用户留存指的是用户在使用过网站和其他应用程序后,在接下来一段时间里仍在继续使用。用户留存分析模型是一种衡量用户健康/参与度的方法。它超越了下载量、dau等虚荣指标,深入了解用户的保有量和流失量,找出影响产品持续增长的关键因素,指导市场决策、产品改进,提升用户价值。
用户留存分析能解决哪些问题?
1、此次产品的更新迭代,效果如何?是否实现了预期行为?
2、对于一款社交APP来说,注册后要求添加好友对后续的用户留存是否有影响?
3、短期内用户留存低,从长期看用户留存就肯会差吗?
4、来自不同渠道的不同用户,究竟哪个渠道的用户更有可能成为高价值用户?
为什么用户留存这么重要?
这就像经典的数学问题“注水与排水”。我们每天都会面对新用户和流失用户。泳池里剩下的水是活跃的用户。用户留存分析是分析有多少用户进来了,流失了多少用户,具体情况是什么,对整个产品有什么影响。
如果我们不做好用户留存工作,用户就会一个接一个地流失,产品永远不会成长。假设每个月新增1000个用户,没有一个人流失,4个月后,大约会有2.4万个用户,但实际上,这个假设并不成立。如果有人进来,就有人出去。所以假设每月新增一千个用户,保留率达到90%(这实际上是一个非常高的值)。两年后,每月将有9000名用户。那会怎么样?假设每月新增1000人,用户留存率为90%,24个月后,产品用户总数不会有明显变化。因此,用户留存分析是非常重要的。
构建三类常见的用户留存
首先,我们需要了解,用户留存是根据某个用户组的初始行为时间来计算的。它描述了在一段时间后,同一时段组中是否发生了预期的行为。
通常使用的三种用户留存类型可以这样构造。以移动应用为例,分析了新用户、活跃用户留存率和自定义用户留存率。与分析新/活跃用户的总体用户留存率相比,我们更关注核心事件用户留存率。
比如,对于电子商务的运营,一个比较受关注的指标就是回购率。我们可以定义[初始行为=支付订单,后续行为=支付订单]为了了解用户的回购行为以及他们将回购多长时间,我们可以通过点击任何数据节点查看详细描述。
我在该节点中,可以查看集群的概况或保存用户的聚类,进一步分析这些忠诚用户的行为特征和用户留存;如果想知道某一商品的回购率,可以对事件行为添加条件。例如,如果您想了解家电的回购率,并对初始行为和后续行为添加条件,则可以选择包含家电的商品类别,就可以查看家电的回购情况。
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用户留存到底是什么?有什么用?