مثال افتراضي: نمو وتسرب معاً
تبدأ الفترة بمئة عميل؛ يغادر 10 ويبقى 90. يصل 20 جديداً ويبقون إلى النهاية، فيصبح الإجمالي 110. تسرب الفوج الأولي هو 10 / 100 = 10 % رغم النمو.
| مقياس افتراضي | القيمة | القاعدة |
|---|---|---|
| العملاء الأصليون | 100 | المجموعة المتابعة أولاً. |
| الأصليون المغادرون | 10 | حسب التعريف المختار. |
| الأصليون الباقون | 90 | 100 − 10. |
| الجدد الباقون | 20 | يحسبون منفصلين. |
| الإجمالي النهائي | 110 | 90 + 20. |
| تسرب الفوج الأولي | 10 % | 10 / 100 × 100. |
حدد الفقد بدقة
- اختر الشخص أو الحساب أو الاشتراك كوحدة. ميز طلب الإلغاء والانتهاء الفعلي وفشل الدفع وإعادة التنشيط.
- في هذا الحساب لا يغير العملاء الجدد المقام الأولي. وثق أي قاعدة مختلفة تستخدمها أداة أو تقرير.
- افصل تسرب العملاء عن خسارة الإيراد. قد تشمل خسارة الإيراد الصافية توسع العملاء الحاليين وتصبح سالبة؛ وليست معدل فقد العملاء.
اختبر الإجراءات دون ضمان أثرها
ميز المغادرة الطوعية وفشل الدفع وتغير الحاجة. النتيجة التنبؤية لا تثبت أن عرضاً سيمنع المغادرة. قيم الإجراءات بمقارنة مناسبة وتكاليف وآثار سلبية ونتيجة فعلية.
المراجع الأساسية
يتطلب معدل التوقف عن استخدام الخدمة حدث خروج واضحًا.
قد يُمثل الإلغاء، وإنهاء الوصول، وعدم النشاط، وفشل الدفع ظواهر مختلفة. حدد مقياس التوقف عن استخدام الخدمة المُختار، والفئة السكانية الأولية، والفترة الزمنية. تعامل مع إعادة التفعيل وتغييرات الخطة بشكل منفصل؛ وإلا فقد تُحتسب التحويلات الداخلية كخسائر واكتساب جديد.
- حدد حدث الخروج وتاريخه بدقة.
- فصل معدل فقدان العملاء عن معدل فقدان الإيرادات.
- التحقق من حالات التوقف المؤقت، وإعادة التنشيط، وترحيل الخطط.
هل يُعتبر المستخدم غير النشط فائضًا بالضرورة؟
يعتمد ذلك على معدل الاستخدام المعتاد. حدد عتبة مناسبة للخدمة واختبر النتائج المُلاحظة؛ قد تشير الأحداث الغائبة أيضًا إلى انقطاع في عملية جمع البيانات.
المصدر الأساسي: Google SRE — Data processing pipelines. المنهج المرتبط: اقرأ الدليل العملي.