2500字用户留存分析

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2500字用户留存分析 用户留存 第1张2500字用户留存分析 用户留存 第2张

 

面对流量增长困难的现状,企业应当思考如何做好用户留存,实现精细化运营,以更低的存量用户成本拉动后续增长。那么,留存分析一般适用于哪些场景?又应该如何应用?

在这个用户为大的互联网世界中,我们一起发现更多有意思的点……

一、互联网企业面临的留存问题

1. 流量红利见顶、拉新成本高

在极易同质化的今天,流量竞争着实激烈,提高用户留存的重要性不言而喻,且存量用户的获客成本远远低于拉新成本。

2. 新用户较易流失

企业大规模投广告、做活动,高额支出锁不住新用户,长期可持续发展有些无力,只顾眼前利益治标不治本。

二、什么是留存分析

留存率:某日用户数在第N日仍启动该App的用户比例,留存分析即分析用户随时间变化的活跃情况。获取用户只是第一步,留住用户才是所有产品最终目标

可以理解为:由初期的摇摆用户转化为忠诚&稳定用户的过程。留存率越高,说明用户对产品越有强烈的依赖感。

可分为三个阶段:

  1. 初期:新用户刚注册,用户留存下降较快,需快速让用户感受到产品核心价值。
  2. 中期:新用户沉淀下来,形成活跃用户。此时需分析活跃留存,加强核心功能,培养用户对产品的使用习惯。
  3. 后期:思考产品核心价值,做好产品迭代与优化

1)从时间维度划分

常见的的有:次日留存、3日留存、7日留存、30日留存、周留存、月留存。

2)从用户维度划分

常见的的有:新用户留存、活跃留存。

图解如下:

2500字用户留存分析 用户留存 第3张2500字用户留存分析 用户留存 第4张

三、留存分析常用口径

1. 以新用户留存为例

  • 次日留存率=(某日新增的用户中,在注册的第2天还进行登录的用户数)/ 该日新增用户数;
  • 3日留存率=(某日新增用户中,在注册的第3天还进行登录的用户数)/ 该日新增用户数;
  • 7日留存率=(某日新增的用户中,在注册的第7天还进行登录的用户数)/ 该日新增用户数;
  • 30日留存率=(某日新增的用户中,在注册的第30天还进行登录的用户数)/ 该日新增用户数;
  • 1周后留存率=(某周新增的用户中,在注册的第2周还进行登录的用户数)/ 该周新增用户数;
  • 2周后留存率=(某周新增的用户中,在注册的第3周还进行登录的用户数)/ 该周新增用户数;
  • 1月后留存率=(某月新增的用户中,在注册的第2月还进行登录的用户数)/ 该月新增用户数;
  • 2月后留存率=(某月新增的用户中,在注册的第3月还进行登录的用户数)/ 该月新增用户数。

2. 以活跃留存为例

  • 次日留存率=(某日登录的用户中,在第2天还进行登录的用户数)/ 该日登录用户数;
  • 3日留存率=(某日登录用户中,在第3天还进行登录的用户数)/ 该日登录用户数;
  • 7日留存率=(某日登录的用户中,在第7天还进行登录的用户数)/ 该日登录用户数;
  • 30日留存率=(某日登录的用户中,在第30天还进行登录的用户数)/ 该日登录用户数;
  • 1周后留存率=(某周登录的用户中,在第2周还进行登录的用户数)/ 该周登录用户数;
  • 2周后留存率=(某周登录的用户中,在第3周还进行登录的用户数)/ 该周登录用户数;
  • 1月后留存率=(某月登录的用户中,在第2月还进行登录的用户数)/ 该月登录用户数;
  • 2月后留存率=(某月登录的用户中,在第3月还进行登录的用户数)/ 该月登录用户数。

四、留存分析的适用场景

1. 日留存率

  • 快速判断产品是否迎合市场需求,比如新手对产品的UI设计、功能设置、新手引导等的体验是否满意,是否需做调整。
  • 快速判断用户粘性,比如用户是否更易受促销活动的影响等等。

2. 周留存率

  • 判断用户忠诚度,用户此时对产品基本已有完整的体验。一整套流程体验下来,继续访问的用户可判断为潜在忠诚用户。
  • 分析用户再次访问的原因,找出产品最能巩固用户的点,且参考此点以一贯之,拓展应用到更多的用户身上,促使更多的用户留下来。

3. 月留存率

评估迭代与优化的效果。砍掉留存率低的产品功能,进行迭代优化。

五、留存分析下降的可能性原因

1. 新用户留存下降

  • 新用户并未快速地感受到产品的核心价值;
  • 新手引导模块体验交差;
  • 新用户羊毛党居多;
  • 界面UI设计影响使用感;
  • 产品功能体验较差;
  • ……

2. 老用户留存下降

  • 产品迭代功能致使用户体验变差;
  • 产品迭代周期较长,用户丧失新鲜感;
  • 竞品影响;
  • 未促使用户对产品形成习惯;
  • 连续打卡签到送红包模块优惠力度较小,无坚持意义;
  • 广告推送较多;
  • 客服服务响应较慢、服务较差;
  • 无关推送;
  • 产品bug较多;
  • 受促销活动影响较大;
  • ……

六、留存分析方法

2500字用户留存分析 用户留存 第5张2500字用户留存分析 用户留存 第4张

其中产品功能分析:目的:找出对留存最有价值的功能&最没价值的功能,便于后期迭代优化。

  • 卓越功能:建议侧重优化用户体验。
  • 大众功能:重中之重,建议反思该功能的长期价值与实用性。
  • 小众功能:建议保留该功能,但无需过多投入精力。
  • 弱势功能:建议考虑是否砍掉。

2500字用户留存分析 用户留存 第7张2500字用户留存分析 用户留存 第4张

七、案例实攻

1. 案例一

该图是我在ppt上加工出来的,选取了两日来对比。

2500字用户留存分析 用户留存 第9张2500字用户留存分析 用户留存 第10张

1)解析

2021年5月1日注册的新用户在注册的第7日留存率趋向于平稳,此时留存率60%;2021年5月2日注册的新用户在注册的第7日留存率趋向于平稳,此时留存率20%;2日注册的用户稳定留存率较1日差。

2)改进思路

应使得趋向于平稳时的留存率尽可能提高,即平稳的这段线尽量往上提。

2. 案例二

数据纯属个人虚构,实际分析时建议多扩展日期,该图重在解析分析方法。

该表留存率:(某新增的用户中,在第N天还进行登录的用户数)/ 该日新增用户数

2500字用户留存分析 用户留存 第11张2500字用户留存分析 用户留存 第4张

以8月1日的新增用户留存为例。

2500字用户留存分析 用户留存 第13张2500字用户留存分析 用户留存 第4张
  • 新手探索期:单纯靠大额优惠吸引的用户会之间流失,产品价值未达到用户预期。
  • 习惯养成期:产品功能&实用性未促使用户养成使用习惯。
  • 活跃用户期:真正留下来的忠实用户。

解析

  • 新用户次留骤减60%:没有使得用户迅速发现产品价值。
  • 整体留存率于第10日趋向于平稳,留存率稳定于11%左右:说明8月1日的新增用户中只有11%左右发展成了忠实用户。
  • 3留&7留出现留存率增长现象(注意:留存率并不会呈现持续下降情况),进一步定位原因,在8月3日与8月7日是否进行了促销活动?

3. 案例三

2500字用户留存分析 用户留存 第15张2500字用户留存分析 用户留存 第10张

解析

表格中以8月6日注册用户的次留(71%)为起始点,8月1日注册用户的7留(34%)为结束点,二者形成对角线,纵向对比数据,颜色颜色部分留存率都比较高。

首先需要确认8月7日这天运营是否做了动作?比如:该日做了促销活动、或者其他特殊活动?因为8月7日正好对应的是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%,远低于其他日次留,且后续留存也较其他日偏低,警惕羊毛党。

 

作者:Tableau从入门到精通

来源:Tableau从入门到精通

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