當(dāng)我們在談留存時(shí)，更要注意用戶分群

評價(jià)一款產(chǎn)品價(jià)值以及保留用戶的能力時(shí)，我們常常提到“留存率”。但用戶留存又不能直接看活躍用戶百分比。luckin coffee的營銷操盤者楊飛提到過“流量池”，其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)的流量之爭也就是用戶之爭。流量池即是用戶池，新用戶不斷進(jìn)來，老用戶也在不斷流失。

我們在談用戶留存的時(shí)候，很多人習(xí)慣通過總體的活躍用戶來評價(jià)產(chǎn)品，這其實(shí)就是將用戶整體模糊化，忽視了不同階段用戶的差異化訴求。做運(yùn)營的同學(xué)應(yīng)該都知道，從拉新、注冊、活躍到后序的喚醒、召回和觸達(dá)，針對每一個具體用戶的運(yùn)營，都是有一個完整的生命周期的。處在不同階段的用戶，對應(yīng)的運(yùn)營服務(wù)需求也不相同，在不同行業(yè)、不同場景中還呈現(xiàn)出更細(xì)維度的差異。

從用戶生命周期來說，我們可以根據(jù)實(shí)際運(yùn)營工作，將用戶簡單劃分成三類，即新用戶、活躍用戶和召回用戶。如何定義這三類用戶？我們可以根據(jù)產(chǎn)品的用戶平均使用周期來判定：

• 活躍用戶：指在這個周期內(nèi)活躍，并且前一周期也活躍的用戶定義。
• 新用戶：指在第一次在我這個周期內(nèi)產(chǎn)生這種訪問行為，定義為新用戶。
• 召回用戶：指在這一周期內(nèi)活躍但在前一個周期內(nèi)并不活躍，甚至更早周期內(nèi)它活躍過的用戶。

上圖是我們對三類人群的留存情況進(jìn)行對比?？梢园l(fā)現(xiàn)，活躍用戶留存率最高；其次是召回用戶，留存率最低的是新用戶，而整體留存率大致介于70%到30%之間。通過人群對比發(fā)現(xiàn)，不同特征的人群表現(xiàn)是不同的。若想要提升整體留存率，就需要提升新用戶和召回用戶的留存率。

要想持續(xù)保持用戶活躍，就要去做進(jìn)一步的分析，找到活躍用戶高留存率的原因？為什么召回用戶和新用戶的留存率如此低？為什么這些召回用戶能夠被召回并保持一定留存率？是否能夠挖掘更多的沉默用戶，讓其變成召回用戶，進(jìn)而提高整體召回用戶總量，從而提升整體用戶留存率。

要想探究背后的原因，我們就需要分別對這三類的留存率進(jìn)行進(jìn)一步分析。

例如，我們現(xiàn)在要分析我的活躍用戶，以易觀方舟這款產(chǎn)品為例，我們認(rèn)為用戶的Aha Moment（也叫“啊哈時(shí)刻”，就是用戶第一次 get 到你產(chǎn)品價(jià)值的時(shí)刻）就是創(chuàng)建分析。

易觀方舟這款產(chǎn)品中的創(chuàng)建分析包含了很多功能，比如事件分析、漏斗分析以及留存分析。我們對用戶這些分析需求的行為分別進(jìn)行對比，然后觀測做過以上分析的活躍用戶以及做過上述分析之后沉默了的用戶，他們具體的留存情況，此時(shí)，通過對比用戶對應(yīng)使用事件后的留存率，就可以找到影響不同類別用戶留存的原因。

▌分析活躍用戶

當(dāng)我的活躍用戶和沉默用戶的留存差距比較大的時(shí)候，我們就可以初步判定，事件分析對用戶留存這件事情是比較重要的。那我們下一步要做的，就是讓用戶不斷的去重復(fù)事件分析這個行為，然后就能夠把我的整體留存率進(jìn)行一個提升。

▌分析新用戶

針對新用戶來說，我們其實(shí)也可以做進(jìn)一步的細(xì)化分析。以易觀方舟為例，新用戶達(dá)到 Aha Moment 之前，會有一個Onboarding 的過程，通過onboarding 熟悉產(chǎn)品的基本使用技巧，也就是我們說的新手入門的過程。我們可以對比完成 Onboarding過程的新用戶與未完成用戶之間的留存差異，去看onboarding這件事對新用戶的留存是不是真的非常重要。

假設(shè)我們目前得到這么一個結(jié)論，發(fā)現(xiàn)沒有完成onboarding和完成了的用戶差了3倍的留存。那我們基本就可以確定，onboarding這個行為對新用戶的留存是一個正向的影響。我們要做的，就是不斷的通過產(chǎn)品的優(yōu)化或者體驗(yàn)的優(yōu)化,能夠讓用戶更順利地完成onboarding的過程，從而我們也就可以做好新用戶的留存。

▌分析召回用戶

同樣以易觀方舟這款產(chǎn)品為例，當(dāng)用戶沉默一段時(shí)間之后又開始使用我們的產(chǎn)品，大部分原因可能是我們進(jìn)行了一次運(yùn)營或者市場活動，比如收到了我們Push短信或者EDM郵件，又重新開始使用我們的產(chǎn)品。

這時(shí)候，我們想通過留存分析找到究竟是哪種用戶觸達(dá)形式導(dǎo)致了召回用戶的留存差異？或者說，我們想找到用戶回訪來源之間的差異是什么，然后發(fā)現(xiàn)這個產(chǎn)品留存最好的回訪來源；或者，我們看用戶回到產(chǎn)品之后做了什么事，能夠?qū)е滤绕渌袨榈挠脩袅舸娓咭恍?/p>

通過以上幾個角度，我們其實(shí)基本上可以找到影響召回用戶的留存最重要的因素是什么。下一步要做的，就是將他做的這些事情復(fù)制到其他沉默用戶中，并且刺激這些沉默用戶，然后讓他們能夠成為我們的召回用戶。其實(shí)很多時(shí)候增長團(tuán)隊(duì)要做的事情就是不斷刺激沉默用戶，然后把他們變成活躍用戶，這其實(shí)是巨大的潛在增長寶藏。

留存率其實(shí)反映的是一種轉(zhuǎn)化率，是判定產(chǎn)品價(jià)值的重要標(biāo)準(zhǔn)，也反映了產(chǎn)品保留用戶的能力。以上我們以易觀方舟這款產(chǎn)品進(jìn)行的案例講解，通過留存分析，挖掘不同階段用戶活躍及流失的原因，從而幫助我們后續(xù)的產(chǎn)品的快速迭代驗(yàn)證和用戶運(yùn)營策略。

文：易觀@Analysys易觀(enfodesk)

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