# حصة المستخدمين الخاملين (Dormant User Share)

> نسبة المستخدمين المسجَّلين الذين لم يستعملوا المنتج خلال مدة محدَّدة، إلى إجمالي المستخدمين المسجَّلين.

- **المجال:** المنتج الرقمي (Product Management)
- **الوحدة:** %
- **تكرار القياس:** شهري
- **الاتجاه المرغوب:** أقل أفضل
- **النوع:** قائد (Leading)
- **الرابط:** https://kpihub.co/k/prod-dormant-users

## الهدف

كشف التسرّب قبل وقوعه، فالمستخدم الخامل لم يغادر رسميًّا لكنه غادر فعليًّا ويمكن استعادته.

## لماذا هو مهم

- 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

```
Dormant 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

‏28,400 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.

## النطاق الاسترشادي

لا معيار عام. المعيار العملي هو الشريحة القابلة للاستعادة: من كان نشطًا ثم خمل حديثًا، فهؤلاء وحدهم من تستحقّ حملة استرداد.

## تحليل الاتجاه

- 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

- 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

- 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

## العرض المناسب

- أعمدة مكدّسة: خامل لم يفعّل مقابل خامل كان نشطًا
- خط زمني للحصة مع خط التسجيلات
- توزيع تاريخ آخر استعمال

## تحذيرات وفخاخ

- 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

- 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

```excel
=COUNTIFS(U[DaysSinceUse],">60") / COUNTA(U[UserID])
```

### Power BI (DAX)

```dax
Dormant Share % =
DIVIDE (
    CALCULATE ( DISTINCTCOUNT ( 'User'[UserID] ), 'User'[DaysSinceLastUse] > 60 ),
    DISTINCTCOUNT ( 'User'[UserID] )
)
```

### Tableau

```
COUNTD( IF [Days Since Last Use] > 60 THEN [User ID] END ) / COUNTD([User ID])
```

### SQL

```sql
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;
```

---

المصدر: [KPIHub](https://kpihub.co/k/prod-dormant-users) · مرجع عربي مجاني لمؤشرات الأداء.