首席增長官帶你一起淺析留存分析

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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