留存，顧名思義就是用戶留在了產品中，持續的活躍，有效的貢獻于DAU/MAU。換言之，DAU/MAU都是新增用戶與其留存的結果，因而在獲取用戶后，用戶在app的產生價值的往往與使用深度、使用長度有關，用戶累積產生的價值常常呈現隨著使用時間增長而正向增加直至生命周期的結束。

那么有效拉長用戶的生命時長、提高活躍頻率就至關重要了。留存分析可以用來分析用戶在app內的參與情況/活躍程度，各行業的產品也都用留存指標來衡量自己的產品是否處于健康狀態。

• 新設備留存：新增設備，有多少會在后續活躍，有賬號體系的也常用“新用戶留存”(新用戶：新注冊的用戶)；
• 新設備第xx日留存：新增設備，在xxx日活躍的設備占比；
• 新設備xx日內留存：新增設備，在xxx日內活躍過的設備占比。

本文中使用的留存，均為新增設備留存。

初識留存曲線

獲取用戶后：

• 初期：由于用戶對產品的體驗，選擇等，快速決定自己是否還會使用該產品；
• 中期：用戶使用了產品是否能夠持續引起；
• 具有核心價值的產品將會引起一部分用戶持續留下來，長期使用起來進入平穩期。

下圖僅僅為示例數據，大多數產品的波動期甚至會持續至14日后。

提升用戶留存

1. 各渠道的留存表現

不同渠道的用戶留存往往有明顯差異，如下圖：oppo的留存表現優于其他渠道。結合這個差異可以查看oppo用戶群獲取時是否特殊點，買量占比大概有多少等，確認oppo為優質渠道時，再從產品或者公司角度是否可以達成拓展合作，目的是為了增加優質渠道的用戶群體，從而改善整體留存。

2. 結合用戶畫像進行留存分析

結合用戶畫像屬性，如年齡、性別、地域分布、教育程度等等進行留存分析。像快手以三四線城市拓展用戶，締造了“高留存”駐守著高增長的用戶壁壘，在抖音沒有打破市場時一直獨霸視頻用戶群體。

如果你的產品中，18-26歲的用戶表現出了更好的留存，可以結果“是否在校、是否工作”更加細致的找到“與產品匹配的、喜歡活躍在產品中的優質用戶群體”。

確認這個群體后（比如是18-26歲的學生群體），那么可以結合這個群體的特點“年輕、校園、青澀、活力”等，規劃產品策略。比如：網易云音樂購買了更多吸引這個群體“獨家音樂”、騰訊視頻以“吸引這個群體”（以這個群體為基準）打造了“創造101”。

3. 結合首日行為(功能使用)情況進行分析

（1）功能的視角圈定用戶

從用戶使用行為(功能)的角度，來對比不同群體的留存表現。比如：有播放“二次元”視頻的新設備留存顯著優于 有播放“風景”視頻的新設備留存。

（2）新設備的功能留存

功能留存是衡量產品內各功能粘度的一個常用指標，并通過高粘度的功能提升用戶留存。比如：相同入口/相同操作成本的行為：圖片社區中 (1)發現頁照片瀏覽;（2）好友feed照片瀏覽；發現頁照片瀏覽的功能留存遠遠高于好友feed時，一定要留意用戶群體的使用傾向，因為此時用戶反饋給我們的信息是“發現頁照片瀏覽更能吸引用戶”。

通過對比產品內各種功能留存差異，找到足以提高用戶留存的功能點，再放大這個功能在產品中的影響。

如下圖（x軸為功能留存、y軸為留存標準差、面積為用戶群體）：功能8的功能留存高（使用這個功能的群體中，再次使用該功能的占比高）、留存標準差低（留存表現穩定）、用戶群體相對較大，是一個較為理想的“高粘度功能”，拓展這個功能在產品內的可影響范圍將是我們緊接著要做的。

（3）深挖首日體驗流程轉化

留存率低的用戶群體其首日體驗過程中各環節轉化過程，改善產品的行為瓶頸。從經驗看“深度行為”的用戶群體器留存表現會優于“淺度行為”由于“無行為”的用戶，所以改善行為的轉化過程也將會提升用戶留存。

此外，以上分析均“以日”為單位展示，較為適合資訊類、視頻類的娛樂型app，如果你是一款閱月度使用產品，比如：大姨媽，更需要關注長周期的留存。

本文由 @?cecil 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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