導(dǎo)讀
留存,是指用戶在 App、網(wǎng)站等應(yīng)用上使用過,并一段時間后仍有使用。留存分析模型是一種衡量用戶健康度/參與度的方法,超越下載量、DAU 等這樣的虛榮指標,深入了解用戶的留存和流失狀況,發(fā)現(xiàn)影響產(chǎn)品可持續(xù)增長的關(guān)鍵因素,指導(dǎo)市場決策、產(chǎn)品改進、提升用戶價值等等。
▌留存分析能解決哪些問題?
1、上個月做了一次產(chǎn)品迭代,如何評估其效果?是否完成了產(chǎn)品經(jīng)理期望完成的行為?
2、作為一個社交App,在注冊后不添加好友和添加 10 個好友的用戶后續(xù)留存有差異嗎?
3、短期留存低,長期留存一定很差嗎?
4、兩個推廣渠道帶來不同的用戶,哪個渠道的用戶更有可能是的高價值用戶?
5、近 30 天注冊的用戶,半個月都沒有回訪的用戶比例是多少?
▌為什么用戶留存這么重要?
這就好比非常經(jīng)典的“注水放水”數(shù)學(xué)題。我們每天都會面對新增用戶,也會面對流失用戶,池子里剩下的水就是活躍用戶;而留存分析就是分析多少用戶進來了,多少用戶流失了,具體情況是什么,對整個產(chǎn)品的影響究竟有哪些影響……
如果不做好留存,用戶進一個走一個,產(chǎn)品就永遠不能做增長。以圖中為例,假設(shè)每月新增1000個用戶,且沒有任何人流失,那四個月之后,大概會有24000個用戶,但在實際情況中,這種假設(shè)是不成立的。有人進就有人出,所以假設(shè)每個月新增1000個用戶,留存率做到90%(這其實是一個非常高的值),兩年后,每個月大概會持續(xù)9000個用戶。這時會發(fā)生什么呢?假設(shè)每月新增的1000個人是固定的,留存率是90%,24個月之后,該產(chǎn)品用戶總數(shù)將不會再發(fā)生大的變化。因此做好留存分析至關(guān)重要。
▌如何構(gòu)建常見的三類留存?
首先我們需要了解,留存是基于某個用戶群體的初始行為時間來計算的,描述發(fā)生了某個行為的同期群,在一段時間后是否發(fā)生了期望的行為。
初始行為和回訪行為均可以是任意事件或者某個具體的事件。
通常用的三類留存可以這樣來構(gòu)建,以移動端應(yīng)用為例,我們可以通過易觀方舟來分析新增用戶、活躍用戶留存以及自定義留存率。
1、了解新增用戶留存
可選擇【初始行為 = 首次啟動,回訪行為 = 任意事件】,即可分析用戶在首次使用應(yīng)用后的留存情況。
2、了解活躍用戶留存
可選擇條件【初始行為 = 任意事件,回訪行為 = 任意事件】,即可分析活躍的用戶后續(xù)使用應(yīng)用的情況。
3、自定義留存
相較分析新增/活躍用戶的總體留存情況,我們更關(guān)注核心事件用戶留存情況:
例如,對于電商的運營,比較關(guān)注的一個指標是復(fù)購率,我們可以定義【 初始行為 = 支付訂單,回訪行為 = 支付訂單】 來了解用戶的復(fù)購行為,用戶多長時間會產(chǎn)生復(fù)購,我們點到任意數(shù)據(jù)節(jié)點,可以看到詳細說明,比如此處代表的是2019年2月4日支付訂單的用戶是1729人,在第3日,即2月7日,這些用戶中又有32人支付訂單;
我們在此節(jié)點查看分群概覽或保存用戶分群,進一步分析這些忠實用戶的行為特征;
如果想了解某類商品的復(fù)購率情況,可以在事件行為上增加條件。比如想了解家電類商品的復(fù)購率,同時在初始行為和后續(xù)行為上添加條件,選擇商品分類包含家電,可以查看家電類產(chǎn)品的復(fù)購情況。
文:易觀@Analysys易觀(enfodesk)、
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