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。