如何进行留存分析

一、什么是留存

用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用该应用的用户,被认作是留存用户。

二、用户留存率

这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率,会按照每隔1单位时间(例日、周、月)来进行统计。顾名思义,留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。

三、什么是留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察进行初始行为的用户中,有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。留存分析可以帮助回答以下问题:

一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为?如支付订单等。

某个社交产品改进了新注册用户的引导流程,期待改善用户注册后的参与程度,如何验证?

想判断某项产品改动是否奏效,观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月?

四、直接看活跃百分比不行吗?

对此疑惑,答案显然是,当然不行!

如果产品目前处于快速增长阶段,很有可能新用户中的活跃用户数增长掩盖了老用户活跃度的变化。按初始行为时间分组的留存分析可以消除用户增长对用户参与数据带来的影响。通过留存分析,你可以将用户按照注册时间分段查看,得出类似如下结论:“三月份改版前,该月注册的用户 7 天留存只有 15%;但是四月份改版后,该月注册的用户 7 天留存提高到了 20%。”

五、留存分析模型特点与价值

科学的留存分析模型具有灵活条件配置——根据具体需求筛选初始行为或后续行为的细分维度,针对用户属性筛选合适的分析对象的特点,sutoData提供了两种分析模型,分别为“新增留存”和“活跃留存”。那么,留存分析有哪些价值呢?

第一,留存率是判断产品价值最重要的标准,揭示了产品保留用户的能力。

留存率反映的实际上是一种转化率,即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程。随着统计数字的变化,运营人员可看到不同时期用户的变化情况,从而判断产品对客户的吸引力。

第二,宏观上把握用户生命周期长度以及定位产品可改善至之处;

通过留存分析,可以查看新功能上线之后,对不同群体的留存是否带来不同效果? 可以判断产品新功能或某活动是否提高了用户的留存率?结合版本更新、市场推广等诸多因素结合,砍掉使用频率低的功能,实现快速迭代验证,制定相应的策略。

六、留存分析应用场景

sutoData提供了两个分析模型,分别是“新增留存”和“活跃留存”。

场景一:了解新用户的留存

运营人员想从总体上看用户留存的情况是否越来越好了。可根据新用户启动 APP 的时间按日或按月进行分组,得到同期群,观察该群体用户发生投资的 7 日留存、14 日留存,通过比较不同的同期群,可以获知。

场景二:了解新功能带来的改变

一个APP新功能的完善或者上线之后的效果可以通过“活跃留存”来观察每日的留存率是否有上升来分析用户的参与度。