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面對復雜的多功能產品，如何準確定位需要優化的功能，從而提高用戶留存率是一大挑戰。功能留存矩陣作為一種強大的分析工具，為我們提供了解題方法。

01 功能留存矩陣概述

1. 功能活躍留存率矩陣的定義

功能留存矩陣，全稱為功能活躍留存率矩陣，是一種針對多功能產品的分析工具。它通過計算不同功能的留存率以及使用該功能的用戶占活躍用戶的比例，將這兩個指標分別作為橫軸和縱軸放在一個象限圖上。這樣，我們就可以直觀地看到不同功能的留存率高低和用戶使用比例的情況。

2. 矩陣的作用：直觀展示不同功能的留存率和使用比例

這個矩陣的基本用途是幫助我們了解多功能產品中各個功能的使用情況。通過它，我們可以清楚地看到每個功能的留存率和使用比例，從而更好地評估各個功能的表現。

功能留存矩陣是提升產品留存率的利器，它幫助我們洞察功能表現、優化資源分配、制定精準策略。這個工具的價值在于它能夠幫助我們快速識別出哪些功能表現優秀，哪些功能需要改進，從而為產品優化提供明確的方向。

02 功能留存矩陣的分析方法

1. 識別功能間留存率的差異

當我們繪制出功能留存矩陣后，首先可以關注不同功能之間的留存率差異。有些功能可能會有很高的留存率，用戶一旦使用就會持續使用；而有些功能的留存率可能只有個位數，用戶使用一次后就很少再次使用。這種差異可以幫助我們快速識別出哪些功能最受用戶歡迎，哪些功能可能存在問題。

2. 評估高留存率功能的使用比例

接下來，我們需要關注那些留存率高的功能，也就是表現非常好的功能，它們的使用比例是否也同樣高。如果一個功能的留存率很高，但使用比例很低，這可能意味著我們有機會通過增加這個功能的曝光度或改進用戶引導，來讓更多用戶發現并使用這個高價值的功能。

3. 分析高使用比例但低留存率的功能

最后，我們需要關注那些使用比例高但留存率低的功能。這種情況可能意味著這個功能吸引了用戶的初次使用，但未能提供足夠的價值來保持用戶的長期使用。對于這類功能，我們需要深入分析原因，找出提升留存率的方法，避免它成為用戶只使用一次就放棄的功能。

通過這些分析方法，我們可以全面了解產品各個功能的表現，為下一步的優化策略制定提供依據。

03 功能留存矩陣的應用策略

1. 分析功能的留存和活躍占比是否符合預期

在應用功能留存矩陣時，首要任務是分析每個功能的留存率和活躍用戶占比，并將這些數據與我們的預期進行比較。這一步可以幫助我們了解各個功能的實際表現是否達到了預期目標，從而為后續的優化決策提供基礎。

2. 針對每個功能制定改進策略

根據功能留存矩陣的分析結果，我們可以為每個功能制定相應的改進策略：

• 對于留存率高但使用比例低的功能，可以考慮增加其曝光度，讓更多用戶發現并使用這個高價值功能。
• 對于使用比例高但留存率低的功能，需要深入分析用戶流失的原因，并采取措施提高其留存率。
• 對于留存率和使用比例都較低的功能，需要評估其價值，決定是否繼續投入資源改進，或者考慮將其移除。

3. 根據功能現狀分配資源和確定工作重點

功能留存矩陣還可以幫助我們更好地分配資源和確定工作重點。我們可以將更多資源投入到那些具有高潛力的功能上，比如留存率高但使用比例低的功能，通過優化這些功能可能會帶來顯著的整體留存率提升。

通過功能留存矩陣的分析，我們可以更精準地識別核心功能，優化資源分配，提升整體留存率。

04 案例：金融 APP 功能留存矩陣分析

1. 確定主要功能：儲蓄、基金、社區、服務

為了更好地理解功能留存矩陣的應用，我們以一個虛擬的金融類 APP 為例。這個 APP 有四個主要功能：儲蓄功能、基金功能、社區功能和服務功能。

2. 計算矩陣坐標

1）功能使用用戶占比計算

首先，我們需要計算每個功能的使用用戶占活躍用戶的比例。這個比例可以通過以下方式計算：

每月使用該功能的用戶數 / 當月總活躍用戶數

例如，如果有 10000 名活躍用戶，其中 8000 名用戶使用了儲蓄功能，那么儲蓄功能的使用比例就是 80%。

2）功能留存率計算

接下來，我們需要計算每個功能的留存率。在這個例子中，我們選擇計算 3 個月的留存率。具體定義可能因功能而異：

• 對于儲蓄功能，3 個月留存率可能指用戶在首次使用后的第三個月是否仍在進行儲蓄。
• 對于社區功能，可能指用戶在首次使用后的第三個月是否仍在登錄并參與社區活動。

3. 繪制功能留存矩陣

有了這些數據，我們就可以繪制功能留存矩陣了。假設我們得到了以下數據：

• 儲蓄功能：3 個月留存率 79%，月活占比 82%
• 基金功能：3 個月留存率 85%，月活占比 45%
• 社區功能：3 個月留存率 25%，月活占比 27%
• 服務功能：3 個月留存率 30%，月活占比 75%

我們可以將留存率作為橫軸，活躍用戶占比作為縱軸，在圖上標出這四個功能的位置。

4. 矩陣分析

1）基金功能：高留存率，低使用比例，需重點提升使用比例

基金功能的留存率最高，達到 85%，這表明它是一個非常高價值的功能。然而，它的使用比例只有 45%，相對較低。這意味著我們應該重點提升基金功能的使用比例，讓更多用戶發現并使用這個高價值功能。

2）儲蓄功能：高留存率和高使用比例，需保持

儲蓄功能的留存率和使用比例都很高，分別為 79% 和 82%。這表明儲蓄是一個非常核心和基礎的功能，我們需要繼續保持其良好表現。

3）服務功能：高使用比例，低留存率，需分析原因

服務功能的使用比例很高（75%），但留存率較低（30%）。這可能意味著很多用戶只使用了一次就沒有再使用。我們需要進一步分析原因，可能是用戶沒有發現這個功能的長期價值，或者功能本身存在一些問題。

4）社區功能：低使用比例和低留存率，需考慮改善或取消

社區功能的使用比例（27%）和留存率（25%）都很低。我們需要認真評估這個功能，決定是否有改善的空間。如果經過努力仍無法提升其表現，可能需要考慮是否繼續保留這個功能。

通過這樣的分析，我們可以得到針對不同功能的具體優化方向，從而制定更有針對性的策略來提升整體留存率。

05 功能留存矩陣的變種

1. 新用戶功能使用留存矩陣

1）矩陣定義和作用

新用戶功能使用留存矩陣是功能留存矩陣的一個重要變種。這個矩陣專門針對新用戶群體，幫助我們了解不同功能在新用戶中的表現。

在這個矩陣中：

• 縱軸代表新用戶在注冊后一定時間內（例如 7 天或 30 天）使用某個功能的比例。這個指標反映了功能在新用戶群體中的流行程度和上手難易度。
• 橫軸代表新用戶使用該功能后的留存率（例如 3 個月留存率）。這個指標反映了功能對新用戶的長期吸引力。

通過這個矩陣，我們可以清楚地看到哪些功能最容易吸引新用戶，以及哪些功能能夠有效地留住新用戶。

2）與常規功能留存矩陣的區別

新用戶功能使用留存矩陣與常規功能留存矩陣的主要區別在于關注群體的不同。常規矩陣關注所有用戶，而新用戶矩陣專注于新注冊用戶。這種區別可能會帶來一些有趣的發現。

功能留存矩陣是產品優化的指南針，它指引我們找到留存的關鍵，優化的方向，以及資源分配的重點。通過對比新用戶矩陣和常規矩陣，我們可能會發現一些功能在新用戶中表現出色，但在整體用戶群中表現平平，或者相反。

這些差異可以幫助我們更好地理解用戶行為的變化，從而制定更精準的產品策略。

例如，我們可能會發現城市服務和社區功能在新用戶中的使用比例很高，但在整體用戶群中的使用比例較低。這可能意味著這些功能對新用戶有吸引力，但未能保持長期價值。針對這種情況，我們可以深入研究原因，嘗試提高這些功能的長期價值，從而提升整體留存率。

2. 功能占比與參與度矩陣

1）矩陣定義和作用

功能占比與參與度矩陣是另一種有用的分析工具。在這個矩陣中：

• 縱軸代表使用某個功能的用戶占所有活躍用戶的比例。
• 橫軸代表用戶每月平均使用該功能的天數。

這個矩陣幫助我們從另一個角度理解用戶行為，特別是用戶對不同功能的參與度。

2）分析方法和應用

通過這個矩陣，我們可以清楚地看到不同功能的使用強度。例如：

• 儲蓄功能可能顯示出較高的使用天數，表明用戶經常使用這個功能。
• 社區、基金、服務功能可能顯示出較低的使用天數，可能用戶只在特定情況下使用這些功能。

這個矩陣可以幫助我們發現一些有趣的情況。比如，某個功能的參與度很高（用戶使用天數多），但活躍用戶占比很低。這可能意味著這個功能有一群非常忠實的用戶，但還沒有得到廣泛使用。

針對這種情況，我們可以考慮如何提高這個功能的曝光度，讓更多用戶發現并使用它，從而提升整體用戶參與度。

通過綜合運用這些不同類型的矩陣，我們可以從多個角度分析產品的各個功能，得到更全面、更深入的洞察，從而制定更有效的產品優化策略。

06 從數據中尋找提升留存線索的兩個方向

1. 改善留存的輸入變量

1）用戶生命周期角度：提升新用戶激活、留存和流失用戶召回

從用戶生命周期的角度來看，提升長期留存率需要我們關注以下幾個方面：

• 新用戶激活：提高新用戶的首次使用體驗，幫助他們快速發現產品的核心價值。
• 新用戶留存：通過有效的引導和激勵機制，幫助新用戶形成使用習慣。
• 流失用戶召回：對于已經流失的用戶，通過精準的營銷策略和產品改進，吸引他們重新使用產品。

這些努力都會對長期留存率產生積極影響。

2）提高用戶參與度：增加使用頻率、強度和時長

另一個重要的輸入變量是用戶對產品的參與度。提高參與度的方法包括：

• 增加使用頻率：通過推送、活動等方式鼓勵用戶更頻繁地使用產品。
• 提高使用強度：優化功能設計，提供更多有價值的內容或服務，吸引用戶深度使用。
• 延長使用時長：改善用戶體驗，增加產品的趣味性和實用性，讓用戶愿意花更多時間在產品上。

通過提高用戶參與度，我們可以幫助用戶形成更穩定的使用習慣，從而提升長期留存率。

2. 對比不同群組的留存

1）通過留存曲線分解找出留存差異

通過分解留存曲線，我們可以發現不同用戶群體之間的留存差異。例如，我們可以按照用戶的屬性（如年齡、性別、地域等）或行為（如首次使用的功能、使用頻率等）將用戶分組，然后比較不同組的留存曲線。

這種方法可以幫助我們識別出留存率特別高或特別低的用戶群體，從而針對性地制定策略。

2）利用功能留存矩陣分析不同功能的留存情況

功能留存矩陣則幫助我們分析不同功能的留存情況。通過這個工具，我們可以清楚地看到哪些功能的留存率高，哪些功能的留存率低。對于留存率高的功能，我們可以研究其成功的原因，并嘗試將這些經驗應用到其他功能上。

對于留存率低的功能，我們需要深入分析原因，并制定改進計劃。

通過這些分析方法，我們可以找到提升整體留存率的關鍵點，制定更有針對性的優化策略。

最后，讓我們回顧一下功能留存矩陣的重要性。功能留存矩陣不僅是一個分析工具，更是產品優化的指南針。它幫助我們洞察用戶行為，識別核心功能，優化資源分配。

通過不斷分析和改進，我們可以打造出更符合用戶需求的產品，提升用戶留存率，最終實現產品的持續增長。