行分组，然后衡量其中有多少人在注册之后的每个时期仍然活跃或产生消费。这样就为每个队列创建了一个行为时间表，显示了其参与度何时下降、何时保持稳定，以及不同群体倾向于停留多长时间。

使用这种结构，您就能提出比汇总数据更具体的问题，例如：

• 三月份加入的客户是否比二月份加入的客户更有可能离开？
  
• 四月份的入驻流程重新设计是否提高了第一周的留存率？
  
• 在夏季促销期间加入的用户是变成了长期客户还是短期客户？
  

队列分析可帮助您重建事件，包括何时发生、对谁发生、为什么发生，以及发生了什么。这样您关注的就不是混合的平均值，而是能够看到每个群体随时间推移有何表现。这为您的决策提供了重要的背景信息。

队列分析用于：

• 隔离产品变更的下游影响
  
• 通过营销活动带来的客户数量以及这些客户的留存时间，衡量营销活动的真正质量
  
• 将季节性或促销性增长与留存率或收入的持久改善区分开来
  

队列分析可将您的视角从静态摘要转变为时间感知的叙事，加深您对您的业务随着时间的推移，在不同群体间增长或流失的理解。

Stripe 在其订阅分析中就直接包含了队列分析。使用 Stripe Billing 的商家可以在 Billing Analytics 管理平台中自动按队列查看订阅者留存率：每个队列按其首次开单日期分组。Stripe 会显示每个群体的多少客户在随后的几个月内保持活跃。

有了这种内置工具，团队就能快速发现问题和差异，例如：

• 新订阅者的流失速度是否比平时更快
  
• 长期客户流失 的增加
  
• 特定月份或特定活动是否产生了更高质量的客户
  

该工具可让人看到基于时间变化的模式，随之带来更清晰的干预或加倍投入的机会。

队列分析数据的结构

队列报告通常看起来像一个网格。每行为一个队列（例如，“七月份注册的用户”）。每一列代表一个时间区间（例如，“第 1 周”、“第 2 周”、“第 3 周”）。

单元格中的值显示了该队列中仍然活跃、已订阅或正在产生收入 的百分比。

该版面配置可揭示哪些地方正在改善或恶化。

哪些类型的队列分析对商家有用？

队列无需按注册日期定义。您可以根据您想要了解的内容，以不同的方式对用户进行分组。以下是一些对商家最有价值的队列类型。

获客队列

获客队列按首次获取用户的时间（按周、月或季度）进行分组。该队列可以帮您了解不同队列的留存时间，以及随着时间推移，营销、入驻或产品的变化对留存率的影响。

您可以使用获客队列达到以下目的：

• 尽早发现客户流失模式（例如，“四月份获取的用户比三月份获取的用户流失速度更快”）
  
• 评估营销 活动（例如，“来自推荐活动的用户比来自付费广告的用户有更好的留存率”）
  
• 对业绩进行随时间推移的基准测试（例如，“与去年相比，我们的三个月留存率是否有所提高？”）
  

行为队列

这种类型的队列会根据用户做了什么（或没做什么），而不是根据其到达时间，对用户进行分组。可将其细分为：

• 在第 1 周使用过某个特性的用户与未使用过该特性的用户相比
  
• 在最初 30 天内购买超过 3 次的客户与仅购买 1 次的客户相比
  

行为队列可让您隔离与更好结果相关的操作。考虑以下示例：

• 某个流媒体应用程序可能会发现，相较于没有收藏的用户，在第一周收藏超过 3 首歌曲的用户更有可能留下来。
  
• 某个 B2B 软件即服务 (SaaS) 工具可能会发现，在 48 小时内完成入驻的用户更有可能长期留下来。
  

这种分析揭示了哪些行为可以预测长期价值。对于试图确定最有效行动的产品及增长团队而言，这一分析尤其有用。请记住，相关性并不总是意味着因果关系。在大规模行动之前，您可能需要对您的假设进行测试。

预测队列

预测队列使用模型，根据用户未来可能采取的行动（例如，离开、升级、重复购买）对用户进行分组。您将根据预测的行为主动进行细分。

例如，您可以：

• 标记最有可能成为长期重度用户的 10% 的新用户，并为他们提供优质的入驻服务
  
• 识别有高流失风险的客户，并向他们提供促销优惠
  
• 通过将低概率买家排除在重定向活动之外，以避免超支
  

这种分析功能强大，但更难实现。它通常需要可靠的数据基础设施、良好的模型以及足够多的用户量才能进行预测。在规模较大或数据更成熟的组织中，这种分析更为常见。

每种队列类型都能解答不同的问题。获客队列会告诉您用户何时流失，行为队列会告诉您哪些因素能驱动长期成功，而预测队列则会告诉您现在应该联系哪些用户。结合使用这些队列，您可以 360 度全方位了解您的客户生命周期，判断哪些因素有效，哪些因素无效，以及在哪些环节进行干预才能获得更好的结果。

队列分析如何提高客户留存率和终身价值？

队列分析可帮助商家从没有根据地猜测转变为有针对性的行动。无需尝试全面提高客户终身价值 (LTV) 和留存率，就能确切了解客户在何时何地停止互动。

队列分析可帮助您做到以下几点。

发现流失点

队列数据可显示客户通常在何时流失。一旦您发现流失窗口，便可直接定位。

例如：

• 如果多个队列在第 14 天左右流失，则您可以调整入驻流程，添加提醒，或在该时间窗之前适时提供激励。
  
• 如果第三季度客户比其他客户流失得更快，这就成为了一个提示信号，要求我们调查是哪些因素发生了变化。是渠道组合、消息传递，还是客户支持是否到位？
  

队列分析能显示客户流失发生的时间以及发生的条件。

找出哪些方法行之有效

队列分析可以揭示哪些群体选择留存，以及他们早期行为中哪些因素可能促成这一决定。

您可能会发现：

• 通过推荐获得的特定队列具有异常高的终身价值。
  
• 在最初 24 小时内完成设置清单的用户，其留存时间是其他用户的两倍。
  
• 在桌面端订阅的客户往往比在移动端开始订阅的客户留存时间更长。
  

了解到这种高价值信息后，您将加倍投资于高效的行为、渠道或流程。您可以巩固那些对最佳用户有效的行为，而不是进行广泛的修补。

建立更智能的细分市场

队列分析可以自然地按时间、行为或预测价值对客户进行细分。这对客户留存营销 和生命周期信息传播极具价值。

请看这些例子：

• 如果折扣营销活动的客户较早离开，您可以采用不同的方式培养他们，或重新考虑营销活动。
  
• 如果自助注册的重度用户留存率较高，那么他们可能就不需要像其他细分人群那样的入驻邮件。
  

这种细分可避免为不需要帮助的用户提供过多服务，而为需要帮助的用户提供过少服务。

衡量变更的影响

当您推出新特性、营销活动或入驻流程后，队列分析可让您了解它们是否真正在发挥作用。

例如，如果相比五月份，您在六月份能更好地留住队列，这可能预示着有所进展。如果没有，您就能及早发现需要重新调整的地方。

商家在使用队列分析时面临的最大挑战是什么？

队列分析功能强大。但与任何工具一样，它也有缺陷和潜在的陷阱。以下是团队遇到的常见挑战以及应对措施。

数据混乱或不完整

队列分析依赖于可靠的输入：包括清晰的事件数据、一致的时间戳以及跨系统的跟踪。如果这些要素没有到位，结果将不可靠。

常见问题包括：

• 缺少注册日期，或注册日期不一致
  
• 某些事件在一个系统中进行了跟踪，但在另一个系统中未跟踪
  
• 产品、营销和支付系统 之间存在差距
  

要解决此问题，请在深入分析之前整理好您的数据基础架构。确保在统一位置对关键的客户操作进行跟踪、加盖时间戳并统一。像 Stripe Sigma 这样的工具可以帮助团队直接从付款和开单中提取干净、连接的数据集。这些数据通常是缺失的环节。

工具不符合您的需求

从历史上看，队列分析需要结构化查询语言 (SQL) 技巧和手动电子表格工作。现在，许多平台都提供即用型队列分析，但并非所有团队都拥有正确的访问权限或知道在哪里查找。一些商家往往会陷入困境，他们要么因为觉得队列分析太复杂而完全避免使用，要么以一种耗时且容易出错的方式进行分析。

解决方案是从最简单和可用的东西开始。例如 Stripe Billing，无需额外设置即可按队列显示订阅者留存率。电商平台通常对重复购买数据也会这样做。如果您的企业规模较小，那么即使是基础的电子表格模型也可能很有用。

过度细分或细分不足

如果您创建过多队列，那么您的样本量会缩小到毫无意义的程度。如果您创建的队列太少，又会回到过于宽泛的趋势中。

为达到正确的平衡：

• 从基于时间的队列开始建立起基线
  
• 只有当有清晰明确的假定服务对象时，才添加额外的细分项（例如，“来自推荐营销活动的用户，其留存时间比付费广告用户更长”）
  
• 注意您的样本量。如果一个队列中只有六个人，请谨慎对待任何相应的趋势
  

与其创建一个充满您无法解释的切片的管理平台，不如提出一个精确的问题。

误导性数据

队列分析可以提供强大的信号，但正确解释它们需要耗费时间和精力。一些常见的陷阱包括将相关性误认为因果关系（例如，假定某个特性导致更高的留存率，实际情况可能是，它可能只是吸引了更多用户参与），以及忽略外部环境（例如假期高峰或竞争对手促销活动，都会影响队列行为）。

应当将队列模式视为假设而非结论。尽可能将它们与定性见解或 A/B 测试配对。并且始终结合情景查看队列：在您的图表中标记产品发布、营销活动日期和已知的中断。

淹没在数据海洋中

人们很容易淹没在数十个队列的数据海洋中，每个队列都有自己的留存曲线、收入 弧线和行为概况。

为了避免分析瘫痪：

• 将您的队列工作与特定问题或决策联系起来（例如，“新的入驻流程是否提高了 30 天的客户留存率？”）
  
• 使用跨时间跟踪的重要指标进行总结，例如第 3 个月的留存率和 90 天的终身价值
  
• 以团队方式定期审查队列，让洞察力带来真正的改变