用戶留存是每個公司都需要解決的問題，無論是關注引入期渠道數據還是關注引入后用戶行為數據目的都是為了幫助運營人員明確問題點，以便采取針對性措施降低用戶流失率。

后流量時代，觸網人群增速下降使得流量紅利日漸成為過去，大多數產品無法再靠增量流量來帶動用戶數量， 與此同時渠道推廣價格越來越高，CPC / CPD / CPT / CPA 等定價不斷上漲，應用商店的 CPT 價格更是在短時間內翻了幾倍，用戶的獲取成本越來越高。在這種情況下，用戶留存被越來越多的公司所重視，提升用戶留存率成為運營人員日常工作重心之一。

何為用戶留存？

簡單來講，用戶留存是指用戶自某段時期開始使用應用，在一段時間之后，仍然還在使用應用的可以被視為留存用戶。

用戶行為數據和用戶留存的關系？

用戶行為數據可以理解為用戶在app內進行操作時被服務器記錄下來的使用行為數據。通過對用戶行為數據進行分析，可以幫助運營人員更加詳細、清楚地了解用戶的行為特征，從而找出造成用戶流失的原因，為運營人員進行針對性運營提供依據。

進行用戶留存時，我們需要關注哪些數據？

上文已經提到通過對用戶行為數據分析能幫助運營人員采取針對性的措施來更有效地提升用戶留存率，接下來就談一下，在進行用戶留存時我們需要關注哪些數據。

引入期：關注渠道留存數據

渠道留存數據是指推廣渠道帶來的用戶留存量，產品越來越細分也使得推廣渠道不斷增長，在進行渠道選擇時，除了關注流量大小之外，更應該關注流量質量，不同渠道帶來的流量質量是不同的，留存下來的用戶量也會有很大差別。

在記錄渠道留存數據時，需要記錄不同渠道帶來的用戶量，留存最高的是哪個渠道，哪個渠道用戶又有邀請行為，得到這部分數據就可以分析不同渠道留存率， 進而在選擇投放渠道時選擇留存率更高的渠道來進行投放。需要注意的是由于不同平臺對用戶的定義不同，衡量用戶留存的指標也會有所差別，這就要求運營人員在計算用戶留存率時，明確產品對用戶留存的指標，做到針對性運營。

引入后：關注產品內用戶數據

用戶引入之后，就需要依靠產品功能來進行用戶留存，這時候就需要從兩方面關注用戶行為數據：

產品側：用數據量化產品核心功能、分析產品路徑轉化率、找到產品改進關鍵點、找到促進核心轉化的相關因素，從而優化流失節點，優化行為路徑設計。

用戶側： 收集用戶屬性與行為數據，根據搜集的用戶行為數據進行分群，分群可以按照平臺內任務進度來劃分（用戶對產品使用的層級），之后需要做的工作就是要找出流失率最大用戶群，明確他們的核心訴求，圍繞他們的核心訴求展開針對性的運營。

在提升平臺內用戶留存時，切忌全量運營，應該做的是不斷地細分產品步驟、細分用戶人群、對比模塊A與模塊B對留存有何貢獻、留存用戶與流失用戶有哪些不同的特征等等、找到造成用戶流失的關鍵點、然后依靠產品功能優化來提升留存率。

從用戶接觸產品開始，幾乎每個環節處理不當都可能造成用戶流失，我們能做的就是從新用戶進入時就開始關注用戶的留存情況，分析各個渠道、各個功能的留存度，逐步提高產品整體留存情況，盡可能地延長用戶生命周期價值（CLV）

利用數據的前提是有數據可以利用，這要求運營人員在用戶引入期之前就要做好數據埋點，同時在分析數據時要能透過原始用戶行為數據來觀察數據背后所反映的問題，采取運營手段來提升留存率之后要觀察運營結果，總結得失，為下階段運營提供數據依據，這個過程對運營人員的要求比較高，要求運營人員在用戶進入前就要進行數據埋點，把握用戶轉化的關鍵點和關鍵路徑。

隨著用戶在平臺內產生數據越來越多，有的運營人員很多時候變得不知從何下手，不知道那塊數據和業務的關聯度最大，在進行數據分析和數據化運營時往往不能取得預期效果。

用戶留存是每個公司都需要解決的問題，無論是關注引入期渠道數據還是關注引入后用戶行為數據目的都是為了幫助運營人員明確問題點，以便采取針對性措施降低用戶流失率。觀測數據的目的一定是為了最終實現商業價值的最大化，作為運營人員一定要明確這個問題，切忌為了數據而觀測數據，同時還要避免唯數據論。

本文由 @同道 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。