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用户留存的分析思路

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;

用户留存的分析角度

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;

 

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:

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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

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  • 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

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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:

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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

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