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        最近在做的用戶留存分析,和幾種方法。

        共 3160字,需瀏覽 7分鐘

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        2021-11-29 22:51

        來源:數(shù)據(jù)分析不是個(gè)事兒
        進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)下半場后,互聯(lián)網(wǎng)流量競爭愈發(fā)激烈,各種獲客手段層出不窮,但獲客成本仍在不斷提升。

        這就是問題所在,企業(yè)不可能無限制的投入成本拉取新用戶。在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)存量運(yùn)營的階段,留存重要性高于獲客。獲客是增長的必要條件,但在大多數(shù)情況下,我們過分強(qiáng)調(diào)了用戶拉新,而忽略了用戶留存,這可能是一個(gè)致命的錯(cuò)誤。


        怎么理解留存呢?

        大家讀書的時(shí)候一定做過這道蓄水池的題目,有一個(gè)進(jìn)水管和出水管,灌滿水需要X小時(shí),放完水需要y小時(shí)。提問如果兩個(gè)管子同事打開,多久能灌滿池子?
        現(xiàn)在想想,這和我們用戶的拉新和留存是不是一個(gè)邏輯?如果出水量大于進(jìn)水量,那么最終水池里會(huì)一無所有。對比來看,進(jìn)水管就好比獲客,出水管就好比用戶流失,池子中的水就是留存,用大量的成本去獲客,但由于各種各樣的問題,導(dǎo)致用戶留不下來,最后白忙活一場。中國有個(gè)歇后語叫做”狗熊掰玉米,掰一個(gè)扔一個(gè)“,也可以用來形容這種場景

        我們再舉個(gè)例子來解釋一下,曾經(jīng)有個(gè)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品公司模擬過這樣一個(gè)場景:

        假設(shè)有2個(gè)產(chǎn)品A和B,每周獲取的新用戶數(shù)都為100,新用戶的次周留存率都是60%,往后每周B產(chǎn)品的留存率都要比A產(chǎn)品高2個(gè)百分點(diǎn),注意,僅僅是高2%,29周后,B產(chǎn)品的用戶達(dá)到了1400位,而A的用戶僅有700位,

        這就是數(shù)據(jù)分析后的事實(shí)。對比兩種情況,他們的拉新量一致,留存率僅有 2% 的區(qū)別,但是 29 周之后,用戶數(shù)差了一倍。這組對比數(shù)字形象的說明了用戶留存的重要性。

        所以很多公司一頓操作猛如虎,各種融資,融資完就開始燒錢投放做廣告,結(jié)果一看,怎么還是比不上競品的用戶數(shù),甚至每年凈利率仍是負(fù)數(shù)。




        不過現(xiàn)在也有很多公司越來越重視留存,我認(rèn)識一些產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營,一年核心的KPI就是提高2-3%的留存率,看著這個(gè)數(shù)字不高,一年后卻天差地別;但話說回來,別看數(shù)字小,但想提高也并沒有那么容易,這里就需要科學(xué)有效的分析,找到合適的留存分析模型。

        留存分析模型




        多長時(shí)間算留存,怎么樣才算留存,這個(gè)因業(yè)務(wù)類型而異。就拿滴滴來說,他的用戶分為B/C兩端。對于B端用戶,也就是司機(jī),開車是職業(yè),所以是一個(gè)高頻的行為。留存時(shí)間窗口的選擇需要短一些,次日留存,3日留存,7日留存等。而對于C端用戶來說,打車只能算是一個(gè)中頻行為,天天打車的用戶畢竟還是少數(shù)。留存的時(shí)間窗口就可以從7日開始算,也就是7日留存,14日留存等。

        留存分析模型重點(diǎn)在于對用戶的分群,分析不同類型用戶的留存情況,找到差異,定位解決問題:

        模型一:新老用戶同期群分析(Cohort Analysis)方法

        同期群是用戶分析最普遍的方法,在著名的《精益數(shù)據(jù)分析》中也被多次提到。比如用每周的新用戶,觀察相同時(shí)間間隔后的表現(xiàn)。例如圖一,2019/1/1的新用戶在第一周的留存率是49%,但2019/2/5的新用戶在第一周的留存率是卻只有40%,這就說明新用戶的留存率在下降,需要重點(diǎn)關(guān)注。并且可以對比后續(xù)每周的表現(xiàn),看是否好轉(zhuǎn)。

        為什么要區(qū)分新老用戶呢?因?yàn)樾吕嫌脩魧τ诋a(chǎn)品的反應(yīng)是有很大差別的,一定要區(qū)分來看。比如你第一次去京東,由于不熟悉這家電商,很有可能逛逛就走了;但如果你是一個(gè)京東的老用戶,登錄京東后就很可能產(chǎn)生購物行為。通過區(qū)分新老,能夠清晰的看到這兩種用戶的表現(xiàn),便于發(fā)現(xiàn)到底是哪種用戶發(fā)生了問題。

        如果是新用戶的留存下降,很可能是新用戶沒有快速的感受到產(chǎn)品的核心價(jià)值。比如物流,用戶的主要訴求就是快,那么對于新用戶是否能讓他感受到這個(gè)價(jià)值。如果是老用戶的留存率下降,也許是產(chǎn)品的體驗(yàn)在變差,或者受其他競品的影響。



        圖一 新用戶同期群分析



        圖二 老用戶同期群分析

        模型二:渠道同期群分析方法

        企業(yè)經(jīng)常采取多種渠道來獲客。有線上的方式,比如百度搜索或者抖音短視頻等;有新媒體的方式,比如公眾號,知乎等;有線下的方式,比如線下沙龍和公眾活動(dòng)。各種渠道的獲客都需要成本的,我們需要知道是哪種渠道的新用戶留存高,留存率高說明這是高價(jià)值渠道,我們可以在這里做更多的投入。

        比如圖三,可以明顯觀察到,渠道一用戶的留存率明顯高于渠道二和渠道三,說明渠道一的用戶和產(chǎn)品的契合度更高,為高質(zhì)量渠道,應(yīng)該在這里加大投入。



        圖三 渠道同期群分析

        模型三:產(chǎn)品功能留存矩陣


        一個(gè)產(chǎn)品一般具有很多功能,通過分析了解各個(gè)功能的價(jià)值,找到各個(gè)功能的提升空間,進(jìn)而通過功能優(yōu)化來整體提升用戶留存。

        以圖四為例,矩陣的橫軸是功能的留存率,表示當(dāng)前功能的用戶黏性;縱軸是活躍用戶的數(shù)量。做出這樣一個(gè)矩陣后,我們就可以看到不同的功能在矩陣中的位置分布。

        1 比如橘色代表的功能就是產(chǎn)品的核心功能,使用率和留存率都很高,我們要保證核心功能的體驗(yàn)越來越好,并持續(xù)監(jiān)控使用情況,防止意外發(fā)生;

        2 比如綠色代表的功能,這個(gè)功能雖然使用的人數(shù)不多,但留存率非常高,說明這個(gè)功能的體驗(yàn)很好,我們要盡量引導(dǎo)用戶使用這個(gè)功能;

        3 而對于紅色代表的功能,雖然使用的用戶很多,但留存率不高。也許是這個(gè)功能有用,但體驗(yàn)不好;也許是這個(gè)功能本身就是雞肋;所以我們要繼續(xù)深入分析,來決定是優(yōu)化功能還是直接下線



        圖四 產(chǎn)品功能留存矩陣

        進(jìn)行留存分析的時(shí)候,我們更多時(shí)候要學(xué)會(huì)做問題拆解,把提升留存率這樣一個(gè)大目標(biāo)拆解為一個(gè)個(gè)小的可執(zhí)行的目標(biāo),我們就可以通過產(chǎn)品優(yōu)化、運(yùn)營調(diào)整等等方式來實(shí)現(xiàn)用戶留存提升。






        在我們常見的留存曲線中,通常會(huì)根據(jù)用戶的旅程劃分出不同的留存階段。







        • 振蕩階段,我們主要關(guān)注用戶激活,在這個(gè)階段中,我們需要讓用戶迅速低成本地感受到產(chǎn)品的核心價(jià)值

        • 選擇階段,在這個(gè)階段,用戶對產(chǎn)品有初步了解,開始探索產(chǎn)品是否滿足其核心需求,我們就要關(guān)注老用戶的留存提升,打造好產(chǎn)品的核心功能,培養(yǎng)用戶對產(chǎn)品的使用習(xí)慣。

        • 平穩(wěn)階段,用戶已經(jīng)基本養(yǎng)成使用習(xí)慣,我們接下來就要思考產(chǎn)品對用戶的長期價(jià)值是什么,如何才能讓用戶反復(fù)體驗(yàn)到產(chǎn)品的價(jià)值。


        1、分組


        用戶留存分析的第一步是按照不同的(時(shí)間/渠道/行為等)維度進(jìn)行用戶分組。比如我們在對某一個(gè)平臺(tái)用戶留存率進(jìn)行日常的數(shù)據(jù)分析時(shí),通常是按照單個(gè)自然日進(jìn)行分組,然后對任意時(shí)間段內(nèi)獲取到的新用戶在留存率上的表現(xiàn)做出個(gè)報(bào)表。


        先把常用的幾個(gè)用戶生命周期指標(biāo)給大家:





        我網(wǎng)上找了一個(gè)某社區(qū)類APP按照用戶的獲取日期進(jìn)行的一個(gè)用戶留存情況分組圖。從圖中可以看到具體每一天的用戶留存表現(xiàn)情況。比如在6月28日這天獲得的用戶,一天后留存率27.8%,兩天后留存率是13.5%,三天后留存率是11.3%。





        如果想深度地挖掘哪里出了問題才導(dǎo)致這款社區(qū)型app的次日留存率這么低,只有這種圖是不夠的,我們還需要進(jìn)一步地分析用戶行為分析。


        2、對比


        • 拆分影響因素,排除無關(guān)因素。

        在我們進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前,要先對影響因素進(jìn)行拆分,如果要對比APP的拉新效果,就要將因素拆分為訪問量、點(diǎn)擊量、注冊量等等,這些被拆分出來的因素就是我們要對比的指標(biāo)。



        同時(shí)也要排除掉無關(guān)的因素,比如APP某幾天瀏覽量的下降,可能是因?yàn)槠脚_(tái)全面限流導(dǎo)致的,這樣的因素會(huì)影響我們對數(shù)據(jù)變化的判斷,不能幫助我們找到產(chǎn)品缺陷,因此要排除出去。


        • 多維度對比,一般分為四種。

        • 時(shí)間維度:同時(shí)期對比或者上一時(shí)期的對比,包括環(huán)比、同比。

        • 空間維度:比如不同城市的對比、不同行業(yè)的對比、不同國家的對比。

        • 計(jì)劃維度:比如與計(jì)劃值、平均值、中間值的對比,多為差異對比。






        簡單的歸納就是留存分析模型是用來做用戶活躍相關(guān)的數(shù)據(jù)分析,而且更多的是需要配合對比(時(shí)間上/分組上)來進(jìn)行使用,從而獲取有效的信息。

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