在當(dāng)今競爭激烈的市場環(huán)境中，用戶留存已成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長和提升用戶生命周期價(jià)值（LTV）的關(guān)鍵因素。本文介紹用戶留存分析的定義、重要性、實(shí)用指南，以及極光科技在留存分析業(yè)務(wù)場景中的支持能力。
定義
用戶留存分析是一種通過設(shè)置初始行為和后續(xù)行為來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型。它主要用于衡量在特定時(shí)間周期內(nèi)，用戶在首次使用產(chǎn)品或進(jìn)行某項(xiàng)關(guān)鍵行為后，繼續(xù)使用產(chǎn)品或進(jìn)行相關(guān)行為的比例。留存率是衡量用戶留存情況的關(guān)鍵指標(biāo)之一，通常是指在特定時(shí)間周期內(nèi)（如日、周、月等），發(fā)生了起始事件（如注冊、首次登錄、首次購買等）的用戶中，在后續(xù)時(shí)間周期內(nèi)（如次日、第7日、第30日等）再次使用產(chǎn)品或服務(wù)的用戶所占的比例。
重要性
評估產(chǎn)品價(jià)值：留存率反映了用戶對產(chǎn)品的滿意度和忠誠度。高留存率通常意味著產(chǎn)品能夠滿足用戶的需求，提供了良好的用戶體驗(yàn)；低留存率則可能表明產(chǎn)品存在一些問題，需要進(jìn)行改進(jìn)。
指導(dǎo)產(chǎn)品優(yōu)化：通過留存分析，企業(yè)可以了解用戶在不同時(shí)間段的留存情況，發(fā)現(xiàn)用戶流失的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和原因，從而針對性地優(yōu)化產(chǎn)品功能、提升用戶體驗(yàn)，降低用戶流失率。
制定營銷策略：留存分析還可以為企業(yè)的營銷策略提供指導(dǎo)。例如，通過分析不同渠道來源用戶的留存情況，可以評估各渠道的用戶質(zhì)量，優(yōu)化渠道投放策略；通過分析不同用戶群體的留存情況，可以制定差異化的營銷策略，提高營銷效果。
分析前的準(zhǔn)備
明確分析目的：在進(jìn)行留存分析之前，企業(yè)需要明確想要解決的問題，例如評估產(chǎn)品升級的效果、衡量運(yùn)營活動(dòng)的影響力、發(fā)現(xiàn)用戶流失的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)等。
數(shù)據(jù)收集與整理：確保有足夠的數(shù)據(jù)支持分析，包括用戶的基本信息、行為數(shù)據(jù)（如注冊時(shí)間、登錄頻率、購買記錄等）以及相關(guān)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。同時(shí)，要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性。
數(shù)據(jù)分析
選擇分析工具：選擇合適的用戶行為分析工具至關(guān)重要。極光分析等工具能夠方便地進(jìn)行留存分析，并提供豐富的功能和可視化結(jié)果。
設(shè)置初始行為和后續(xù)行為：根據(jù)分析目的，確定初始行為（如用戶注冊、購買商品等）和后續(xù)行為（如再次登錄、復(fù)購等）。例如，若想分析新用戶在注冊后的留存情況，可將初始行為設(shè)為“注冊”，后續(xù)行為設(shè)為“登錄”。
選擇分析指標(biāo)：常見的留存分析指標(biāo)包括留存用戶數(shù)、留存率、流失用戶數(shù)、流失率等。此外，還可以同時(shí)分析與留存相關(guān)的其他指標(biāo)，如用戶在每個(gè)周期內(nèi)的消費(fèi)金額等。
按細(xì)分維度查看：通過設(shè)置不同的細(xì)分維度（如用戶來源、地域、設(shè)備類型等），可以深入分析不同用戶群體的留存差異，發(fā)現(xiàn)影響留存的特定因素。
結(jié)果解讀與策略制定
留存率曲線分析：繪制留存率曲線，直觀地展示用戶留存率隨時(shí)間的變化趨勢。通過觀察曲線的走勢，可以判斷用戶留存情況的好壞，以及需要重點(diǎn)關(guān)注的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。例如，若發(fā)現(xiàn)留存率在某個(gè)時(shí)間段內(nèi)急劇下降，可能意味著產(chǎn)品在此時(shí)出現(xiàn)了問題，需要及時(shí)優(yōu)化。
對比分析：將不同用戶群體、不同時(shí)間段的留存率進(jìn)行對比，找出差異和規(guī)律。例如，比較不同渠道獲取的用戶留存率，可以評估各渠道的質(zhì)量和效果。
關(guān)聯(lián)分析：結(jié)合其他用戶行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)指標(biāo)，分析留存與用戶特征、行為模式之間的關(guān)聯(lián)。例如，研究留存率高的用戶群體具有哪些共同的行為特征，從而為產(chǎn)品優(yōu)化和運(yùn)營策略提供參考。
制定優(yōu)化策略：根據(jù)分析結(jié)果，制定相應(yīng)的優(yōu)化策略。例如：
對于新用戶，可以通過提供新手引導(dǎo)、優(yōu)惠券、免費(fèi)試用等方式降低用戶學(xué)習(xí)成本和使用門檻；
對于老用戶，可以通過定期推送個(gè)性化內(nèi)容、舉辦會員活動(dòng)等方式增強(qiáng)用戶粘性；
對于流失用戶，可以通過發(fā)送召回郵件、推送召回通知等方式嘗試挽回用戶。
明確留存定義：不同的業(yè)務(wù)對留存的定義可能有所不同。在進(jìn)行留存分析之前，需要明確留存的定義，以便準(zhǔn)確計(jì)算留存率。
選擇合適的統(tǒng)計(jì)時(shí)間：留存分析的統(tǒng)計(jì)時(shí)間可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求和產(chǎn)品特性進(jìn)行選擇。對于流失率較高的產(chǎn)品，可能需要選擇較短的統(tǒng)計(jì)時(shí)間來及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶流失情況；而對于流失率較低的產(chǎn)品，則可以選擇較長的統(tǒng)計(jì)時(shí)間來觀察用戶長期留存情況。
識別用戶流失原因：通過留存分析，可以識別出用戶流失的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和原因。例如，可以分析用戶在不同時(shí)間段的留存情況，發(fā)現(xiàn)用戶流失的高峰期；可以結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)分析用戶流失的具體原因。
持續(xù)監(jiān)測和優(yōu)化：留存分析不是一次性的工作，而是需要持續(xù)監(jiān)測和優(yōu)化的過程。企業(yè)需要定期回顧留存分析結(jié)果，評估提升留存策略的效果，并根據(jù)市場變化和用戶需求調(diào)整策略。
背景介紹
某電商平臺面臨著用戶留存率低、用戶粘性不強(qiáng)等問題。為了提升用戶留存率和用戶粘性，該電商平臺決定引入極光科技的留存分析服務(wù)進(jìn)行深入分析并制定針對性的提升策略。
極光科技解決方案
數(shù)據(jù)采集與整合：極光分析為該電商平臺集成了APP和Web端的SDK，實(shí)現(xiàn)了全域數(shù)據(jù)采集和整合。通過采集用戶瀏覽記錄、購買歷史、搜索關(guān)鍵詞等行為數(shù)據(jù)，極光分析為該電商平臺構(gòu)建了全面的用戶行為數(shù)據(jù)體系。
留存分析模型構(gòu)建：根據(jù)電商平臺的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，極光分析為該電商平臺構(gòu)建了合適的留存分析模型。模型包括了同期群分析、留存曲線分析、群組分析等多種分析方法，并可以根據(jù)電商平臺的具體需求進(jìn)行定制化和調(diào)整。
留存分析報(bào)告生成：通過極光分析平臺，該電商平臺可以實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶留存情況并生成直觀的留存報(bào)告和圖表。報(bào)告包括了整體留存率、不同渠道來源用戶的留存情況、不同用戶畫像特征的留存情況等多個(gè)維度的分析結(jié)果。
問題識別與策略制定：基于留存分析報(bào)告的結(jié)果，極光分析團(tuán)隊(duì)與該電商平臺一起識別了用戶流失的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和原因。例如，發(fā)現(xiàn)新用戶在使用電商平臺初期容易因?yàn)椴僮鲝?fù)雜而放棄使用；老用戶則可能因?yàn)槿狈€(gè)性化推薦和優(yōu)惠活動(dòng)而流失等。針對這些問題，極光分析團(tuán)隊(duì)為該電商平臺制定了針對性的提升策略。
通過以上支持能力和服務(wù)，極光科技能夠?yàn)槠髽I(yè)在留存分析業(yè)務(wù)場景中提供全方位的支持，幫助企業(yè)深入了解用戶行為，優(yōu)化產(chǎn)品和運(yùn)營策略，提高用戶留存率，從而實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的持續(xù)增長。
更多小知識
最新文章
相關(guān)文章
極光官方微信公眾號
關(guān)注我們，即時(shí)獲取最新極光資訊
