活跃用户与留存是什么，怎么做？

本文将从什么是活跃用户、什么是用户保留、为什么做保留分析、活动、保留与产品增长的关系，以及如何做保留分析，为您提供主题。什么是活跃用户和留存？在互联网行业，我们通常通过创新来吸引客户，但一些客户可能会在一段时间后逐渐流失。那些留下来或经常回访我们公司网站/应用程序的人被称为用户保留。在一段时间内，对网站/应用程序等有任何行为的用户在此期间被称为网站/应用程序的活跃用户。这种任何行为可以是访问网站、打开应用程序等。现在我们经常使用所谓的「日活」(日活跃用户数，DAU）、「周活」(每周活跃用户数，WAU）监控我们的网站，有时会看到我们「日活」它在一段时间内逐渐增加，认为这是一个很好的现象，但如果没有保留分析，这个结果可能是一个错误。例如，一家公司做了很多新的活动，人们带来了很多，活跃用户的数量在上升，但这意味着客户在增长吗？也许这只是太多的新人掩盖了高流失率的问题。事实上，客户的保留率正在逐渐减少。以下是对增长与保留关系的深刻理解。第一，看似增长的活跃人数横轴代表时间；纵轴代表每周活跃人数，最外面的曲线代表总人数的持续增长，尤其是在早期。看看图形中的每一种颜色，随着时间的变化而变细。这些不同的颜色代表每周进来的用户，随着时间的推移慢慢流逝，只有少数群体保留下来；外部曲线代表保留总数。这实际上是一个保留的积累图，每天积累保留形成每周活跃用户；同时，有进有出，一般是每周活跃。第二，随着时间的变化，我们可以看到不同层次的颜色在一段时间后变成一条稳定的线，这表明我们的一些客户已经保留下来。此时，我们不仅有新用户，还有以前留下的老用户。这些用户的总数是用户的真正增长。通过分析上述两条曲线，我们可以发现用户表面上正在增长。然而，从现象的本质来看，第一张图片的用户保留率正在减少，而第二张图片的用户保留率在后期趋于稳定，因此总用户数量正在增加。要实现持续真正的增长，就必须努力让用户留下来。为什么要*用户留存？在产品渠道推广方面，往往需要投入资金成本，近年来渠道推广价格越来越高，CPC/CPD/CPT/注册会计师等定价不断上涨，应用商店的CPT价格在半年内翻了几番。此外，与SaaS企业一样，获得客户的成本在时间和金钱上都非常巨大，可能需要两到三个月才能获得客户。以上图为例，刚开始这个客户，我们花了6000多美元才拿到这个客户。一般来说，客户可能会按照一定的现金流向我们支付我们的企业，比如500美元，所以他们会一直支付。通过这种方式，您会发现早期的成本非常高，也许我们只能通过客户使用一两年的产品来收回成本。如果客户以前丢失了，丢失意味着我们的产品丢失了，甚至没有回来。让我们来看看右边的图片。这张照片讲述了每个客户成本的应收现金流。我们在第一个月花了6000元买这个客户，然后这个客户每个月付给我们，比如每个月付500元。他要到第13个月才能达到所谓的收支平衡，14个月后才能逐渐赚钱。如果我们的用户保留不好，客户用了两个月就走了，那我们就失去了这部分钱。因此，保留具有非常重要的意义。客户使用我公司产品的时间越长，现金流或利润越高，这是保留的核心意义。假如我们的留存做得好，客户就会一直使用我们的产品，一直给我们带来财富。从上图可以看出两点:一是使用时间，留在我们产品上的时间越长越好；第二，希望利润越高越好。利润越高越好？我希望我的保留率越来越高，这样利润面积就会越来越大。如何分析留存量？一段时间的活跃用户包括老用户和新用户。因此，在分析活跃用户时，需要考虑新老用户的比例，如NDAU（每日新用户）/DAU的比例，以查看新用户在整个活跃用户中的比例。新用户排水靠拉新，而老用户则需要做好留存工作，所以我将重点介绍如何做留存分析。如果我们产品的保留率是上图底部的绿线，纵轴是保留率，横轴是时间。一天后，我们新获得的100%用户只剩下35%，第7天变成20%，然后慢慢下降，第60天后达到10%左右的效果。通过某些方面的改进，我们能否逐步提高用户留存率？如果我们让绿线上升到橙线，然后上升到红线，那么第一天用户留存率高达70%，7天留存率超过60%，60天和90天留存率也高达60%左右。也就是说，90天后，60%的人留下了我们之前通过市场拉新获得的百分之百人。刚开始看绿线的时候，我们90天的留存率是10%。如果我们努力让它达到60%，会给我们带来稳定的财富和现金流收入。上述是Saas产业，但对于电子商务、内容社交产业而言。同是如此。由于庞大的用户群体，Facebook上个季度能够实现60亿美元的广告收入。保留曲线的三个部分今天通过保留分析给你一些想法，看看如何通过优化产品来提高我们的保留率。以下是一条常见的保留曲线。我把它分为三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是稳定期。在振荡期，我们可以看到几天前进入我们公司网站或下载应用程序的人数急剧减少，从100%到10%以上或更低。这一时期被称为振荡期。振荡期过后，是选择期。一般来说，客户在此期间对我们的产品有了初步的了解。他开始探索我们公司的产品，看看该产品是否满足了客户的一些核心需求。如果能满足，客户很可能会留下来；如果不满足，客户就会离开。选择期过后是稳定期，留存率进入相对稳定阶段。对于不同的时期，我们应该有不同的策略。一般来说，在振荡期和选择期，我们应该*新用户的保留。进入稳定期后，我们应该*产品功能的保留。案例：我们通过例子来解释Sidekick提高保留率的实践，Sidekick——SaaS公司可以使用其个性化模板向他人发送电子邮件，并监控收到电子邮件的人是否打开电子邮件。下图中的三条保留曲线代表了客户在2014年12月的第一周、第二周和第三周保留的表现，这就是所谓的数据监控。从数据监控中发现的问题是保留曲线的持续下降。具体来说，有两个问题：第一，第一周的保留率大幅下降；第二，我们非常期待的第二周没有——保留是平的，我们希望客户留下来，但仍在下降。降低意味着总有一天我们拉新来的每个人都会离开。这时，我们制定了两个目标：第一，我们希望第一周的保留率会上升，不会继续下降。如果你是一家2C企业，第二天的保留率可能会上升。第二，希望我们的保留曲线不再下降，进入平坦的风格。目标的保留曲线应如下图所示：通过不断的实践和分析，该公司最终将保留率保持在20％以上。那么，作为一家SaaS企业，他是如何解决用户留存问题的呢？Sidekick已经发现了保留率下降的问题，但我们不知道问题的原因。接下来，我们需要探索数据，找出保留率下降的原因：我们首先做一个用户群，然后比较保留和丢失人群的行为。这家专门从事电子邮件的公司发现，在第一周丢失的人中，有60%的人在第一天发送一次电子邮件，只有20%左右发送二次电子邮件，也就是说，60%的用户在使用产品后离开。所以接下来我们要问这些用户为什么要去。所以我根据用户的反馈做了一个饼状图统计。显然，有两个主要问题：第一个30%没有感觉到价值：这意味着产品没有产生价值，所以我想卸载它。第二个30%不了解产品的用途:我下载了这个产品，但不是我想的。这两部分用户占60%。我们常说，要倾听用户的愿望，首先要解决的是60%的人的问题。因此，可以假设用户没有很快找到我们的产品价值。a.切断低频功能，所以他们做的第一点是，由于用户不能很快找到我们的产品价值，我们首先切断一些复杂和难以理解的功能，然后看看保留率是否提高，结果发现保留率继续下降，没有任何提高。尝试1：切断使用频率低的功能B.提示用户找到产品的价值，然后进行第二次尝试。由于用户不知道我们产品的核心价值是什么，我提醒他们保留率继续下降，这种方法不好。尝试2：提示用户找到产品的价值c.引导用户通过视频进行第三次尝试。由于用户不知道如何使用我们的产品，我们将制作一个视频。事实上，许多公司都在这样做。最后，数据显示它仍然不好。尝试3：引导用户d通过视频.只要他们做了大约20个实验，他们就会找到一个可行的方法：尝试4:用户下载并安装完产品后，他们只写了一句话：您可以到您的邮箱使用您的email。他们发现产品应该从网页上下载，但用户在客户端使用。用户可能没有想那么多。他们认为，既然他们在网站上下载了一个插件，他们就可以直接在网站上使用它，而不是回到用户的客户端。所以他们给出了一个提示：你现在可以直接去你的outlok了。加上这句话后，保留效果发生了很大变化。这是数据的结果。它以前是蓝色的，最后升级为黄色：实验前后的结果比较提高了新用户的保留率。接下来，让我们来看看第二个问题。我们的目标是向上移动稳定期的保留曲线。对于这个问题，根据功能拆分产品并检查每个功能的保留是非常重要的。我们称之为产品保留分析。我们需要了解产品中所有不同功能的保留率，哪些保留率趋势在下降，哪些保留率在上升。并分析保留率降低的功能，找出原因。属于产品方面，我们用上面介绍的方法论来优化产品，属于运营方面，我们做运营来换回客户。通过不断的试错、分析和监控，他们改进和优化了降低产品功能保留率的部分，然后将保留率保持在更高的水平。无论我们现在是保留还是创新，基本上都是一样的。一开始，我们监控每个*的核心功能。如果发现异常，我们将开始分析问题。我们可以探索各种数据来发现问题。设定一个目标，比如希望在半年内将保留曲线提高10个点(10个点很厉害)。Sidekick从12月到5月花了半年时间，在这半年里不断的假设、验证、分析、观察，使得保留能力大大提高。探索:以一个社交应用为例，找出你的产品的Magicnumber。众所周知，产品功能设计能否满足客户的核心需求，是用户能留下来的核心原因。如果我们能满足它，我们能进一步设计我们的产品是否能更好、更快、更方便地满足客户的核心需求，这是第二点。因此，我们需要知道新用户使用了什么功能，或者在发生了什么行为之后，他们会留下来。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。我们希望新用户在使用App时能尽快对我们的产品说“aha！希望他们能快速发现产品的价值并留下来。所以我希望能找到我们APP的魔法数字。在这个阶段，我们最关心的是用户的早期保留，所以我们需要了解用户在使用应用程序的早期（第一周）和第二周保留之间的关系，并找到那些高保留的行为。为此，我们做了以下几点:1。明确衡量的目标:对我们来说，我们*的是第一周和第二周之间的关系。具体来说，我们希望找出下周用户保留率高的行为。2.确定新用户早期Onboarding时的行为。例如登录次数、信息发送次数、*次数、分享次数、喜欢次数等。3.在一定时间内计算这些行为与第二周保留的关系，找出第一周不同行为次数与第二周保留率之间的关系。GrowingIOMagicNumber（魔法数字）我们发现，在新用户第一次访问7天内，以下四种行为和频率与第二周的保留有很强的正相关性：6次发送信息、8次拇指、5次分享和12名*者。然后，根据公司现阶段的战略，我们将“分享5次”和“*12人”作为我们最佳女演员的候选人名单，以达到每种行为的比例和难度。然后我们使用A/B测试，通过产品和操作的变化，让两组用户尽可能多地实现这两个指标。然后，我们验证了这两组用户，我们发现了促进用户共享的用户群

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