干貨分享:2500字留存分析

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編輯導語:面對流量增長困難的現(xiàn)狀,企業(yè)應當思考如何做好用戶留存,實現(xiàn)精細化運營,以更低的存量用戶成本拉動后續(xù)增長。那么,留存分析一般適用于哪些場景?又應該如何應用?本篇文章里,作者就留存分析做了總結梳理,一起來看一下。

在這個用戶為大的互聯(lián)網(wǎng)世界中,我們一起發(fā)現(xiàn)更多有意思的點……

一、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)面臨的留存問題

1. 流量紅利見頂、拉新成本高

在極易同質化的今天,流量競爭著實激烈,提高用戶留存的重要性不言而喻,且存量用戶的獲客成本遠遠低于拉新成本。

2. 新用戶較易流失

企業(yè)大規(guī)模投廣告、做活動,高額支出鎖不住新用戶,長期可持續(xù)發(fā)展有些無力,只顧眼前利益治標不治本。

二、什么是留存分析

留存率:某日用戶數(shù)在第N日仍啟動該App的用戶比例,留存分析即分析用戶隨時間變化的活躍情況。獲取用戶只是第一步,留住用戶才是所有產品最終目標。

可以理解為:由初期的搖擺用戶轉化為忠誠&穩(wěn)定用戶的過程。留存率越高,說明用戶對產品越有強烈的依賴感。

可分為三個階段:

  1. 初期:新用戶剛注冊,用戶留存下降較快,需快速讓用戶感受到產品核心價值。
  2. 中期:新用戶沉淀下來,形成活躍用戶。此時需分析活躍留存,加強核心功能,培養(yǎng)用戶對產品的使用習慣。
  3. 后期:思考產品核心價值,做好產品迭代與優(yōu)化。

1)從時間維度劃分

常見的的有:次日留存、3日留存、7日留存、30日留存、周留存、月留存。

2)從用戶維度劃分

常見的的有:新用戶留存、活躍留存。

圖解如下:

留存分析3500字干貨,方法+案例+參考代碼

三、留存分析常用口徑

1. 以新用戶留存為例

  • 次日留存率=(某日新增的用戶中,在注冊的第2天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日新增用戶數(shù);
  • 3日留存率=(某日新增用戶中,在注冊的第3天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日新增用戶數(shù);
  • 7日留存率=(某日新增的用戶中,在注冊的第7天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日新增用戶數(shù);
  • 30日留存率=(某日新增的用戶中,在注冊的第30天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日新增用戶數(shù);
  • 1周后留存率=(某周新增的用戶中,在注冊的第2周還進行登錄的用戶數(shù))/ 該周新增用戶數(shù);
  • 2周后留存率=(某周新增的用戶中,在注冊的第3周還進行登錄的用戶數(shù))/ 該周新增用戶數(shù);
  • 1月后留存率=(某月新增的用戶中,在注冊的第2月還進行登錄的用戶數(shù))/ 該月新增用戶數(shù);
  • 2月后留存率=(某月新增的用戶中,在注冊的第3月還進行登錄的用戶數(shù))/ 該月新增用戶數(shù)。

2. 以活躍留存為例

  • 次日留存率=(某日登錄的用戶中,在第2天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日登錄用戶數(shù);
  • 3日留存率=(某日登錄用戶中,在第3天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日登錄用戶數(shù);
  • 7日留存率=(某日登錄的用戶中,在第7天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日登錄用戶數(shù);
  • 30日留存率=(某日登錄的用戶中,在第30天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日登錄用戶數(shù);
  • 1周后留存率=(某周登錄的用戶中,在第2周還進行登錄的用戶數(shù))/ 該周登錄用戶數(shù);
  • 2周后留存率=(某周登錄的用戶中,在第3周還進行登錄的用戶數(shù))/ 該周登錄用戶數(shù);
  • 1月后留存率=(某月登錄的用戶中,在第2月還進行登錄的用戶數(shù))/ 該月登錄用戶數(shù);
  • 2月后留存率=(某月登錄的用戶中,在第3月還進行登錄的用戶數(shù))/ 該月登錄用戶數(shù)。

四、留存分析的適用場景

1. 日留存率

  • 快速判斷產品是否迎合市場需求,比如新手對產品的UI設計、功能設置、新手引導等的體驗是否滿意,是否需做調整。
  • 快速判斷用戶粘性,比如用戶是否更易受促銷活動的影響等等。

2. 周留存率

  • 判斷用戶忠誠度,用戶此時對產品基本已有完整的體驗。一整套流程體驗下來,繼續(xù)訪問的用戶可判斷為潛在忠誠用戶。
  • 分析用戶再次訪問的原因,找出產品最能鞏固用戶的點,且參考此點以一貫之,拓展應用到更多的用戶身上,促使更多的用戶留下來。

3. 月留存率

評估迭代與優(yōu)化的效果。砍掉留存率低的產品功能,進行迭代優(yōu)化。

五、留存分析下降的可能性原因

1. 新用戶留存下降

  • 新用戶并未快速地感受到產品的核心價值;
  • 新手引導模塊體驗交差;
  • 新用戶羊毛黨居多;
  • 界面UI設計影響使用感;
  • 產品功能體驗較差;
  • ……

2. 老用戶留存下降

  • 產品迭代功能致使用戶體驗變差;
  • 產品迭代周期較長,用戶喪失新鮮感;
  • 受競品影響;
  • 未促使用戶對產品形成習慣;
  • 連續(xù)打卡簽到送紅包模塊優(yōu)惠力度較小,無堅持意義;
  • 廣告推送較多;
  • 客服服務響應較慢、服務較差;
  • 無關推送;
  • 產品bug較多;
  • 受促銷活動影響較大;
  • ……

六、留存分析方法

留存分析3500字干貨,方法+案例+參考代碼

其中產品功能分析:目的:找出對留存最有價值的功能&最沒價值的功能,便于后期迭代優(yōu)化。

  • 卓越功能:建議側重優(yōu)化用戶體驗。
  • 大眾功能:重中之重,建議反思該功能的長期價值與實用性。
  • 小眾功能:建議保留該功能,但無需過多投入精力。
  • 弱勢功能:建議考慮是否砍掉。

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七、案例實攻

1. 案例一

該圖是我在ppt上加工出來的,選取了兩日來對比。

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1)解析

2021年5月1日注冊的新用戶在注冊的第7日留存率趨向于平穩(wěn),此時留存率60%;2021年5月2日注冊的新用戶在注冊的第7日留存率趨向于平穩(wěn),此時留存率20%;2日注冊的用戶穩(wěn)定留存率較1日差。

2)改進思路

應使得趨向于平穩(wěn)時的留存率盡可能提高,即平穩(wěn)的這段線盡量往上提。

2. 案例二

數(shù)據(jù)純屬個人虛構,實際分析時建議多擴展日期,該圖重在解析分析方法。

該表留存率:(某新增的用戶中,在第N天還進行登錄的用戶數(shù))/ 該日新增用戶數(shù)

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以8月1日的新增用戶留存為例。

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  • 新手探索期:單純靠大額優(yōu)惠吸引的用戶會之間流失,產品價值未達到用戶預期。
  • 習慣養(yǎng)成期:產品功能&實用性未促使用戶養(yǎng)成使用習慣。
  • 活躍用戶期:真正留下來的忠實用戶。

解析

  • 新用戶次留驟減60%:沒有使得用戶迅速發(fā)現(xiàn)產品價值。
  • 整體留存率于第10日趨向于平穩(wěn),留存率穩(wěn)定于11%左右:說明8月1日的新增用戶中只有11%左右發(fā)展成了忠實用戶。
  • 3留&7留出現(xiàn)留存率增長現(xiàn)象(注意:留存率并不會呈現(xiàn)持續(xù)下降情況),進一步定位原因,在8月3日與8月7日是否進行了促銷活動?

3. 案例三

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解析

表格中以8月6日注冊用戶的次留(71%)為起始點,8月1日注冊用戶的7留(34%)為結束點,二者形成對角線,縱向對比數(shù)據(jù),顏色顏色部分留存率都比較高。

首先需要確認8月7日這天運營是否做了動作?比如:該日做了促銷活動、或者其他特殊活動?因為8月7日正好對應的是8月6日的次留,8月5日的3留……8月1日的7留。

表格中8月9日的次留是20%,遠低于其他日次留,且后續(xù)留存也較其他日偏低,警惕羊毛黨。

 

公眾號:Tableau從入門到精通

本文由 @Janie Liu 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經許可,禁止轉載

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議

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評論
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  1. 公眾號《Tableau從入門到精通》更名為《溜溜筆記說》

    來自上海 回復
  2. 這個大眾功能和卓越功能的區(qū)別點在哪,為什么留存率低,功能活躍人數(shù)低就叫大眾功能?想請教為什么這樣劃分?

    回復
    1. 比如產品的a功能和b功能日訪問uv都很高,但是a功能的7留很低,b功能的7留較高,較高較低需要進行縱向對比(與各個功能的7留對比)&橫向對比(與ab功能該日的訪問uv對比)得出,主要是想看是不是存在某項功能用戶訪問量很大,但大多數(shù)用戶都是訪問一兩次就走,不愿意再來訪問。那么這個功能很吸引人,但并沒有核心價值去留住用戶。

      來自上海 回復