读懂你的用户留存
来源:互联网 发布:神乐御灵强化数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 09:45
编者按:本文来自talkingdata,为读者详细讲述了什么是用户留存,影响用户留存的各种因素及如何读懂用户留存。
留存一直都是用来评定用户粘度的最好指标,从字面上就很好理解“有多少用户留下来了”,这是对你总体应用质量最直观的说明。在一个浮躁的大环境下,很多产品过分的关注用户量而不计代价,想尽办法换来了不少“过眼云烟”,结果也只能是一吹而散,长期无益。近期各种报告中都不断指出In-App Purchase的Free应用比下载付费更好赚钱,无论是靠流量还是靠付费生存的应用都应着重分析留存。
用户留存
用户自某段时期开始使用应用,在一段时间之后,仍然还在使用应用的被认做是留存;这部分用户占当时新增用户的比例,即是留存率。
一定时期内的新增用户,通常会随着时间增长而不断有人离开(留存不断下降),直至他们的生命期结束,从数据上看是一条下降趋势的曲线。对留存做分析时,不会只看一个总体留存率数据,这意义不大,而是要观测这条下降曲线的走势。
了解留存
对留存进行分析的最常用方法是以日为单元,观察某日的新增用户在随后每日的留存情况。
留存虽可能受到多种因素的影响,如:应用质量、用户素质、应用的运营等等;但在推广渠道、应用版本既定的条件下,每天的留存曲线不会有很大差异,因此即使只对一些典型日期做分析也非常有效。
通常,用户随时间推移的留存会明显的出现三个时期,如上图:
- 流失期——用户新进入后的前几天是流失量最大的时期,留存率显著下降,是流失期。其中第一天的留存率被称为“首日留存率”。
- 蒸馏期——在经过几天大幅度流失后,用户留存会进入小幅度下降时期,这就如同是蒸馏过程,是蒸馏期。
- 稳定期——经过一段时间蒸馏后,用户留存会呈现出一种很稳定的态势,不会有明显的增减,可称为稳定期,这段时间会保持较长时间。
在行业中,很多应用都很重视首日留存率这项指标,这是对应用质量的直接反映,这项指标还可以在一定程度上说明用户首次体验的满意度。
若从总体来看应用的留存,应该看进入稳定期后的平均留存,这才是应用日留存率的真实水平。留存稳定期所保留下的用户,是最有价值的,他们提供了大量的流量,相对其他用户各项转化率也会更高。
另一个需要关注的问题是留存要经过多久进入稳定期。应用通常都会通过一些运营手段(如用户引导、每日奖励等)来减缓流失,如果你应用的留存曲线很快就进入了稳定期,留存也很低,就只能说明你在运营方面做得实在太差了。
读懂留存
通过对单日新增用户的留存曲线做分析很直观,但有些应用并不强调每日活跃状态,他们可能希望用户每周、每月(不要多想)定期使用,那么就需要按周为单位做更粗粒度的分析。做法是按周(月)为单位来过滤出新增用户,再看接下来的几周(月)中他们的留存情况。
Talking Data中提供了一种直角图来充分表现不同粒度的留存,帮助快速发现真相,可通过切换日、周、月来查看最适合你应用的留存数据。
- 以日粒度图为例:这种直角图可充分表现近期的用户留存状况,每行是最近的日,每向右扩展一列代表增长一日后的用户留存率。
- 直角图直观的以一个纵列表现出近期“首日留存率”;以横行表现流失期的留存变化趋势,帮助快速找出流失期。
- 直角图着重表现“近期”留存,应在某新版本发布、新渠道上线的前期主要关注。
另一种Talking Data提供的留存图表形象的称为用户流失漏斗,这种图表更注重分析长期留存,可任选历史上的某日、周,来查看一批新用户的长期保留状况。
- 形象地描绘长期留存,帮助快速找出留存稳定期,帮助分析用户生命期。
- 行业中注重几个关键时间的留存数据,周、两周、月、季度。
- 关注长期留存中是否存在异常“拐点”,考虑产品中是否设计了影响用户继续延续使用的难关。
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