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用戶留存率是判斷產(chǎn)品價值最重要的標(biāo)準(zhǔn)，用戶愿意留下來，才說明產(chǎn)品有價值。文章圍繞用戶留存與增長展開了分析闡述，希望對你有用。

01 初識用戶留存與活躍

1.1 留存與用戶活躍的底層內(nèi)核

典型的用戶價值的養(yǎng)成/成長路徑，會經(jīng)歷以下過程

1. 關(guān)于留存促活，其本質(zhì)是伴隨著用戶體量的增長，不斷針對不同類型的用戶，找到性價比最優(yōu)的轉(zhuǎn)化、成長路徑，再施加引導(dǎo)激勵
2. 產(chǎn)品的長期價值成立和穩(wěn)定，是留存+促活能夠產(chǎn)生意義的前提
3. 不同業(yè)務(wù)類型+屬性的產(chǎn)品，在思考“留存”時的關(guān)注重點注定不同
4. 產(chǎn)品形態(tài)+功能越豐富、用戶行為越多，想要做好“留存、促活”的技術(shù)含量就越高
5. 典型用戶轉(zhuǎn)化、成長路徑清晰 + 用戶使用習(xí)慣行為閉環(huán)形成后，一個用戶激勵體系可以顯著通過產(chǎn)品化放大內(nèi)增長的效率

你以為的增長/留存工作方法：

實際的增長/留存工作方法：

1. 所有的“增長”工作最終都有構(gòu)建典型用戶路徑并引導(dǎo)和激勵用戶，形成轉(zhuǎn)化
2. 增長/留存/促活工作的基本前提，都在于你要擁有一個明確、可被驅(qū)動的用戶轉(zhuǎn)化/成長路徑
3. 在業(yè)務(wù)沒有真正成熟穩(wěn)定前，增長注定就是一個需要不斷“動態(tài)調(diào)整”，沒有正確的答案。更多的時候，我們會根據(jù)具體情況，對各種手段、工具進(jìn)行交叉應(yīng)用。

1.2 留存的前提與留存公式

1.2.1 評估留存難度

1. 對用戶沒有長期價值的產(chǎn)品注定留不住用戶，確認(rèn)產(chǎn)品達(dá)到PMF是留存的前提
2. 有長期價值的產(chǎn)品，由于自身特點，留存難度也不同。我們可以分析產(chǎn)品特點，對產(chǎn)品的天然留存有一個認(rèn)識，并結(jié)合留存曲線，找到當(dāng)前階段提升留存的重點和策略

1.2.2 建立產(chǎn)品長期價值

留存的根基是產(chǎn)品對用戶有長期價值

留存差的最常見原因是沒有達(dá)到PMF，我們可以通過以下步驟來評估產(chǎn)品是否有長期價值：

1. 偽需求：產(chǎn)品解決的問題價值不大。例如前幾年吹的很火的上門按摩、互聯(lián)網(wǎng)洗發(fā)。我們應(yīng)該通過MVP的方法，快速迭代驗證達(dá)到PMF，避免入了偽需求的坑
2. 新鮮感：有短期價值，無長期價值。例如臉萌、神經(jīng)貓。通常新奇感帶來的大量用戶，需要找到長期價值來進(jìn)行流量承接，需要有后續(xù)計劃，通過產(chǎn)品快速迭代，讓用戶感受到變化從而持續(xù)使用，或者將用戶遷移到更有長期價值的功能上去
3. 沒實現(xiàn)：有價值，但是目前的產(chǎn)品沒有完整地提供解決方案。例如早期的互聯(lián)網(wǎng)外賣。我們應(yīng)該采取內(nèi)側(cè)，或逐步開放各個城市等形式，完善產(chǎn)品和服務(wù)能力

1.2.3 用戶留存公式

留存：感知價值+轉(zhuǎn)換成本＞使用難度

流失：感知價值+轉(zhuǎn)換成本＜使用難度

1.3 評估留存難度的7個問題

1. 用戶需求有多強烈：止痛藥VS維他命
2. 產(chǎn)品功能有多復(fù)雜：單功能VS多功能？是否可拓展？
3. 產(chǎn)品的天然生命周期是多長：長命型VS短命型？
4. 產(chǎn)品的天然使用頻次是多久一次：高頻VS低頻
5. 是否有大量廣義的可替代品：可替代品少VS多？
6. 用戶轉(zhuǎn)換到其他產(chǎn)品的成本：轉(zhuǎn)換成本高VS低？
7. 用戶變現(xiàn)能力如何：變現(xiàn)能力強VS變現(xiàn)能力弱？

02 通過留存數(shù)據(jù)尋找增長杠桿

2.1 通過留存率，繪制留存曲線

2.1.1 量化用戶留存

留存率定義：在一段時間后仍然活躍的用戶占總用戶的百分比

留存率=該時期末初始活躍用戶里仍然活躍的數(shù)量/某時期開始時的總活躍用戶數(shù)

流失率定義：在一段時間后停止活躍的用戶占用戶的百分比

流失率=1-留存率

留存曲線定義：持續(xù)追蹤不同時期開始活躍的用戶群的留存率，隨時間的變化

留存曲線=多個同期用戶群在多個時間段的留存率

留存定義：

2.1.2 繪制留存曲線

繪制留存曲線四步驟：

1）選擇關(guān)鍵行為的方式

初始行為：完成何種初始行為的用戶才談得上留存？

回訪行為：用戶回到產(chǎn)品中需要做什么才算得上留存？

初始行為和回訪行為很多時候是一樣的，但有些情況不一定完全一致，按需求決定

例如 網(wǎng)易云音樂的初始行為是聽歌，回訪行為也是聽歌；

淘寶的初始行為是下三單，回訪行為是下單；

領(lǐng)英的初始行為是加四個聯(lián)系人，回訪行為是登陸

2）選擇時間周期

不同產(chǎn)品的天然使用周期不同

• 投資：每周-每月
• 健身：每天-每周
• 聽歌：每天-每周
• 社交：每天
• 游戲：每天
• 天氣：每天

不同留存曲線的關(guān)注點不同：

• 新用戶留存：次日，首周，首月留存，一般按天為周期
• 長期用戶留存：6、12個月的留存，一般按周或月為周期

如何通過數(shù)據(jù)找到天然使用周期？

做法：分析月活用戶的一個月內(nèi)的活躍天數(shù)

1. 將月活躍用戶作為分母
2. 進(jìn)一步劃分這個月里不同活躍天數(shù)的用戶所占百分比
3. 找到占比量大的活躍天數(shù)，即可確定為最主流的用戶天然使用周期

3）收集數(shù)據(jù)制作表格

1. 記錄每一周首次完成初始行為的用戶數(shù)，一般就是激活用戶數(shù)
2. 追蹤這些用戶在接下來的每一周里繼續(xù)完成回訪行為的數(shù)量，一般也就是有留存關(guān)鍵行為的用戶數(shù)
3. 通過1和2，計算每周有回訪行為的用戶占首周激活用戶數(shù)的百分比

4）繪制留存曲線

把百分比數(shù)據(jù)畫成曲線圖，也就是留存曲線

2.1.3 通過留存曲線發(fā)現(xiàn)問題

曲線的三種基本形態(tài)

下滑型：見于絕大多數(shù)產(chǎn)品，說明未達(dá)到PMF

專注于改變產(chǎn)品以找到某種針對核心用戶群的價值定位，然后在此用戶群基礎(chǔ)上拓展。此時不要開始盲目拉新，否則只是無本之木

趨平型：說明產(chǎn)品達(dá)到了PMF

表明嘗試過該產(chǎn)品的用戶中 ，有一定比例人群發(fā)現(xiàn)了其中的價值且在一段時間后持續(xù)使用它，可以開始拉新。另外趨平型曲線變平的位置越高，產(chǎn)品的長期留存率就越高，產(chǎn)品增長空間越大。

微笑型：產(chǎn)品不僅達(dá)到PMF，還有大量回流用戶，出現(xiàn)“負(fù)流失”

最理想的留存曲線，一般只存在于特定類型的產(chǎn)品里

2.1.4 如何評估留存率水平

在分析產(chǎn)品用戶留存時，可以結(jié)合所屬行業(yè)的整體留存中值，與頭部競品比較留存數(shù)據(jù)差異

如何看留存是否改善？

1. 新的留存曲線比舊的變平：老的留存曲線斜率大，曲線陡峭；新的留存曲線斜率小，曲線平衡
2. 新的留存曲線，向上提升：隨時間過去，是否看到新同期用戶群體的留存曲線比老同期用戶群體有所提升？

如何看留存率是否有異常？

計算每個時間段的平均留存

1. 某一個點的留存率是否遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于或高于平均值
2. 某一個同期用戶群的留存率是否遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于或高于平均值

03 精細(xì)分析尋找留存線索

3.1 用戶分群對比

用戶分群對比：對比不同用戶分群的留存曲線，看具有不同屬性和行為特征的用戶，留存曲線是否不同。

根據(jù)以下標(biāo)簽進(jìn)行用戶分群：

1）獲客渠道

2）用戶畫像

• 2C：性別，年齡，地區(qū)
• 2B：免費or付費，公司大型，行業(yè)
• 平臺：移動orPC，手機型號

3）用戶行為

• 是否使用功能
• 用戶早期行為
• 用戶其他偏好

3.2 功能留存矩陣

基本功能：分析多功能產(chǎn)品，對比不同功能的留存率和活躍用戶使用該功能的占比，看是否符合預(yù)期

針對每個功能在矩陣上的位置，決定下一步策略：提升留存率；提升使用人數(shù)；放棄投入資源

對比不同功能所處現(xiàn)狀，決定工作重點和資源分配

3.3 用戶生命周期

通過用戶生命周期各個階段關(guān)鍵指標(biāo)來尋找增長點改善長期留存曲線

提升新用戶激活：更多的新用戶激活，到達(dá)Aha時刻的用戶更多，讓留存潛在用戶基數(shù)變大

提升新用戶留存率：更多的新用戶留存，可以讓留存曲線最開始的那一段提升，同時也會影響到留存曲線的中后期，從而提升留存率

提升流失用戶召回率：更多的流失用戶召回，可以減少后期的用戶流失，讓留存曲線中后段上移，從而提升留存率

3.4 用戶參與度

提升用戶參與度是提升用戶留存的重要手段

什么是用戶參與度？

• 活躍：單次行為
• 頻次：行為的頻繁程度
• 強度：行為的強度
• 留存：行為隨時間的持續(xù)度
• 使用頻次：在一段時間里，用戶會用某個功能或產(chǎn)品多少次，或者使用多少天
• 常見指標(biāo)：月活天數(shù)，月活次數(shù)，日活/月活，周活/月活比利
• 使用強度：每次使用某功能或產(chǎn)品時，用戶會花多少時間，花多少錢等
• 常見指標(biāo)：平均訪問時長，平均訪問頁面數(shù)，平均訂單金額，平均每個用戶完成關(guān)鍵行為的次數(shù)
• 提升頻次：提升頻次可以鞏固和加強用戶的周期性產(chǎn)品使用習(xí)慣，從而提升用戶留存。例如用戶每周看一次小紅書提升到每周看三次
• 提升深度：提升深度可以提高用戶每次使用產(chǎn)品從中得到的價值，從而提升留存。例如用戶每次看微信讀書5分鐘提升到30分鐘

通過參與度尋找線索的步驟：

1）確認(rèn)產(chǎn)品適合度

參與度分析更適用于社交、內(nèi)容、游戲等高頻次高參與度的產(chǎn)品。有些產(chǎn)品用戶不需要有高參與度也能獲得價值，如低頻但高客單價的二手交易，SaaS類產(chǎn)品等

2）計算參與程度

• 計算頻次：分析產(chǎn)品用戶的使用周期；畫出月活用戶按月活天數(shù)分布表；將月活用戶按不同頻次分組
• 計算強度：計算活躍用戶平均使用時長

3）制定理想指標(biāo)

根據(jù)用戶的天然需要和對這類產(chǎn)品使用習(xí)慣，及現(xiàn)狀數(shù)據(jù)制定一個理想的頻次和強度目標(biāo)

4）進(jìn)一步分析尋找線索

對比分析不同用戶分群的使用頻次和強度，找到線索

對比分析不同產(chǎn)品功能的使用頻次和強度，找到線索

針對某個功能，找到阻礙用戶提升使用頻次和強度的因素

作者：GrowthZ；公眾號：量化增長黑客

本文由 @GrowthZ 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

題圖來自Unsplash，基于CC0協(xié)議