2020-12-29 16:23:59 阅读(155)
保留用户和保留率通常可以反映不同时期应用程序获得的用户流失。分析这一结果不仅可以帮助应用程序找到用户流失的具体原因,还可以通过这些数据对您的应用程序有更深入的了解,从而调整操作策略。然而,许多用户对保留数据的计算有疑问。以下详细说明了日/周/月保留数据的使用价值和算法。留存用户是什么?一段时间后,继续使用应用程序的新用户被认为是保留用户,这部分用户占当时新用户的比例是保留率。保留用户的统计时间粒度是多少?·自然日:包括1天后、2天后、3天后、4天后、5天后、6天后、7天后、14天后、30天后自然周:包括1月后、2月后、3周后、4周后、5周后、6周后、7周后、8周后、9周后。一个应用的质量可以通过日保留率的值来判断。通常,如果这个数字达到40%,就意味着产品非常优秀。我们可以通过每日保留率的值来判断应用程序的质量。通常,如果这个数字达到40%,就意味着产品非常优秀。我们可以结合新手指导设计和新用户转换路径,分析用户流失的原因,通过不断修改和调整,减少用户流失,提高第二天的保留率。日保留率计算方法:例如:假设1月3日有100个新用户,1月4日有55个新用户,1月5日有45个新用户,1月6日有30个新用户,1月3日新用户1天后保留55/100=55%,2天后保留45/100=45%,3天后保留30/100=30%,4-7天后,14天后和30天后相同,依次类推。每周保留率:判断应用程序用户忠诚度每周保留率:我们可以通过每周保留率来判断用户忠诚度。在一周内,用户通常会经历一个完整的使用和体验周期。如果用户能在这个阶段留下来,他们可能会成为高忠诚度的用户。保留用户表-周保留率周保留率计算方法:例如:假设3月第一周有200个新用户,3月第二周有100个用户重新启动应用程序(无启动次数限制),3月第三周有80个重新启动应用程序,3月第四周有50个重新启动应用程序,3月第一周新用户的留存率为100/200=50%,2周后的留存率为80/200=40%,3周后的留存率为50/200=25%。4周后至9周后的保留也是如此,依次类推。4-9周后的保留也是如此,以此类推。月保留率:了解App版本迭代效果月保留率:通常移动App的迭代周期为2–每四周有一个版本,所以每月的保留率可以反映一个版本的用户保留率。一个版本的更新总是或多或少地影响用户体验。因此,通过比较每月的保留率,可以判断每个版本的更新是否对用户有影响。保留用户表-月保留率月保留率计算方法:例如:假设5月份有1000个新用户,6月份有600个新用户,7月份有450个新用户,8月份有300个新用户,5月份新用户的保留率为600/1000=60%,两个月后的保留率为450/1000=45%,三个月后的留存率为300/1000=30%。4月后至9月后的保留也是如此,依次类推。4月后至9月后的保留也是如此,以此类推。特别是,应用程序的保留率不一定会根据日期下降。比如结合日保留的例子,如果1月3日有40个新用户在1月7日再次启动应用,4天后1月3日的新用户保留率为40/100=40%,4天后保留率(40%)。>3天后保留(30%)是正常的。每天/周/月的保留率数据是独立的,这取决于用户的启动行为。
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