醫(yī)藥電商客戶流失原因的研究方法一、研究背景與意義

醫(yī)藥電商作為新興的醫(yī)藥服務(wù)模式，在提升患者就醫(yī)效率和藥品獲取便捷性方面發(fā)揮了重要作用。然而，由于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇、用戶需求多樣化等因素，醫(yī)藥電商客戶流失問(wèn)題日益凸顯。研究客戶流失原因，有助于企業(yè)優(yōu)化服務(wù)策略，提升用戶留存率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

二、研究方法概述

客戶流失原因的研究需結(jié)合定量與定性方法，從用戶行為、服務(wù)體驗(yàn)、市場(chǎng)環(huán)境等多維度進(jìn)行分析。主要研究方法包括以下幾類：

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法

(1)用戶行為數(shù)據(jù)分析

(2)用戶滿意度調(diào)研

采用問(wèn)卷調(diào)查或用戶訪談形式，收集用戶對(duì)平臺(tái)藥品質(zhì)量、配送效率、客服響應(yīng)等維度的滿意度評(píng)價(jià)。通過(guò)評(píng)分量表（如1-5分制）量化分析，找出影響滿意度的關(guān)鍵因素。

（二）定性研究方法

(1)深度訪談

選取典型流失用戶進(jìn)行一對(duì)一訪談，了解其離開平臺(tái)的具體原因，如競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手優(yōu)惠、藥品供應(yīng)不足、使用體驗(yàn)不佳等。訪談需設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化提綱，確保信息采集的系統(tǒng)性和完整性。

(2)競(jìng)品分析

對(duì)比主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的服務(wù)模式、價(jià)格策略、功能設(shè)計(jì)等，分析自身平臺(tái)的差異化劣勢(shì)。例如，可通過(guò)SWOT分析法，明確平臺(tái)在藥品種類、配送時(shí)效、售后服務(wù)等方面的短板。

（三）模型構(gòu)建方法

(1)邏輯回歸模型

基于用戶屬性（年齡、性別、購(gòu)買歷史等）和平臺(tái)行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建邏輯回歸模型預(yù)測(cè)用戶流失概率。通過(guò)模型系數(shù)分析，識(shí)別高流失風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。

(2)卡方檢驗(yàn)

對(duì)分類數(shù)據(jù)（如用戶年齡段、藥品類型）進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，驗(yàn)證不同群體間流失率的顯著性差異。例如，可檢驗(yàn)老年用戶與年輕用戶在藥品配送服務(wù)上的流失率是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的區(qū)別。

三、研究實(shí)施步驟

（一）前期準(zhǔn)備階段

1.確定研究范圍：明確分析的時(shí)間周期（如近6個(gè)月）、用戶群體（如新注冊(cè)用戶或活躍用戶）。

2.數(shù)據(jù)收集：整合平臺(tái)交易數(shù)據(jù)、用戶反饋數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)（如行業(yè)報(bào)告）等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（二）分析實(shí)施階段

1.描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算用戶留存率、流失率等核心指標(biāo)，繪制流失用戶分布圖（如按地區(qū)、設(shè)備類型分類）。

2.差異分析：采用t檢驗(yàn)或方差分析，對(duì)比流失用戶與留存用戶在關(guān)鍵指標(biāo)（如客單價(jià)、購(gòu)買周期）上的差異。

3.歸因分析：結(jié)合用戶反饋與行為數(shù)據(jù)，建立流失原因矩陣圖，量化各因素占比（如價(jià)格敏感度占40%，配送問(wèn)題占35%）。

（三）結(jié)果驗(yàn)證與優(yōu)化

1.驗(yàn)證分析結(jié)果：通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證優(yōu)化措施（如調(diào)整配送費(fèi)用方案）的效果。

2.制定改進(jìn)方案：根據(jù)分析結(jié)論，提出具體優(yōu)化建議，如優(yōu)化藥品推薦算法、增加夜間配送服務(wù)等。

四、注意事項(xiàng)

1.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：在收集與分析用戶數(shù)據(jù)時(shí)，需遵守行業(yè)規(guī)范，匿名化處理敏感信息。

2.動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：客戶流失原因可能隨市場(chǎng)變化而調(diào)整，需定期更新研究模型與數(shù)據(jù)。

3.多維度驗(yàn)證：?jiǎn)我环椒赡艽嬖诰窒扌裕ㄗh結(jié)合定量與定性方法交叉驗(yàn)證分析結(jié)果。

一、研究背景與意義

醫(yī)藥電商作為新興的醫(yī)藥服務(wù)模式，在提升患者就醫(yī)效率和藥品獲取便捷性方面發(fā)揮了重要作用。然而，由于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇、用戶需求多樣化等因素，醫(yī)藥電商客戶流失問(wèn)題日益凸顯。研究客戶流失原因，有助于企業(yè)優(yōu)化服務(wù)策略，提升用戶留存率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

二、研究方法概述

客戶流失原因的研究需結(jié)合定量與定性方法，從用戶行為、服務(wù)體驗(yàn)、市場(chǎng)環(huán)境等多維度進(jìn)行分析。主要研究方法包括以下幾類：

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法

(1)用戶行為數(shù)據(jù)分析

1.數(shù)據(jù)采集：整合平臺(tái)后臺(tái)數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶注冊(cè)信息、瀏覽記錄、搜索關(guān)鍵詞、購(gòu)買歷史、訂單完成率、APP使用時(shí)長(zhǎng)等。

2.行為路徑分析：通過(guò)漏斗分析，識(shí)別用戶從注冊(cè)到流失的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)。例如，分析用戶在藥品搜索、下單支付、確認(rèn)收貨等環(huán)節(jié)的跳出率。

3.用戶分群：基于RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）或聚類分析，將用戶分為高價(jià)值用戶、潛在流失用戶、已流失用戶等群體，并對(duì)比各群體的行為特征。

(2)用戶滿意度調(diào)研

1.問(wèn)卷設(shè)計(jì)：采用李克特量表（LikertScale）設(shè)計(jì)問(wèn)題，覆蓋藥品質(zhì)量、配送時(shí)效、客服響應(yīng)、平臺(tái)易用性、價(jià)格合理性等維度。

2.抽樣方法：采用分層隨機(jī)抽樣，確保樣本在年齡、地域、購(gòu)買頻次等維度上與總體分布一致。例如，針對(duì)每日購(gòu)買用戶、每周購(gòu)買用戶設(shè)置不同抽樣比例。

3.數(shù)據(jù)處理：通過(guò)SPSS等工具進(jìn)行信度分析（如Cronbach'sAlpha系數(shù)≥0.7）和效度分析，確保問(wèn)卷結(jié)果的可靠性。

（二）定性研究方法

(1)深度訪談

1.訪談對(duì)象選擇：選取不同流失階段的用戶（如近期流失、半年內(nèi)流失、一年以上流失），以及不同特征的用戶（如首次購(gòu)買用戶、長(zhǎng)期購(gòu)買用戶）。

2.訪談提綱設(shè)計(jì)：

-個(gè)人信息：年齡、職業(yè)、用藥習(xí)慣等。

-流失經(jīng)歷：離開平臺(tái)的直接原因、使用體驗(yàn)中的痛點(diǎn)。

-競(jìng)品對(duì)比：使用競(jìng)品平臺(tái)的感受，以及選擇競(jìng)品的核心原因。

-改進(jìn)建議：對(duì)平臺(tái)服務(wù)的期望與改進(jìn)建議。

3.訪談執(zhí)行：采用半結(jié)構(gòu)化訪談，先預(yù)覽用戶購(gòu)買記錄，引導(dǎo)其圍繞提綱展開，同時(shí)記錄關(guān)鍵細(xì)節(jié)。

(2)競(jìng)品分析

1.競(jìng)品選擇：選取市場(chǎng)份額排名前五的醫(yī)藥電商平臺(tái)，對(duì)比其服務(wù)模式、價(jià)格策略、藥品覆蓋范圍。

2.功能對(duì)比：制作競(jìng)品功能對(duì)比表，逐項(xiàng)分析在藥品推薦、在線問(wèn)診、配送服務(wù)等方面的差異化優(yōu)勢(shì)。

3.用戶評(píng)價(jià)監(jiān)測(cè)：通過(guò)第三方應(yīng)用商店評(píng)論、社交媒體討論，收集用戶對(duì)競(jìng)品的口碑反饋，識(shí)別其吸引用戶的關(guān)鍵點(diǎn)。

（三）模型構(gòu)建方法

(1)邏輯回歸模型

1.變量選擇：自變量包括用戶屬性（如年齡分段、地域）、行為特征（如購(gòu)買頻率、客單價(jià)）、平臺(tái)服務(wù)（如配送速度、客服滿意度評(píng)分）。因變量為用戶是否流失（0=留存，1=流失）。

2.模型訓(xùn)練：使用Python或R語(yǔ)言，基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練邏輯回歸模型，輸出各變量的回歸系數(shù)，判斷其對(duì)流失的影響方向與強(qiáng)度。

3.模型驗(yàn)證：通過(guò)交叉驗(yàn)證（如K折驗(yàn)證）評(píng)估模型穩(wěn)定性，確保預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。

(2)卡方檢驗(yàn)

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：將用戶按流失原因分類（如價(jià)格敏感、配送問(wèn)題、藥品短缺），同時(shí)按地域、年齡段等維度進(jìn)行分組。

2.檢驗(yàn)執(zhí)行：使用Excel或統(tǒng)計(jì)軟件，計(jì)算各組合的觀測(cè)頻數(shù)與期望頻數(shù)，計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量。

3.結(jié)果解讀：若卡方值大于臨界值（如自由度1時(shí)，臨界值為3.84），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同群體間流失原因存在顯著差異。例如，驗(yàn)證山區(qū)用戶與平原用戶在藥品配送問(wèn)題上的流失率是否顯著不同。

三、研究實(shí)施步驟

（一）前期準(zhǔn)備階段

1.確定研究范圍：明確分析的時(shí)間周期（如近6個(gè)月）、用戶群體（如新注冊(cè)用戶或活躍用戶）。

2.數(shù)據(jù)收集：整合平臺(tái)交易數(shù)據(jù)、用戶反饋數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)（如行業(yè)報(bào)告）等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3.工具準(zhǔn)備：配置數(shù)據(jù)分析工具（如SQL、Python），準(zhǔn)備訪談提綱、問(wèn)卷模板等。

（二）分析實(shí)施階段

1.描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算用戶留存率、流失率等核心指標(biāo)，繪制流失用戶分布圖（如按地區(qū)、設(shè)備類型分類）。

2.差異分析：采用t檢驗(yàn)或方差分析，對(duì)比流失用戶與留存用戶在關(guān)鍵指標(biāo)（如客單價(jià)、購(gòu)買周期）上的差異。

3.歸因分析：結(jié)合用戶反饋與行為數(shù)據(jù)，建立流失原因矩陣圖，量化各因素占比（如價(jià)格敏感度占40%，配送問(wèn)題占35%）。

4.模型構(gòu)建：

-邏輯回歸模型：訓(xùn)練并驗(yàn)證模型，識(shí)別高流失風(fēng)險(xiǎn)用戶特征。

-卡方檢驗(yàn)：驗(yàn)證不同群體間流失原因的顯著性差異。

（三）結(jié)果驗(yàn)證與優(yōu)化

1.驗(yàn)證分析結(jié)果：通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證優(yōu)化措施（如調(diào)整配送費(fèi)用方案）的效果。

2.制定改進(jìn)方案：根據(jù)分析結(jié)論，提出具體優(yōu)化建議，如優(yōu)化藥品推薦算法、增加夜間配送服務(wù)等。

3.持續(xù)監(jiān)控：建立客戶流失監(jiān)測(cè)機(jī)制，定期（如每月）更新分析模型，確保策略有效性。

四、注意事項(xiàng)

1.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：在收集與分析用戶數(shù)據(jù)時(shí)，需遵守行業(yè)規(guī)范，匿名化處理敏感信息。

2.動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：客戶流失原因可能隨市場(chǎng)變化而調(diào)整，需定期更新研究模型與數(shù)據(jù)。

3.多維度驗(yàn)證：?jiǎn)我环椒赡艽嬖诰窒扌裕ㄗh結(jié)合定量與定性方法交叉驗(yàn)證分析結(jié)果。

4.行動(dòng)導(dǎo)向：分析結(jié)論需轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的行動(dòng)計(jì)劃，明確責(zé)任人與時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

5.跨部門協(xié)作：聯(lián)合產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)、客服等部門，共同推進(jìn)優(yōu)化方案落地。

一、研究背景與意義

醫(yī)藥電商作為新興的醫(yī)藥服務(wù)模式，在提升患者就醫(yī)效率和藥品獲取便捷性方面發(fā)揮了重要作用。然而，由于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇、用戶需求多樣化等因素，醫(yī)藥電商客戶流失問(wèn)題日益凸顯。研究客戶流失原因，有助于企業(yè)優(yōu)化服務(wù)策略，提升用戶留存率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

二、研究方法概述

客戶流失原因的研究需結(jié)合定量與定性方法，從用戶行為、服務(wù)體驗(yàn)、市場(chǎng)環(huán)境等多維度進(jìn)行分析。主要研究方法包括以下幾類：

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法

(1)用戶行為數(shù)據(jù)分析

(2)用戶滿意度調(diào)研

采用問(wèn)卷調(diào)查或用戶訪談形式，收集用戶對(duì)平臺(tái)藥品質(zhì)量、配送效率、客服響應(yīng)等維度的滿意度評(píng)價(jià)。通過(guò)評(píng)分量表（如1-5分制）量化分析，找出影響滿意度的關(guān)鍵因素。

（二）定性研究方法

(1)深度訪談

選取典型流失用戶進(jìn)行一對(duì)一訪談，了解其離開平臺(tái)的具體原因，如競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手優(yōu)惠、藥品供應(yīng)不足、使用體驗(yàn)不佳等。訪談需設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)化提綱，確保信息采集的系統(tǒng)性和完整性。

(2)競(jìng)品分析

對(duì)比主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的服務(wù)模式、價(jià)格策略、功能設(shè)計(jì)等，分析自身平臺(tái)的差異化劣勢(shì)。例如，可通過(guò)SWOT分析法，明確平臺(tái)在藥品種類、配送時(shí)效、售后服務(wù)等方面的短板。

（三）模型構(gòu)建方法

(1)邏輯回歸模型

基于用戶屬性（年齡、性別、購(gòu)買歷史等）和平臺(tái)行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建邏輯回歸模型預(yù)測(cè)用戶流失概率。通過(guò)模型系數(shù)分析，識(shí)別高流失風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。

(2)卡方檢驗(yàn)

對(duì)分類數(shù)據(jù)（如用戶年齡段、藥品類型）進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，驗(yàn)證不同群體間流失率的顯著性差異。例如，可檢驗(yàn)老年用戶與年輕用戶在藥品配送服務(wù)上的流失率是否存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的區(qū)別。

三、研究實(shí)施步驟

（一）前期準(zhǔn)備階段

1.確定研究范圍：明確分析的時(shí)間周期（如近6個(gè)月）、用戶群體（如新注冊(cè)用戶或活躍用戶）。

2.數(shù)據(jù)收集：整合平臺(tái)交易數(shù)據(jù)、用戶反饋數(shù)據(jù)、第三方數(shù)據(jù)（如行業(yè)報(bào)告）等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

（二）分析實(shí)施階段

1.描述性統(tǒng)計(jì)：計(jì)算用戶留存率、流失率等核心指標(biāo)，繪制流失用戶分布圖（如按地區(qū)、設(shè)備類型分類）。

2.差異分析：采用t檢驗(yàn)或方差分析，對(duì)比流失用戶與留存用戶在關(guān)鍵指標(biāo)（如客單價(jià)、購(gòu)買周期）上的差異。

3.歸因分析：結(jié)合用戶反饋與行為數(shù)據(jù)，建立流失原因矩陣圖，量化各因素占比（如價(jià)格敏感度占40%，配送問(wèn)題占35%）。

（三）結(jié)果驗(yàn)證與優(yōu)化

1.驗(yàn)證分析結(jié)果：通過(guò)A/B測(cè)試驗(yàn)證優(yōu)化措施（如調(diào)整配送費(fèi)用方案）的效果。

2.制定改進(jìn)方案：根據(jù)分析結(jié)論，提出具體優(yōu)化建議，如優(yōu)化藥品推薦算法、增加夜間配送服務(wù)等。

四、注意事項(xiàng)

1.數(shù)據(jù)隱私保護(hù)：在收集與分析用戶數(shù)據(jù)時(shí)，需遵守行業(yè)規(guī)范，匿名化處理敏感信息。

2.動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)：客戶流失原因可能隨市場(chǎng)變化而調(diào)整，需定期更新研究模型與數(shù)據(jù)。

3.多維度驗(yàn)證：?jiǎn)我环椒赡艽嬖诰窒扌裕ㄗh結(jié)合定量與定性方法交叉驗(yàn)證分析結(jié)果。

一、研究背景與意義

醫(yī)藥電商作為新興的醫(yī)藥服務(wù)模式，在提升患者就醫(yī)效率和藥品獲取便捷性方面發(fā)揮了重要作用。然而，由于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇、用戶需求多樣化等因素，醫(yī)藥電商客戶流失問(wèn)題日益凸顯。研究客戶流失原因，有助于企業(yè)優(yōu)化服務(wù)策略，提升用戶留存率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

二、研究方法概述

客戶流失原因的研究需結(jié)合定量與定性方法，從用戶行為、服務(wù)體驗(yàn)、市場(chǎng)環(huán)境等多維度進(jìn)行分析。主要研究方法包括以下幾類：

（一）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析方法

(1)用戶行為數(shù)據(jù)分析

1.數(shù)據(jù)采集：整合平臺(tái)后臺(tái)數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶注冊(cè)信息、瀏覽記錄、搜索關(guān)鍵詞、購(gòu)買歷史、訂單完成率、APP使用時(shí)長(zhǎng)等。

2.行為路徑分析：通過(guò)漏斗分析，識(shí)別用戶從注冊(cè)到流失的關(guān)鍵轉(zhuǎn)化節(jié)點(diǎn)。例如，分析用戶在藥品搜索、下單支付、確認(rèn)收貨等環(huán)節(jié)的跳出率。

3.用戶分群：基于RFM模型（Recency,Frequency,Monetary）或聚類分析，將用戶分為高價(jià)值用戶、潛在流失用戶、已流失用戶等群體，并對(duì)比各群體的行為特征。

(2)用戶滿意度調(diào)研

1.問(wèn)卷設(shè)計(jì)：采用李克特量表（LikertScale）設(shè)計(jì)問(wèn)題，覆蓋藥品質(zhì)量、配送時(shí)效、客服響應(yīng)、平臺(tái)易用性、價(jià)格合理性等維度。

2.抽樣方法：采用分層隨機(jī)抽樣，確保樣本在年齡、地域、購(gòu)買頻次等維度上與總體分布一致。例如，針對(duì)每日購(gòu)買用戶、每周購(gòu)買用戶設(shè)置不同抽樣比例。

3.數(shù)據(jù)處理：通過(guò)SPSS等工具進(jìn)行信度分析（如Cronbach'sAlpha系數(shù)≥0.7）和效度分析，確保問(wèn)卷結(jié)果的可靠性。

（二）定性研究方法

(1)深度訪談

1.訪談對(duì)象選擇：選取不同流失階段的用戶（如近期流失、半年內(nèi)流失、一年以上流失），以及不同特征的用戶（如首次購(gòu)買用戶、長(zhǎng)期購(gòu)買用戶）。

2.訪談提綱設(shè)計(jì)：

-個(gè)人信息：年齡、職業(yè)、用藥習(xí)慣等。

-流失經(jīng)歷：離開平臺(tái)的直接原因、使用體驗(yàn)中的痛點(diǎn)。

-競(jìng)品對(duì)比：使用競(jìng)品平臺(tái)的感受，以及選擇競(jìng)品的核心原因。

-改進(jìn)建議：對(duì)平臺(tái)服務(wù)的期望與改進(jìn)建議。

3.訪談執(zhí)行：采用半結(jié)構(gòu)化訪談，先預(yù)覽用戶購(gòu)買記錄，引導(dǎo)其圍繞提綱展開，同時(shí)記錄關(guān)鍵細(xì)節(jié)。

(2)競(jìng)品分析

1.競(jìng)品選擇：選取市場(chǎng)份額排名前五的醫(yī)藥電商平臺(tái)，對(duì)比其服務(wù)模式、價(jià)格策略、藥品覆蓋范圍。

2.功能對(duì)比：制作競(jìng)品功能對(duì)比表，逐項(xiàng)分析在藥品推薦、在線問(wèn)診、配送服務(wù)等方面的差異化優(yōu)勢(shì)。

3.用戶評(píng)價(jià)監(jiān)測(cè)：通過(guò)第三方應(yīng)用商店評(píng)論、社交媒體討論，收集用戶對(duì)競(jìng)品的口碑反饋，識(shí)別其吸引用戶的關(guān)鍵點(diǎn)。

（三）模型構(gòu)建方法

(1)邏輯回歸模型

1.變量選擇：自變量包括用戶屬性（如年齡分段、地域）、行為特征（如購(gòu)買頻率、客單價(jià)）、平臺(tái)服務(wù)（如配送速度、客服滿意度評(píng)分）。因變量為用戶是否流失（0=留存，1=流失）。

2.模型訓(xùn)練：使用Python或R語(yǔ)言，基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練邏輯回歸模型，輸出各變量的回歸系數(shù)，判斷其對(duì)流失的影響方向與強(qiáng)度。

3.模型驗(yàn)證：通過(guò)交叉驗(yàn)證（如K折驗(yàn)證）評(píng)估模型穩(wěn)定性，確保預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性。

(2)卡方檢驗(yàn)

1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：將用戶按流失原因分類（如價(jià)格敏感、配送問(wèn)題、藥品短缺），同時(shí)按地域、年齡段等維度進(jìn)行分組。

2.檢驗(yàn)執(zhí)行：使用Excel或統(tǒng)計(jì)軟件，計(jì)算各組合的觀測(cè)頻數(shù)與期望頻數(shù)，計(jì)算卡方統(tǒng)計(jì)量。

3.結(jié)果解讀：若卡方值大于臨界值（如自由度1時(shí)，臨界值為3.84），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為不同群體間流失原因存在顯著差異。例如，驗(yàn)證山區(qū)用戶與平原用戶在藥品配送問(wèn)題上的流失率是否顯著不同。

三、研究實(shí)施步驟

（一）前期準(zhǔn)備階段

1.確定研究范圍：明確分析的時(shí)間周期（如近6個(gè)月）、用戶群體（如