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編輯導(dǎo)語：說到留存分析，做互聯(lián)網(wǎng)運營的人一定很熟悉，在互聯(lián)網(wǎng)流量越來越貴的背景下，留住老用戶就變得越來越重要。本文對數(shù)據(jù)分析平臺的留存分析模型迭代進行了小結(jié)，主要從項目背景、迭代目標(biāo)、競品探索、迭代設(shè)計、迭代驗證5個方面進行闡述，希望對正在進行迭代項目或正在了解留存分析模型的你有幫助。

1. 項目背景

1.1 “用戶留存分析模型”是什么

用戶留存分析模型是一個分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，其中留存用戶數(shù)量和留存率反映了不同時期獲得用戶的流失情況。在日常工作中運營/產(chǎn)品同學(xué)可以通過留存分析模型找到不同場景下的流失用戶，分析用戶在流失前是否有類似的行為，如體驗了煩瑣的注冊流程、卡頓的頁面跳轉(zhuǎn)、不可預(yù)知的黑屏……在發(fā)現(xiàn)共同點后，對糟糕行為體驗進行優(yōu)化，并適時采取召回策略，以達到提升用戶留存的目的。

1.2 為什么要進行本次迭代

用戶留存分析模型在Pangolin平臺已經(jīng)上線了接近1年的時間，在這期間平臺從戰(zhàn)略層面進行了調(diào)整，再加上用戶在使用的過程中，反饋了如“表格數(shù)據(jù)分析不方便、統(tǒng)一渠道進來的用戶留存分析不了”等問題，促成本次迭代。

2. 本次迭代目標(biāo)

怎樣讓留存分析模型更好的滿足產(chǎn)品/運營同學(xué)對用戶的留存進行分析？結(jié)合平臺戰(zhàn)略調(diào)整和用戶反饋，我們提煉了本次迭代的兩個目標(biāo)：

2.1 增加留存分析場景的顆粒度

用戶可根據(jù)實際場景靈活定義留存的起始行為、留存行為和目標(biāo)用戶群體，細化的顆粒度對進一步的分析可提供更具價值的數(shù)據(jù)。

2.2 增加表格數(shù)據(jù)的對比維度

針對留存用戶和留存率這兩個核心指標(biāo)增加對比維度，多維度的數(shù)據(jù)比較可幫助用戶綜合對比，更容易分析問題所在，提升分析效率。

3. 競品探索

在競品選擇上，我們以行業(yè)知名度、功能完整性為考核指標(biāo)，在眾多分析平臺中選定了各方面表現(xiàn)優(yōu)秀的 “神策”、“GrowingIO” 和 “易觀方舟”作為本次競品分析的對象 。

我們主要從兩個層面分析本次競品，第一個層面，用戶留存分析模型和內(nèi)容層框架布局分析。我們將每個競品的用戶留存分析模型的內(nèi)容層框架布局進行一一拆解，發(fā)現(xiàn)三個競品留存頁面是由 “留存規(guī)則”、“篩選條件”、“表格數(shù)據(jù)展示”、“可視化數(shù)據(jù)展示”和“操作”五個功能模塊組成。如下圖：

思考：

為什么3個平臺留存分析頁面組成模塊會完全一致，是不是留存分析模型存在一個通用公式：留存分析模型 =“留存規(guī)則”+“篩選條件”+“表格數(shù)據(jù)展示”+“可視化數(shù)據(jù)展示”+“操作”。

為了弄清楚是否存在通用公式，我們對5個功能模塊的作用進行解讀（見下圖），發(fā)現(xiàn)5個功能模塊任何1個功能我們都無法刪減，刪減后留存功能將變得不完整。我們可以肯定留存分析模型確實存在通過公式，而且這個公式是可以被借鑒到我們的迭代設(shè)計方案中。

第二個層面，用戶留存分析模型字段層面分析。我們將競品的模型字段進行梳理，以功能模塊為維度將各模塊的字段匯總成用戶留存分析模型字段對比表，探索三個競品平臺在功能模塊相同的情況下留存功能細節(jié)上的共性及差異性。如下圖：

思考：

3個平臺在同一功能模塊下，為什么有些字段是大家共有的，有些卻是某一平臺獨有的？共有的字段是不是就是實現(xiàn)留存分析模型必不可少的，非共有字段的增加對留存功能又有哪些優(yōu)化？

為了弄清楚上面的問題，我們對共有字段和部分非共有字段的作用進行解析（見下圖），發(fā)現(xiàn)“留存規(guī)則”、“篩選條件”、“表格數(shù)據(jù)”和“曲線圖”的共有字段是留存分析模型的基石，是不可缺少的。而部分非公有字段的添加確實增加了留存分析模型的可用性和便捷性，這些字段對我們的用戶留存模型迭代設(shè)計給予啟發(fā)。

4. 迭代方案設(shè)計

迭代方案設(shè)計主要分三步進行，第一步：確定留存分析模型模塊，進行內(nèi)容層框架布局設(shè)計。

通過競品探索分析得出用戶留存分析模型存在的通用公式為：用戶留存分析模型 = “留存規(guī)則”+“篩選條件”+“表格數(shù)據(jù)展示”+“可視化數(shù)據(jù)展示”+“操作”。對比平臺現(xiàn)有功能模塊，發(fā)現(xiàn)缺少了 “留存規(guī)則” 模塊，結(jié)合本次迭代的目標(biāo)-增加留存分析場景的顆粒度，我們決定增加“留存規(guī)則”功能。最后我們對留存分析功能的內(nèi)容層-框架布局進行了重構(gòu)，如下圖：

內(nèi)容層-框架布局迭代方案對比如下：

1. 迭代方案一采用了兩欄布局：優(yōu)點是減少了頁面的高度，用戶可以快速的看到頁面全部的內(nèi)容；缺點是壓縮了表格和曲線圖的寬度，展示的內(nèi)容更少。
2. 迭代方案二采用了通欄布局：優(yōu)點是表格和曲線圖的寬度充足，展示的內(nèi)容更多，用戶分析數(shù)據(jù)更方便；缺點是頁面高度增加，用戶需要滾動兩屏左右的頁面才能看到全部內(nèi)容。

結(jié)合本次迭代的另一個核心目標(biāo)：提升表格數(shù)據(jù)的分析效率，表格和曲線圖更寬的可以容納的信息更多，減少了用戶橫向滑動屏幕次數(shù)，最終確定方案二為本次迭代的內(nèi)容層框架布局。

第二步：確定各個功能模塊的字段。

本著小步快跑、敢于試錯、快速迭代的思想，優(yōu)先將競品_共有字段和平臺現(xiàn)有字段進行整合， 圍繞“增加留存分析場景的粒度” 和 “提升表格數(shù)據(jù)的分析對比維度” 兩大設(shè)計目標(biāo)對整合的字段調(diào)整，非共有字段根據(jù)業(yè)務(wù)場景和優(yōu)先級放入后續(xù)版本迭代優(yōu)化。

第三步：留存分析功能原型設(shè)計。

在具體原型設(shè)計階段，設(shè)計師結(jié)合已確定的框架布局和模塊字段，把重點放在了留存規(guī)則和表格數(shù)據(jù)展示上，設(shè)計如下：

設(shè)計思考

1）留存規(guī)則功能模塊怎樣才能在設(shè)置的時候更靈活的覆蓋更多場景

1.1 在初始行為和留存行為設(shè)計上，第一反應(yīng)為初始行為和留存行為提供 “事件選擇框”，產(chǎn)品、運營同學(xué)可以通過選擇事件來定義留存的范圍。如：起始行為選擇了 “打開APP”事件、留存行為選擇了 “購買理財產(chǎn)品”事件，最終分析的就是有多少用戶打開APP，這些用戶中有多少人購買了理財產(chǎn)品。但當(dāng)我們把場景顆粒度繼續(xù)細分，針對應(yīng)用版本=V2.0的使用用戶進行同樣的分析，起始行為選擇了 “打開APP”事件、留存行為選擇了 “購買理財產(chǎn)品”事件，顯然這個場景在當(dāng)前設(shè)計就不能滿足。

為了靈活的覆蓋更多的場景，思考再三，決定為初始行為和留存行為增加“篩選條件”，以滿足細化場景的顆粒度的需求。產(chǎn)品、運營同學(xué)選擇事件后通過增加一個或多個篩選條件對選擇的事件更進一步的場景細化，如選擇版本、城市、屏幕寬度等等篩選條件，以滿足用戶靈活的設(shè)置更全的留存場景。

1.2 在目標(biāo)用戶設(shè)計上，分析之前版本發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有了 “新增用戶” 和 “活躍用戶”兩個目標(biāo)用戶群體，但產(chǎn)品、運營同學(xué)想基于某一次活動的用戶為目標(biāo)用戶，當(dāng)前設(shè)計就無法滿足了。為了滿足產(chǎn)品、運營同學(xué)目標(biāo)用戶選擇的靈活性，將 “用戶分群’ 功能數(shù)據(jù)與目標(biāo)用戶打通，在 “目標(biāo)用戶” 中選擇已創(chuàng)建的分群，目標(biāo)用戶中沒有滿足當(dāng)前留存場景的也可通過分群功能創(chuàng)建。

2）數(shù)據(jù)展示功能模塊怎樣的數(shù)據(jù)展示才能讓表格的對比維度更多，提升分析效率

在表格數(shù)據(jù)設(shè)計上，首先分析了迭代前的數(shù)據(jù)展示發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)容偏少，表格利用率偏低，如：“用戶類型”和“起始日期”列都是相同的值；整個表格只展示了同一個初始日期的留存數(shù)據(jù)。

上述弊端在迭代設(shè)計中是我們重點規(guī)避的對象，通過N次的迭代設(shè)計嘗試，我們發(fā)現(xiàn)可以通過縱向、橫向、對角線3個方向增加對比維度：縱向可以同時對比多個起始日期同一個N天的留存數(shù)據(jù)（見下圖03）；橫向可以同時對比同一個起始日期的N天后的留存數(shù)據(jù)（見下圖01）；對角線可以同時對比同一個日期的各起始日期的的留存數(shù)據(jù)（見下圖02）。

5. 迭代方案驗證

為了確保我們最終的迭代設(shè)計方案是可用性，我們不同的階段采用了不同的驗證方式，設(shè)計階段我們組織了專家評審，功能上線后進行了用戶走訪。

5.1 專家評審

我們尋找了WOW DESIGN 團隊的高級交互設(shè)計師和數(shù)字口袋的產(chǎn)品經(jīng)理對我們的迭代方案進行了評審，給出了以下反饋：

1. 內(nèi)容層—頁面框架布局是合理的，通欄布局更有利于數(shù)據(jù)展示和本次迭代目標(biāo)更符合；
2. 表格數(shù)據(jù)展示優(yōu)化是成功的，分析的維度更豐富了，可以支持多個起始日期留存數(shù)據(jù)一起分析，同一個起始日期的N天后的留存數(shù)據(jù)一起分析；
3. 留存分析模型還有優(yōu)化的空間，數(shù)據(jù)只有對比才能看出好壞，是否可以增加更多的對比，如同一行為下的不同目標(biāo)用戶。

5.2 用戶走訪

我們尋找了需求收集階段反饋過問題的用戶和正在使用平臺的用戶對我們的迭代方案進行了用戶調(diào)查，得出了以下反饋：

1. 表格數(shù)據(jù)展示的優(yōu)化豐富了不少，分析起來也更方便了，不用和以前一樣先下載數(shù)據(jù)在自己做對比表格了；
2. 留存規(guī)則中自定義目標(biāo)用戶基本滿足了對具體場景用戶分析的需求，之前就是苦于沒有目標(biāo)用戶選擇有些留存分析都做不了；
3. 留存規(guī)則中自定義起始行為和留存行為非常方便，之前都只能看宏觀的用戶有沒有登錄APP，更微觀的留存不支持，也拿不到相應(yīng)的數(shù)據(jù)實在太痛苦了。

6. 結(jié)語

本次功能迭代分為四步走：

1. 前期收集的用戶反饋結(jié)合平臺戰(zhàn)略層面調(diào)整確定了迭代的目標(biāo)；
2. 對相關(guān)競品進行分析，得出留存功能的通用公式與共性字段；
3. 基于競品分的結(jié)論結(jié)合現(xiàn)有的迭代設(shè)計目標(biāo)敲定了本次迭代具體方案；
4. 在產(chǎn)品上線后我們通過用戶走訪對迭代的方案進行驗證。

迭代前的不能多場景下分析用戶留存、不能基于特定用戶群體進行留存分析和留存表格數(shù)據(jù)維度單一分析困難等問題都得到了解決。

后續(xù)我們會一直關(guān)注用戶的聲音，部分未在當(dāng)版本實現(xiàn)的功能和之后用戶在使用中暴露的問題，是我們以后的優(yōu)化方向。

我相信在正確的戰(zhàn)略指導(dǎo)、詳盡的競品分析、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑O(shè)計過程、科學(xué)的數(shù)據(jù)驗證下用戶留存分析模型將越來越完善，場景數(shù)據(jù)更全面、用戶分析效率更高。

本文由 @前行的大熊 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。

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