حصة المستخدمين الخاملين
Dormant User Shareالنوعقائد Leadingالاتجاهأقل أفضل ↓الوحدة%تكرار القياسشهري
في سطر واحد كشف التسرّب قبل وقوعه، فالمستخدم الخامل لم يغادر رسميًّا لكنه غادر فعليًّا ويمكن استعادته.
التعريف
Definitionنسبة المستخدمين المسجَّلين الذين لم يستعملوا المنتج خلال مدة محدَّدة، إلى إجمالي المستخدمين المسجَّلين.
الهدف
Objectiveكشف التسرّب قبل وقوعه، فالمستخدم الخامل لم يغادر رسميًّا لكنه غادر فعليًّا ويمكن استعادته.
لماذا هو مهم؟
Why it matters- الخمول يسبق التسرّب بشهور، والاستعادة ممكنة في هذه الفترة وحدها
- الرقم الكلّي للمسجَّلين يخفي أن نصفهم لم يفتح المنتج منذ ربع
- المستخدم الخامل يكلّف تخزينًا وتراخيص ودعمًا بلا أي عائد
المعادلة
FormulaDormant Share % = (Registered users with no activity in period ÷ Registered users) × 100
مدّة الخمول تتبع دورة استعمال منتجك: ثلاثون يومًا لمنتج يومي وتسعون لمنتج شهري. وعتبة واحدة لكل المنتجات تصنّف مستخدمًا طبيعيًّا خاملًا.
مثال محسوب
Worked example28,400 مستخدم مسجَّل، لم يستعمل 12,600 المنتج خلال 60 يومًا.
الحساب: (12,600 ÷ 28,400) × 100 = 44%، منهم 3,180 كانوا نشطين قبل ثلاثة أشهر.
الحساب: (12,600 ÷ 28,400) × 100 = 44%، منهم 3,180 كانوا نشطين قبل ثلاثة أشهر.
النطاق الاسترشادي
Benchmarkلا معيار عام. المعيار العملي هو الشريحة القابلة للاستعادة: من كان نشطًا ثم خمل حديثًا، فهؤلاء وحدهم من تستحقّ حملة استرداد.
تحليل الاتجاه
Trend analysis- نموّه مع نموّ التسجيلات يعني اكتسابًا لا يتحوّل إلى استعمال
- قفزته بعد تغيير في المنتج تعني مستخدمين فقدوا سببهم للعودة
- انخفاضه بعد حملة استرداد أثر مؤقّت إن لم يتغيّر سبب الخمول
أسئلة تشخيصية
Diagnostic questions- كم من الخاملين كانوا نشطين؟ هؤلاء وحدهم قابلون للاستعادة
- متى خملوا بالضبط؟ التاريخ يشير إلى ما حدث في المنتج وقتها
- ما آخر شيء فعلوه قبل أن يختفوا؟ الجواب غالبًا هو السبب
نصائح عملية
Actionable tips- صنّف الخاملين: من لم يفعّل أصلًا ومن كان نشطًا ثم توقّف، فعلاجهما مختلف تمامًا
- اضبط عتبة الخمول على دورة استعمال منتجك لا على رقم عام
- ادرس آخر إجراء قبل الخمول، فهو أقرب دليل على السبب
الرسم البياني المناسب
Visualization- أعمدة مكدّسة: خامل لم يفعّل مقابل خامل كان نشطًا
- خط زمني للحصة مع خط التسجيلات
- توزيع تاريخ آخر استعمال
تحذيرات وفخاخ القياس
Risk warnings- عتبة خمول غير مناسبة تصنّف مستخدمًا طبيعيًّا خاملًا وتهدر حملة استرداد
- حملة استرداد بلا معالجة سبب الخمول تعيدهم أسبوعًا ثم يختفون
- خلط من لم يفعّل بمن كان نشطًا يجعل العلاج خاطئًا للفئتين
أثر التغيير
Change impact- استعادة ربع الـ3,180 القابلين للاستعادة يعيد نحو 795 مستخدمًا نشطًا بلا تكلفة اكتساب
- الاستعادة أرخص من الاكتساب بكثير لأن المستخدم يعرف المنتج بالفعل
- معرفة آخر إجراء قبل الخمول تكشف عيبًا في المنتج لا حملة ناقصة
احسبه في أداتك
Excel · DAX · Tableau · SQL=COUNTIFS(U[DaysSinceUse],">60") / COUNTA(U[UserID])
Dormant Share % =
DIVIDE (
CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( 'User'[UserID] ), 'User'[DaysSinceLastUse] > 60 ),
DISTINCTCOUNT ( 'User'[UserID] )
)
COUNTD( IF [Days Since Last Use] > 60 THEN [User ID] END ) / COUNTD([User ID])
SELECT CASE WHEN ever_activated THEN 'Was active' ELSE 'Never activated' END AS dormant_type,
COUNT(*) AS users,
COUNT(*) * 100.0 / NULLIF(MAX(total_users), 0) AS share_pct
FROM app_user
WHERE CURRENT_DATE - last_used_at::date > 60
GROUP BY dormant_type;
أسماء الجداول والأعمدة هنا أمثلة، بدّلها بأسماء نموذجك.
تريد هذا المؤشر مبنيًا على بياناتك أنت؟استشارة مجانية 60 دقيقة نحدد فيها مؤشراتك ومصادرها والخطوة التالية.