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編輯導語：運營同學在日常工作中經常會用到用戶留存分析模型，對用戶的活躍程度等情況進行分析，找到起伏的原因，這時候一個優(yōu)質的分析模型可以帶來很多幫助；本文作者分享了關于用戶留存分析模型的方法，我們一起來看一下。

一、項目背景

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，運營/產品同學通過模型可以對造成用戶流失的場景進行細分，進一步找出流失前的用戶操作行為及造成用戶流失的原因，為產品優(yōu)化提供指導，提高用戶留存率。

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。

二、本次迭代目標

怎樣讓留存分析模型更好的幫助產品/運營同學對用戶的留存進行分析？結合平臺戰(zhàn)略調整和用戶反饋，我們?yōu)楸敬蔚O定了兩個目標：

• 細分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)；
• 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。

三、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，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容層框架布局進行一一拆解，如下圖：

通過對拆解的內容層_框架布局進行分析得出用戶留存分析模型存在一個通用公式：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”，這個公式是可以被借鑒到我們的迭代設計方案中的。

為了弄清楚公式存在的背后更深層次意義，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。

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，如下圖：

通過留存分析字段對比，我們發(fā)現(xiàn)其中一些字段是3個競品共有的，于是我們對共有字段進行了解析（如下圖），發(fā)現(xiàn)這些共有字段奠定了用戶留存分析模型的基石，是不可缺少的；我們平臺的用戶留存模型迭代設計可從這些共有字段中得到啟發(fā)。

四、迭代方案設計

本次迭代方案設計主要分為三步：

第一步，確定留存分析功能模塊，進行內容層框架布局設計。

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，結合本次迭代的目標-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容層——框架布局進行了重構，如下圖：

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” 兩大設計目標對整合的字段調整如下：

第三步，留存分析功能原型設計。

在具體原型設計階段，設計師結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，設計如下：

留存規(guī)則、表格數(shù)據(jù)模塊迭代前后對比：

1）留存規(guī)則

迭代前，無法實現(xiàn)自定義留存的起始行為、留存行為，只能分析起始日期登錄的用戶在后續(xù)幾天的是否登錄，用戶只能選擇新增和活躍用戶。

迭代后，增加了自定義起始行為、留存行為和目標用戶。在起始或留存行為上，用戶可以將任意 “事件” 定義為起始或留存行為，基于 “事件”可以繼續(xù)添加篩選條件細化留存場景；在目標用戶上，將“用戶分群”功能數(shù)據(jù)與目標用戶打通，用戶可以在 “目標用戶” 中選擇已創(chuàng)建的分群，也可通過分群功能創(chuàng)建所需分析的留存場景用戶分群。

2）表格數(shù)據(jù)模塊

迭代前，數(shù)據(jù)展示發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內容偏少，表格利用率偏低，只能基于留存分析日期維度縱向形成對比數(shù)據(jù)，分析效率低下。

迭代后，增加縱向、橫向、對角線3個方向數(shù)據(jù)對比，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）。

五、迭代后用戶反饋

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查，得出了以下反饋：

• 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。
• 留存規(guī)則中自定義目標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用戶選擇有些留存分析都做不了。
• 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，也拿不到相應的數(shù)據(jù)實在太痛苦了。

六、結語

本次功能迭代分為四步走：

• 前期收集的用戶反饋結合平臺戰(zhàn)略層面調整確定了迭代的目標；
• 對相關競品進行分析，得出留存功能的通用公式與共性字段；
• 基于競品分的結論結合現(xiàn)有的迭代設計目標敲定了本次迭代具體方案；
• 在產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)我們會一直關注用戶的聲音，部分未在當版本實現(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、詳盡的競品分析、嚴謹?shù)脑O計過程、科學的數(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。

作者：WOWdesign，研究設計價值最大化，涉及用戶體驗、品牌體驗、空間體驗。

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題圖來自Unsplash，基于 CC0 協(xié)議