用戶留存分析是一種通過(guò)設(shè)置初始行為和后續(xù)行為來(lái)分析用戶參與情況與活躍程度的分析模型。其核心目的在于深入了解用戶在應(yīng)用或網(wǎng)站等平臺(tái)上使用一段時(shí)間后，是否仍然保持持續(xù)使用的行為。留存率，作為衡量產(chǎn)品成功的關(guān)鍵指標(biāo)之一，反映了用戶在首次使用產(chǎn)品后繼續(xù)回來(lái)使用的比例，是評(píng)估產(chǎn)品吸引力、用戶體驗(yàn)和用戶忠誠(chéng)度的重要標(biāo)尺。
用戶留存分析是評(píng)估用戶在使用產(chǎn)品或服務(wù)后，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間是否繼續(xù)使用該產(chǎn)品或服務(wù)的一種分析方法。留存率是留存分析的核心指標(biāo)，計(jì)算公式為：留存率 = 留存用戶數(shù) ÷ 新增用戶數(shù) × 100%。其中，留存用戶數(shù)指的是在某一特定時(shí)間周期后仍然繼續(xù)使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量，而新增用戶數(shù)則是指在該時(shí)間周期開始時(shí)新注冊(cè)或新使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量。留存率的計(jì)算可以按日、周、月等不同時(shí)間維度進(jìn)行，以滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的分析需求。例如，某電商應(yīng)用在某月新增用戶1000人，次月仍有300人繼續(xù)使用該應(yīng)用，那么該應(yīng)用的次月留存率為30%。這一指標(biāo)對(duì)于產(chǎn)品的迭代優(yōu)化、市場(chǎng)策略調(diào)整和用戶增長(zhǎng)策略制定都有著重要的指導(dǎo)意義。
對(duì)產(chǎn)品優(yōu)化的影響
用戶留存分析對(duì)產(chǎn)品優(yōu)化具有深遠(yuǎn)的影響。通過(guò)深入分析留存數(shù)據(jù)，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)能夠精準(zhǔn)定位產(chǎn)品在不同階段的表現(xiàn)和用戶需求。留存分析可以幫助識(shí)別產(chǎn)品中的關(guān)鍵功能，哪些功能對(duì)用戶留存有顯著的正面影響，哪些功能可能成為用戶流失的導(dǎo)火索。同時(shí)，它還能揭示用戶在使用產(chǎn)品過(guò)程中的痛點(diǎn)和障礙，為產(chǎn)品優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持，幫助團(tuán)隊(duì)做出更符合用戶需求的決策，從而提升產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力和用戶滿意度。
對(duì)市場(chǎng)策略的指導(dǎo)作用
留存分析在市場(chǎng)策略制定中扮演著關(guān)鍵角色。首先，它能夠幫助企業(yè)更精準(zhǔn)地定位目標(biāo)用戶群體。通過(guò)分析不同用戶群體的留存率，企業(yè)可以識(shí)別出哪些用戶群體對(duì)產(chǎn)品有較高的忠誠(chéng)度和粘性，從而將更多的市場(chǎng)資源投入到這些高價(jià)值用戶群體中。
其次，留存分析有助于企業(yè)優(yōu)化營(yíng)銷渠道和活動(dòng)。企業(yè)可以根據(jù)留存數(shù)據(jù)評(píng)估不同營(yíng)銷渠道和活動(dòng)對(duì)用戶留存的影響，從而選擇最有效的渠道和活動(dòng)進(jìn)行投入。例如，通過(guò)對(duì)比不同渠道的用戶留存率，企業(yè)可以決定加大在留存率較高的渠道上的投入，減少在留存率較低的渠道上的資源分配。
最后，留存分析還可以為企業(yè)的市場(chǎng)策略提供長(zhǎng)期規(guī)劃的依據(jù)。通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期留存率的分析，企業(yè)可以預(yù)測(cè)用戶的生命周期價(jià)值，從而制定更合理的市場(chǎng)策略和預(yù)算分配。例如，某SaaS企業(yè)通過(guò)留存分析發(fā)現(xiàn)，用戶在使用產(chǎn)品一年后的留存率趨于穩(wěn)定，且這部分長(zhǎng)期留存用戶的生命周期價(jià)值較高?；谶@一分析，企業(yè)決定將市場(chǎng)策略從短期的用戶增長(zhǎng)轉(zhuǎn)向長(zhǎng)期的用戶價(jià)值挖掘，通過(guò)提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)和產(chǎn)品更新，提高長(zhǎng)期用戶的滿意度和忠誠(chéng)度。
極光作為中國(guó)領(lǐng)先的客戶互動(dòng)和營(yíng)銷科技服務(wù)商，其旗下的極光分析服務(wù)可以為企業(yè)提供針對(duì)游戲、APP、小程序、網(wǎng)頁(yè)等產(chǎn)品的留存分析。極光分析通過(guò)以下方式支持留存分析：
初始與后續(xù)行為的設(shè)置
極光分析提供了靈活的初始與后續(xù)行為設(shè)置功能，以滿足不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的留存分析需求。在進(jìn)行留存分析時(shí)，用戶可以自定義設(shè)置初始行為和后續(xù)行為，從而精準(zhǔn)地分析用戶在特定時(shí)間周期內(nèi)的行為模式和留存情況。
初始行為設(shè)置：初始行為是指用戶在第一個(gè)時(shí)間周期內(nèi)發(fā)生的特定行為，它是留存分析的起點(diǎn)。極光分析允許用戶從眾多的元事件、虛擬事件和組合事件中選擇作為初始行為。例如，對(duì)于一款電商應(yīng)用，可以將“瀏覽商品頁(yè)面”設(shè)置為初始行為，以便分析用戶在瀏覽商品后的留存情況。此外，用戶還可以為初始行為添加篩選條件，進(jìn)一步細(xì)化分析的用戶群體。
后續(xù)行為設(shè)置：后續(xù)行為是指用戶在第二個(gè)時(shí)間周期內(nèi)發(fā)生的特定行為，它是衡量用戶留存的關(guān)鍵指標(biāo)。與初始行為類似，后續(xù)行為也可以從多種事件中選擇，并且可以添加篩選條件。例如，可以將“完成購(gòu)買”設(shè)置為后續(xù)行為，通過(guò)分析用戶在瀏覽商品后是否完成購(gòu)買，來(lái)評(píng)估用戶的留存和轉(zhuǎn)化情況。同時(shí)，可以設(shè)置后續(xù)行為的時(shí)間周期，如次日、3日、7日、14日、30日等，以觀察用戶在不同時(shí)間點(diǎn)的留存表現(xiàn)。
留存率及相關(guān)指標(biāo)的計(jì)算
極光分析能夠自動(dòng)計(jì)算留存率及相關(guān)指標(biāo)，為用戶提供直觀的留存分析結(jié)果。
留存率計(jì)算：極光分析會(huì)根據(jù)用戶設(shè)置的初始行為和后續(xù)行為，自動(dòng)計(jì)算出相應(yīng)的留存率。留存率的計(jì)算可以按日、周、月等不同時(shí)間維度進(jìn)行。例如，某應(yīng)用在某日新增用戶1000人，而在次日仍有300人繼續(xù)使用該應(yīng)用，那么該應(yīng)用的次日留存率為30%。
留存用戶數(shù)計(jì)算：留存用戶數(shù)是指在某一特定時(shí)間周期后仍然繼續(xù)使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量。極光分析會(huì)根據(jù)用戶設(shè)置的后續(xù)行為和時(shí)間周期，自動(dòng)統(tǒng)計(jì)出留存用戶數(shù)。
流失用戶數(shù)及流失率計(jì)算：除了留存用戶數(shù)和留存率，極光分析還會(huì)計(jì)算流失用戶數(shù)和流失率。流失用戶數(shù)是指在某一特定時(shí)間周期后沒(méi)有繼續(xù)使用產(chǎn)品的用戶數(shù)量，而流失率是指流失用戶數(shù)在新增用戶數(shù)中的占比。通過(guò)分析流失用戶數(shù)和流失率，用戶可以了解有多少用戶在特定時(shí)間周期內(nèi)流失，從而找出用戶流失的原因。
同時(shí)分析指標(biāo)：極光分析還支持同時(shí)分析留存用戶在每個(gè)周期里的指定指標(biāo)的表現(xiàn)。例如，選擇初始行為為“支付訂單”、后續(xù)行為為“支付訂單”、同時(shí)分析指標(biāo)為“支付訂單的金額”，即可分析回購(gòu)用戶的回購(gòu)金額。這一功能可以幫助用戶更全面地了解留存用戶的行為特征和價(jià)值貢獻(xiàn)。
細(xì)分維度查看與公共過(guò)濾條件
細(xì)分維度查看：極光分析支持同時(shí)查看某個(gè)維度不同屬性值的留存，如不同城市的新用戶留存、不同年齡段用戶的留存等。通過(guò)選擇細(xì)分維度，用戶可以發(fā)現(xiàn)影響留存的特定因素。
公共過(guò)濾條件：為了更精確地分析特定用戶群體的留存情況，用戶可以設(shè)置公共過(guò)濾條件。這些條件可以約束多個(gè)指標(biāo)，幫助用戶聚焦于特定的用戶行為或?qū)傩?。條件按照“屬性 - 運(yùn)算符 - 屬性值”的結(jié)構(gòu)構(gòu)成，屬性包括事件屬性和用戶屬性兩種類型。
可視化報(bào)告與圖表展示
極光分析將分析結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn)出來(lái)，如柱狀圖、折線圖、漏斗圖等，使數(shù)據(jù)更加直觀、易于理解和傳達(dá)。用戶還可以選擇時(shí)間范圍和時(shí)間粒度，進(jìn)一步細(xì)化分析的時(shí)間維度。
產(chǎn)品升級(jí)后的用戶反應(yīng)
極光留存分析在產(chǎn)品升級(jí)后的用戶反應(yīng)評(píng)估中發(fā)揮著重要作用。通過(guò)設(shè)置產(chǎn)品升級(jí)前后的特定行為作為初始和后續(xù)行為，可以精確監(jiān)測(cè)用戶對(duì)升級(jí)的接受度和持續(xù)使用情況。極光分析還能通過(guò)細(xì)分維度查看不同用戶群體的留存變化，如按用戶地區(qū)、年齡等屬性分析，為后續(xù)的市場(chǎng)定位和功能優(yōu)化提供了重要依據(jù)。
運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的用戶參與度
在運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的用戶參與度分析方面，極光留存分析同樣具有顯著優(yōu)勢(shì)。運(yùn)營(yíng)人員可以將用戶參與活動(dòng)的特定行為作為初始行為，如“進(jìn)入活動(dòng)頁(yè)面”，將后續(xù)的轉(zhuǎn)化行為，如“完成任務(wù)”、“領(lǐng)取獎(jiǎng)勵(lì)”等作為后續(xù)行為，通過(guò)留存率的計(jì)算來(lái)評(píng)估活動(dòng)的吸引力和用戶粘性。此外，極光分析還可以通過(guò)對(duì)比不同運(yùn)營(yíng)活動(dòng)的留存數(shù)據(jù)，評(píng)估活動(dòng)效果的優(yōu)劣。
創(chuàng)建留存分析的步驟
創(chuàng)建留存分析是極光分析中一個(gè)關(guān)鍵的功能，它可以幫助企業(yè)深入了解用戶的行為模式和留存狀況。以下是創(chuàng)建留存分析的具體步驟：
進(jìn)入分析中心：用戶需要登錄極光分析平臺(tái)，進(jìn)入【分析中心】頁(yè)面。
選擇留存分析：在【分析中心】頁(yè)面中，找到并點(diǎn)擊“留存分析”選項(xiàng)，進(jìn)入留存分析的設(shè)置頁(yè)面。
設(shè)置初始行為和后續(xù)行為：用戶可以從眾多的元事件、虛擬事件和組合事件中選擇作為初始行為和后續(xù)行為，并且可以添加篩選條件來(lái)進(jìn)一步細(xì)化分析的用戶群體。
設(shè)置指標(biāo)：用戶可以設(shè)置多種指標(biāo)來(lái)衡量留存情況，包括留存率、留存用戶數(shù)、流失用戶數(shù)和流失率等。
選擇細(xì)分維度：極光分析支持同時(shí)查看某個(gè)維度不同屬性值的留存，用戶可以通過(guò)選擇細(xì)分維度來(lái)發(fā)現(xiàn)影響留存的特定因素。
設(shè)置公共過(guò)濾條件：為了更精確地分析特定用戶群體的留存情況，用戶可以設(shè)置公共過(guò)濾條件。
選擇對(duì)比分群：極光分析支持在某個(gè)細(xì)分分群下查看指標(biāo)，也支持多個(gè)分群對(duì)比。
設(shè)置圖表展示：用戶可以點(diǎn)擊“查詢”按鈕，查看留存分析的結(jié)果圖表。極光分析提供了多種圖表展示方式，如折線圖、面積圖和數(shù)據(jù)表格等。
保存分析：用戶可以點(diǎn)擊右上角的“保存”按鈕，填寫留存分析的名稱，成功創(chuàng)建該留存分析。
分析結(jié)果的解讀與應(yīng)用
留存分析的結(jié)果解讀與應(yīng)用是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
以下是留存分析結(jié)果的解讀與應(yīng)用方法：
留存率趨勢(shì)分析：
短期留存率：反映用戶在產(chǎn)品初期的使用情況和對(duì)產(chǎn)品的初步印象。如果短期留存率較高，說(shuō)明產(chǎn)品在吸引用戶方面表現(xiàn)良好；如果較低，可能意味著產(chǎn)品存在一些問(wèn)題。
中期留存率：體現(xiàn)用戶在使用產(chǎn)品一段時(shí)間后的留存情況，反映產(chǎn)品的中期吸引力和用戶粘性。中期留存率的高低與產(chǎn)品的核心功能、用戶體驗(yàn)和用戶價(jià)值密切相關(guān)。
長(zhǎng)期留存率：衡量產(chǎn)品在長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)中的穩(wěn)定性和用戶忠誠(chéng)度。長(zhǎng)期留存率較高的產(chǎn)品往往具有獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和高度的用戶認(rèn)可。
按用戶屬性分群：通過(guò)將用戶按照不同的屬性進(jìn)行分群，如年齡、性別、地區(qū)、設(shè)備類型等，可以發(fā)現(xiàn)不同用戶群體之間的留存差異。例如，某游戲應(yīng)用發(fā)現(xiàn)男性用戶的留存率普遍高于女性用戶，年齡在18-24歲之間的用戶留存率最高。這種差異可能與用戶的需求、興趣和使用習(xí)慣有關(guān)。企業(yè)可以根據(jù)這些差異，針對(duì)不同用戶群體制定個(gè)性化的運(yùn)營(yíng)策略和產(chǎn)品優(yōu)化方案。比如，為男性用戶推出更多他們感興趣的競(jìng)技類游戲內(nèi)容，為女性用戶增加一些社交互動(dòng)和裝扮元素，以提高各自群體的留存率。
按用戶行為分群：除了用戶屬性，還可以根據(jù)用戶的行為特征進(jìn)行分群，如新用戶、活躍用戶、付費(fèi)用戶、流失用戶等。不同行為特征的用戶群體對(duì)產(chǎn)品的留存有不同的影響。
留存與業(yè)務(wù)指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析：
與收入指標(biāo)關(guān)聯(lián)：留存率與企業(yè)的收入密切相關(guān)。一般來(lái)說(shuō)，留存率越高，用戶的生命周期價(jià)值越大，企業(yè)從每個(gè)用戶身上獲得的收入也就越多。例如，某電商應(yīng)用發(fā)現(xiàn)留存率每提高10個(gè)百分點(diǎn)，用戶的平均購(gòu)買頻次和購(gòu)買金額都會(huì)相應(yīng)增加，從而帶動(dòng)整體收入的增長(zhǎng)。因此，企業(yè)可以通過(guò)提升留存率來(lái)實(shí)現(xiàn)收入的提升。此外，留存分析還可以幫助企業(yè)優(yōu)化定價(jià)策略和營(yíng)銷活動(dòng)。例如，對(duì)于留存率較高的用戶群體，企業(yè)可以適當(dāng)提高產(chǎn)品價(jià)格或推出高附加值的服務(wù)；而對(duì)于留存率較低的用戶群體，則可以通過(guò)降價(jià)促銷或提供優(yōu)惠券等方式來(lái)刺激消費(fèi)，提高留存率和收入。
與市場(chǎng)推廣指標(biāo)關(guān)聯(lián)：留存分析結(jié)果可以為企業(yè)的市場(chǎng)推廣策略提供指導(dǎo)。如果某個(gè)渠道獲取的用戶留存率較高，說(shuō)明該渠道的用戶質(zhì)量較好，企業(yè)可以加大對(duì)該渠道的推廣投入，提高用戶獲取的效率和質(zhì)量。相反，如果某個(gè)渠道的用戶留存率較低，企業(yè)需要重新評(píng)估該渠道的推廣效果，調(diào)整推廣策略或?qū)ふ腋线m的渠道。
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