留存

先别想着导流量,除非你有信心把新的流量转化为参与度。——[加]阿里斯泰尔·克罗尔 本杰明·尤科维奇 《精益数据分析》

用户留存是一个能够衡量您产品「黏性」的工具——它能够帮您分析用户会长期持续使用您的产品,还是使用一次后便一去不复返。

初步认识留存

诸葛io中留存分析的结果包含两个部分:

  • 留存图:告诉您用户在使用产品特定时间后的「回访比例」(即留存率)。(比如,下图反映的用户在首次使用后第2周的留存率为88.2%)

  • 留存详表:告诉您每一天(或周)的初始用户(比如新增用户),在之后时间的回访情况。(比如,下图反映了12月30~1月28日,每周新增的用户在新增之后几周内的回访人数和比例)

通过留存分析,您能够从整体上了解用户的回访情况:

  • 通常,更高的留存率意味着用户频繁持续的使用,也意味着单个用户能够为产品带来更高的价值。这样,您就更有机会获得产品的成功(如更高的收入或更好的投资机会);

  • 如果您发现产品的留存率不够理想,您也将得到改进提升它的机会(正所谓:「知不足,然后能自反也」)

三种留存分析类型

诸葛io提供了三种留存分析类型:新增用户留存活跃用户留存自定义留存

新增用户留存

分析用户在「首次使用应用」(如安装后第一次打开应用,或第一次访问网站)之后的留存情况。

  • 新增用户留存可以:从一个侧面衡量或对比「新增用户的质量」: 举个例子:两个独立的推广团队分别为产品带来「100万的新用户」,光从数量上,我们没法衡量哪个团队的绩效更优。当分析两个团队带来的新增用户的留存分析结果时,「用户质量」的差异就非常明显了(如下图)。

  • 还可以衡量「产品对新用户黏性」随时间的变化: 比如,假设您发现产品在「新版发布」之后,留存率出现了明显的变化(如下图),那么可能就是由于新版本中的某些特性导致的。

活跃用户留存

活跃用户留存新增用户留存很相似,只不过不再以用户「首次」使用作为初始条件,而是只要用户在某一天使用过应用,就从这天开始计算他的留存。

自定义留存

相比用户的「回访」(打开应用),您可能会更加关心用户某些「重要行为」(比如「购买」、「推荐给好友」或「听歌曲」)重复发生的情况。(很多行业都有一些相关的指标,比如电商的「重复购买率」、UGC社区的「参与度」的划分)。 诸葛io的自定义留存,可以帮您分析这些「重要行为」(行为事件)的重复发生情况。例如:

自定义留存的好处是,可以让产品的运营人员从纷繁的用户行为中解脱出来,真正的关注到“对产品有价值的用户行为”是否随着产品改进变得越来越好了。通过自定义的留存条件,辅助运营者将80%的精力聚焦在20%的高价值用户上,提升用户粘性、优化用户体系。

留存的高级用法

细分用户群体

诸葛io支持对某个细分用户群体进行留存分析。

洞察用户

与诸葛io中的很多其他分析报表相同,留存分析的结果报表也支持对分析结果的用户进行深入的洞察

©zhugeio.com 京ICP备15049545号           文档更新时间 2017-07-27 17:20:08

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