在资本寒冬里，如何完成用户维护拓新。

拓新守成的成本现在是为了获得一个新用户：京东愿意为您免费发放两部红米手机，价值1500元。淘宝可以给你两年优酷 虾音乐会员价值560元。拼多多愿意给你发300元微信红包。同时维护一个老客户的成本:JD.COM给续订Plus的会员100元，加一年爱奇艺VIP，价值200元。淘宝增加了花呗额度，免邮加50元全额减券。价值待定。拼多多每周5元无门槛优惠券。价值待定。以上只是简单的类比，可能与实际数字不同，但定性研究表明，吸收新用户的成本是维护原客户成本的5-10倍。Ifyoucannotmeasureit，youcannotimproveit.如果你不能衡量，你就不能改进。降低用户增长成本是目标，但过程和方法不容忽视。用户保留Retention：统计一段时间后新增客户中客户行为(如登录、消费)的比例。Retention实际上是从相对时间和绝对时间两个维度来分解用户的吸入和流失。为了更好地描述用户保留时间维度的变化，CohortAnalysis一般用于业内。因此，笔者借用UCI提供的电商客户数据作为演示，用Python进行必要的数据处理后，呈现了以下CohortAnalysis分析图:绝对时间维度:用户第一次使用产品的日历时间。比如2020年3月1日，3月12日。相对时间维度：新客户第一次登录后，第二次使用或登录产品的相对时间，如2天、1个月、40天。上图显示了一列解释：事实上，最常见的是根据用户保留率显示：时间维度分解，使我们能够三维观察事物的本质。对应不同批次的用户研究定量问题的绝对时间维度。比如拼多多在新年期间的微信现金红包活动，导致过去两周新用户增长率上升。改变app配色后，用户新增的绝对数量有所下降。相对时间维度对应同批用户，研究定性问题。例如，品多多在红包活动期间获得的新用户数量增加了，但与过去的新用户相比，这些新用户可能不会继续在平台上购买东西，保留率也不高。App配色变化后，虽然吸引的新用户数量减少，但用户留存率增加。通过以上简单的分析，我们可以得到一般的分析方向，但我们需要增加新的维度来进一步钻取用户保留的数据。Behavioralcohortanalysis以用户的行为属性为分类标准，然后描绘的cohort图表是 BehaviorCohortAnalysis。用户属性维度：地理、年龄、性别、获取渠道。用户行为维度：登录行为、浏览行为、支付行为。应用场景：用户通常会在购买商品前查看图片和评论，研究是否有折扣，或者网站最近几天是否会有活动。在最终完成点击支付之前，用户会有无数的时刻放弃购买。网站能否在合适的时间推出合适的活动，让这些弃购用户从新点击完成支付，将是提高用户转化率的关键。完成支付和放弃购物车未完成支付的新客户属于购买需求强的客户群体。我们可以从这个维度对这两类客户进行分类研究，并对相关行为进行分析。从上图中，我们可以发现成功支付购物车的新用户在前三天继续登录的比例很高。据推测，新用户可能会观察订单商品的物流情况。然而，只有8%左右的新用户会在第二天继续登录网站，然后基本丢失。分析显示，为了提高这部分弃购用户的留存率，网站必须在24小时内实施吸引客户下单的措施，如附上折扣券或提高评论刷新率。用户可以留下的核心是产品功能满足客户的核心要求，但进一步思考是公司应该留下来，如果他们满足这些要求，新用户使用了什么功能，或者发生了什么行为。此外，我们需要知道用户在访问初期在网站/应用程序中的一些行为和频率可能会让用户留下来并长期使用，从而成为忠实用户。发现这些行为和发生次数，优化产品，促进用户使用这些功能，可能会带来更高的保留率。在资本寒冬的今天，做好用户留存，是度过这个冬天必须做好的内功。以上思路只代表作者的个人观点，也借鉴了GrowingIO数据分析师檀润阳的思路，并加入了自己的一些思路。欢迎留言讨论交流。 

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