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三个留存分析的典型应用场景

2020-12-30 10:47:24 阅读(197 评论(0)

保留作为AARR的第三个环节,至关重要。因为保留是所有增长的基础,保留的每一个进步都会改善其他因素,如病毒传播、用户生命价值、回报周期等。留存的重要性不言而喻,但如何大大提高留存率呢?本文介绍了保留分析的三个典型应用场景:渠道保留、新用户保留、产品功能保留。掌握了这三个典型的保留分析应用场景,提高保留率是几分钟!GrowingIOARR系列第三篇文章–保留分析的三个典型应用场景之一是对渠道的分析和调整。目前,人口和流量红利持续下降,获取客户的成本仍然很高。当市场投资者通过不同的渠道投资时,他们必须对渠道进行深入的保留分析,以便更好地调整策略,提高渠道投资回报率。要宏观地观察用户的生命过程,最好的办法就是从用户导入期开始。根据不同的客户获取渠道对用户进行保留分析,观察来自不同渠道的新用户,更好地掌握后续支付、粘性、价值、CAC成本等渠道质量。特别是对于一些客户获取成本较高的互联网金融产品,良好的渠道分析可以在一定程度上减少羊毛党的出现。例如,由于一些优惠活动,A渠道的新用户在后续保留方面表现不佳,几乎没有投资行为。然后你可以考虑这个渠道用户和产品的匹配程度,然后调整交付策略。对于新用户的留存,尽快到达Ahamoment是新用户的核心。那么如何提取产品的核心价值,尽快传递给用户呢?找到你产品的魔法数字。之前有很多「增长黑客」故事讲述了魔法数字的概念:例如,Linkedln发现,第一周增加了5个新的社会关系用户,保留率很高;Facebook发现,在注册的第一周增加了10个朋友用户,保留率很高;Twitter发现,第一周有30个folwers(追随者)用户,保留率很高。在用户行为的保留分析中发现了这些魔法数字。那么如何找到自己产品的魔法数字呢?明确衡量的目标:第一周和第二周的关系对我们来说非常重要。具体来说,我们希望找出下周用户保留率高的行为。找到新用户保留率高的早期Onboarding行为:如登录次数、信息发送次数、*次数、分享次数、喜欢次数等。这些行为与次周保留的关系分别计算在一定时间内:找出第一周不同行为次数与次周保留率之间的关系。然而,这个过程表明,您可能需要安排和组合一个功能近100次:现在,在GrowingIO的保留魔法师功能中,只要您定义了您的产品,系统就会根据库存用户数据自动分析数据,帮助您快速获得魔法数字。该功能真正使保留分析的计算更加智能、简单和易于使用:另一种情况是,如果您的产品没有非常突出的魔法数字,请尽可能优化Onboarding流程。分组失去的用户,观察他们的行为路径或抽样研究,找出他们失去的原因,解决问题。大多数新用户流失的原因是他们没有很快感受到产品的价值;与你想象的不同;Onboarding过程太复杂,不容易开始。在找出用户流失的原因后,需要对产品进行有针对性的优化。例如,切断不必要的功能,提供更流畅的指导流程,把具有核心价值的功能放在更显眼的位置等等。然而,无论做什么优化,我们都需要不断观察和比较用户的保留情况。在不断的测试和监控中,用户将逐渐稳步增长。比如我们之前讲过一个Sidekick优化留存的案例,从12月到5月花了半年时间不断假设、验证、分析、观察,大大提高了新用户的留存率。一个专门从事IT项目跟踪的权威机构曾经研究过许多大型机构,发现每个公司和团队都可以做出许多功能。然而,在大多数产品中,50%的功能基本上没有被用户使用,30%的功能很少使用,20%的功能经常被用户使用。与其增加更多的功能,不如考虑哪些功能可以更好地留住用户。假如说保留是最大的核心指标,那么拆解到产品功能上,就是提高单个功能的保留。产品经理要做的就是盘点自己产品的所有功能,建立产品功能保留矩阵。用户比例:在一定周期内使用当前功能的用户数量与该周期内活跃用户数量的比例。功能保留率:当前周期再次使用该功能的用户与上一周期使用该功能的用户的比例可以看出当前功能的用户粘性。在上图中:第一象限功能、功能保留率和活跃用户比例相对较高,表明这是产品的核心功能,已达到PMF(ProductMarketFit);第二象限功能,保留率低,但活跃用户比例高,表明用户需要该功能,但功能本身不满足用户;第三象限,价值不高,但也可能是设置类的低频基本必要功能;第四象限,保留率高,但使用比例低,可能是满足用户需求的功能,但许多用户没有注意到这个功能。产品功能的保留优化应针对第二象限和第四象限,即改进第二象限的功能,将第四象限的功能放在更显眼的位置,引导用户更多地使用。产品功能的保留和优化应针对第二象限和第四象限,即改进第二象限的功能,将第四象限的功能放在更突出的位置,引导用户更多地使用。应该注意的是,不要轻易切断功能,因为功能之间的相关性可能会影响下一个过程。保留分析是深度分析的一个维度,需要长期持续跟踪。在具体分析过程中,需要结合版本更新、推广等诸多因素,找到用户的最佳周期,然后制定相应的保留策略,更好地实现业务实现。

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