用户留存的分析思路

0X00 前言

用户运营，一直是互联网领域比较热门的一个话题，为什么企业会如此的重视用户运营呢？归根到底，无外乎两个原因：

• 其一，从获客成本角度来看，流量井喷的人口红利期已慢慢过去，产品的渠道推广费用不断上涨，导致单位获客成本越来越高。
• 其二，从产品发展的角度来看，「用户的持续使用」才是给产品带来价值提升的核心要点。不同于以往的一锤子买卖，对用户进行精细化的持续运营，才能帮助企业长期赚钱，助力企业为用户提供更多的价值，从而形成一个可持续的正向反馈闭环。

今天，这篇文章就用户运营中的一个环节-【用户留存】，来聊聊对「用户留存」进行分析的一个步骤和可以思考的角度。

0X01 用户运营

说到用户运营，我们首先来看下用户运营的定义：

❝

用户运营指以用户为中心，遵循用户的需求设置运营活动与规则，制定运营战略与运营目标，严格控制实施过程与结果，以达到预期所设置的运营目标与任务。

❞              //定义来源于百度百科

从以上定义中，我们可以看出，用户运营是「以用户为中心」来思考和界定运营工作的规划，监控实时过程，复盘实施结果。

用户运营的五个阶段

用户运营，一般会经历如下五个阶段，分别是：获取用户、提高活跃度、提高留存率、获取营收和用户的自传播。在业内，一般被称为AAARR分析模型，如下图所示:

在这五个阶段，用户运营的侧重点和工作内容是有差别的：

1、获取用户（Acquisition）

这一阶段，重点是根据产品的调性和定位的目标人群，去不同的渠道开拓目标用户，推广产品，找到适合产品的营销推广方式和渠道。

2、提高活跃度（Activation）

在用户已经接触到或者使用了我们的产品之后，此阶段的重点是要建立一条优质的成长路径，帮助一个普通用户成长为一个优质的活跃用户。

3、提高留存率（Retention）

监测用户在初次使用后是否会再次使用，通过设计面向用户行为的激励体系，吸引用户再次使用，增强用户黏性。与此同时，在此阶段，也需要关注用户流失情况，对已流失用户进行分析，制定合适的策略对用户进行召回。

4、获取营收（Revenue）

根据产品的特性和目标人群，给产品设计合理的商业模式，建立可持续交易的互惠模型。

5、用户自传播（Referral）

重视用户体验和用户关系维系，形成用户口碑，借助用户自传播来带动更多用户的使用和活跃。

用户运营的四个核心

• 开源：用户拉新；
• 节流：减少用户流失；
• 维持：提高用户活跃度和用户留存率；
• 转付费：提升用户的交易转化率或者付费率；

其实，这四个核心节点，和用户运营的五个阶段是紧密相连的，此处就不在赘述。

0X02 用户留存的分析思路

辨析：活跃用户和留存用户

❝

活跃用户 在一段时间内，对某个产品有过特定行为的用户，称之为这个产品这段时间的活跃用户，这个特定行为一般是指打开APP或者访问网站，根据具体的产品类型可能实际定义会有不同。

❞

❝

留存用户 新客户被吸引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了，那些留下来的人或者是经常回访产品的人就称为留存用户。

❞

活跃用户的评价指标，通常是用日活（DAU）、周活（WAU）、月活（MAU）来衡量。活跃是某一时间周期内用户访问产品的人数，没有区分用户在周期内是首次访问，还是二次或多次回访，所以，一般对于活跃用户首先会从「新老用户的角度」进行分层。

而留存用户，存在一个「窗口期」的概念。首先，会根据所选的窗口期，圈选需要研究分析的目标用户群；然后，再跟踪这批用户在接下来一段时间内的回访事件的情况；最后，再来计算N日留存率。

用户留存的分析步骤

• 数据监控：通过Dashboard或报表，监控用户留存率、用户流失率等指标。
• 发现问题：发现留存率的变化情况，通常是指留存率曲线持续下降。
• 设立解决目标：根据业务目标，制定留存相关数据指标要达到的具体数值。
• 进行数据探索：探索数据，找到留存下降的原因。
• 建立假设：根据数据分析和用户调研，对留存下降的现象归因作出合理的假设。
• 实验测试（A/B test）：针对流失原因，制定多种提升留存的方案，并建立对照组。
• 实施方案：对多种方案进行实验和实施。
• 分析结果：分析方案实施后的结果，并评估方案的效果。
• 优化产品：如果方案实施后的结果，符合业务预期，那么证明策略奏效，则可以对产品进行优化。

用户留存的分析角度

场景举例：假设，某款游戏APP的次日用户留存率下降了5%，我们应该如何分析？

角度1：用户分群对比

「第一步：找人」进行【用户分层】，对用户进行细分（包括新老、来源渠道、活动等多个维度），分别计算各个维度下不同群体的次日留存率，通过数据对比定位到导致留存率下降的「用户群体是谁」。

「第二步：归因」在经过对用户进行分层对比，定位到了致使次日留存率下降的用户群体后，就需要具体分析其流失的原因。原因定位，从大体上可以分为对内归因和对外归因：

a. 可能被归因的内部因素

• 拉新质量：拉新渠道质量低、活动获取的为非目标用户；
• 功能变动：新功能改动引发某类用户不满；
• 运营活动：上一阶段有针对用户大力度的运营，运营期结束，用户活跃下降，留存也随之降低；

b. 可能被归因的外部因素 对于外部环境的分析，可以采用PEST分析法。

• 政治因素（Pilitics）：受国家政策的影响；
• 经济因素（Economic）：竞争对手的产品功能或产品策略的调整，经济大环境的影响；
• 社会因素（Society）：出现对产品不利的新闻舆论，或者目标用户群生活方式发生变化；
• 技术因素（Technology）：新产品开发能力、新技术发展的动态等。

角度2：功能留存矩阵

对于多功能/多模块的产品，还可以从产品不同的功能模块或者业务线的角度入手，对比不同功能的留存率和活跃用户使用该功能的占比，观察差异性并找到留存线索。

0XFF 总结

话不多说，一张图帮助大家再回顾下，用户留存的分析思路：

参考：

• 《运营之光》
• 《精益数据分析》
• 如何进行用户留存精细化分析运营