1樓：巧米樂
計算客戶流失率可以按照以下步驟進行：
1，資料的獲取
流失使用者是通過使用者的最近一次登入距離當前的時間來鑑定的，所以要分析流失使用者，需要知道每個使用者的最後一次登入時間，而對於不同**而言，這個時間間隔會各不相同，最長可能會有1年或者更久，所以在資料獲取方面會有一定的難度。如果分析的是註冊使用者，那麼一般**都會在資料庫中建相應的表來存放使用者資訊，所以建議在儲存使用者基礎資訊的同時記錄使用者的最近一次登入時間，這樣就能夠準確地計算使用者最近一次登入距離當前的間隔時間，進而區分該使用者是否流失。 2，流失使用者變化趨勢
首先需要明確的是使用者的流失可能並不是永久的，也許使用者在一段時間內對**確實沒有任何需求，那麼他會遠離**一段比較長的時間；或者流失使用者也會因為**的某次營銷或者**質量的改善而重新回來。**總的流失使用者數的計算比較簡單，以超過1個月內登入即為流失為例，那麼總流失使用者數就是所有「當前時間點-使用者最近一次時間點》1個月」的使用者數量。但是單純的總流失使用者數量對於分析是沒有意義的，因為大部分情況下這個數值是一直遞增的，我們需要計算總流失使用者數佔總使用者數的比例及新增流失使用者數，觀察它們的變化趨勢，如下表：
新使用者流失率
我們可認為新使用者註冊後就完成首次登陸，那麼簡單地定義新使用者流失，就是使用者在註冊後一段時間內都沒有登入過遊戲，即 當前時間點 – 使用者註冊時間點 > 流失臨界時間間隔
比如我們定義使用者的流失臨界時間間隔為1個月，也就是在註冊後的一個月內未登入的使用者意味著已經流失，那麼就可以計算每天的新使用者流失數，即註冊時間為1個月前的那一天，而從註冊到當前沒有登入過的使用者數。這個使用者數與1個月前的那一天的總註冊使用者數的比例就是新使用者的流失率： 當天的新使用者流失數 / 當天的總註冊使用者數 = 新使用者流失率
計算出每天的新使用者流失率，並觀察它的變化趨勢：
2樓：匿名使用者
如果有每月員工人數列設為a列，在b1計算，輸入=min(a:a)/max(a:a) 。
如果有很多年的資料在一列，就可以算出最高峰和最低谷值。把單元格格式設定為百分比就可以得出百分比值了。
3樓：
先用時間和日期函式
當前日期-客戶最後一次進場日期 得到天數返回值再用統計函式
countif 統計 天數》360的客戶數，得到的值除以總客戶數即是客戶流失率
(⊙o⊙)…
這樣吧~~
你新增一列「時期」
用時間和日期函式：統計時期—客戶註冊期 得到客戶的第一次進場到現在的天數（公式複製，得到所有的）
再增一列「理論次數」
天數/365
在增一列「實際次數」
寫下每個客戶實際進場次數
countif 理論次數—實際次數》0 得到的就是流失客戶量同時，你還可以標記出這些客戶，再從其他資訊中推測流失原因其他的演算法同上
如何計算客戶流失率?
4樓：太平洋海角
客戶流失率的計算有兩種方式：
1、絕對客戶流失率=(流失的客戶數量/所有客戶數量)×100%；
2、相對客戶流失率：[(流失的客戶數量/所有客戶數量)×流失客戶的相對購買額]×100%。
客戶流失率也叫顧客流失率，是企業用來判斷客戶流失的主要技術指標，同時也直接反映了企業經營與管理的現狀。
擴充套件資料
降低顧客流失率的方法：
1、通過分析找出導致顧客流失的原因，並針對這些原因進行改進，避免後續更多的客戶也因為同樣的原因流失。
2、估算一下當它失去這些不該失去的顧客時所導致的利潤損失。當一個顧客流失時，損失的利潤就相當於這個顧客的生涯價值，也就是說，相當於這位顧客在正常年限內持續購買所產生的利潤。
5樓：匿名使用者
計算客戶流失率可以按照以下步驟進行：
1，資料的獲取
流失使用者是通過使用者的最近一次登入距離當前的時間來鑑定的，所以要分析流失使用者，需要知道每個使用者的最後一次登入時間，而對於不同**而言，這個時間間隔會各不相同，最長可能會有1年或者更久，所以在資料獲取方面會有一定的難度。如果分析的是註冊使用者，那麼一般**都會在資料庫中建相應的表來存放使用者資訊，所以建議在儲存使用者基礎資訊的同時記錄使用者的最近一次登入時間，這樣就能夠準確地計算使用者最近一次登入距離當前的間隔時間，進而區分該使用者是否流失。 2，流失使用者變化趨勢
首先需要明確的是使用者的流失可能並不是永久的，也許使用者在一段時間內對**確實沒有任何需求，那麼他會遠離**一段比較長的時間；或者流失使用者也會因為**的某次營銷或者**質量的改善而重新回來。**總的流失使用者數的計算比較簡單，以超過1個月內登入即為流失為例，那麼總流失使用者數就是所有「當前時間點-使用者最近一次時間點》1個月」的使用者數量。但是單純的總流失使用者數量對於分析是沒有意義的，因為大部分情況下這個數值是一直遞增的，我們需要計算總流失使用者數佔總使用者數的比例及新增流失使用者數，觀察它們的變化趨勢，如下表：
新使用者流失率
我們可認為新使用者註冊後就完成首次登陸，那麼簡單地定義新使用者流失，就是使用者在註冊後一段時間內都沒有登入過遊戲，即 當前時間點 – 使用者註冊時間點 > 流失臨界時間間隔
比如我們定義使用者的流失臨界時間間隔為1個月，也就是在註冊後的一個月內未登入的使用者意味著已經流失，那麼就可以計算每天的新使用者流失數，即註冊時間為1個月前的那一天，而從註冊到當前沒有登入過的使用者數。這個使用者數與1個月前的那一天的總註冊使用者數的比例就是新使用者的流失率： 當天的新使用者流失數 / 當天的總註冊使用者數 = 新使用者流失率
計算出每天的新使用者流失率，並觀察它的變化趨勢：
6樓：匿名使用者
顧客流失率=顧客流失數／消費人數×100％，它直接反映了企業經營與管理的現狀。
7樓：匿名使用者
流失客戶數量/總客戶數量，應該就是流失率。
如何準確的統計使用者流失率
8樓：捲心菜人生
日流失率=（今日流失人數-昨天流失人數）/昨日流失人數*100%
如何計算公司人員年流失率 20
9樓：布樂正
①員工流失率=某一時期內某一群體流出員工數/同期期初員工總數*100%
②員工留存率=某一時期內某一群體在職員工數/同期期初員工總數*100%或
員工留存率=1-員工流失率
例如，2023年1月某電信公司新招聘了800名技術人員，如果在上半年的6個月中，有80名技術人員因為各種原因離開企業，那麼，該批次員工的流失率應為100%（80/800）。
如果下鬥年7-12月間又流出了40人，那麼，下半年該批次員工流失率為5% （40/800），一年之後，這批員工的流失率為15% （120/800）。
流失率較為適用於人力保持穩定或者穩定增長的呼叫中心，在中短期(半年，季度，月)衡量流失率。但是，由於在一個完整年度存在流失的淡季和旺季，運用該公式計算年度流失率存在期初和期末都位於年度內同一時間點，樣本無法準確衡量人力資源管理的物件數目。
例如，如果期初和期末都位於1月份(流失淡季末期)，會造成樣本的高估，進而流失率被低估;如果期初和期末都位於7月份(流失旺季末期)，會造成樣本的低估，進而流失率被高估。
10樓：匿名使用者
公司人員年流失率即「年員工流失率」
年員工流失率=一年內離開組織的員工人數÷同一時期的員工人數×100%。
作用：員工流失率就是在統計期內離職員工佔單位員工總數的比例，分析員工流失的原因，以便及時採用措施。
11樓：張公
先確定需要計算的年度，舉個例子：計算08年——10年的人員流失率：08年年平均人數150人、09年年平均人數122人、10年年平均人數101人，（以08年為人員基準年）
1.計算10年相對08年的人員流失率：（150-101）/150*%=32.7%
2.年度平均流失率：32.7%/2=16.35%以此類推
12樓：匿名使用者
流失率＝流失人數/在編正式員工數 （一個考核週期內）試用期員工一般不計算流失率，按照招聘成功率進行資料量化樓主也可以採用以下公式：
本年流失率＝本年流失人數/年平均人數
其中年平均人數=（本年年初人數+本年年末人數）除以2
4s店售後的客戶回廠率和客戶流失率都是怎麼計算出來的？求詳細的計算方法！！！
13樓：諾諾百科
一、第n月的使用者流失率=1-第（n-6）月進站使用者在第n、n-1、n-2、n-3、n-4、n-5月回站總數/第（n-6）月進站使用者數×100%
二、一般的計算方法是這樣的：平推兩年前有過入庫的客戶vin數量，這部分客戶在近一年以內有過入庫的客戶vin數；意思就是，計算週期取一年，兩年前有過入庫的客戶，在今年有多少入庫了，多少沒入庫；沒入庫的數量/兩年前有過入庫的客戶數量=流失率。
三、例：某4s店2023年2月份客戶流失率
通俗的說就是：2023年8月份進站的使用者數（非進站臺次，因有可能一個使用者一個月會幾次進站），在2023年9、10、11、12以及2023年1、2月是否有回站，只要有回就算回站了，不管回來幾次，這樣就沒有流失了。
假設2023年8月4s進站的使用者數為100個，後六個月這100個使用者回來88個，那回站率為88%，1-回站率等於流失率為12%，所以該4s店客戶流失率為12%。
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