留存分析

客户使用产品时间越长,带来的现金流或者利润越高,如果在收支平衡前流失,则会造成损失。

留存的三个阶段:

留存的重要时点:

1. 次日留存

2. 周期(一个完整的使用周期)留存

留存的核心原因:

1. 拉新、渠道的优化等:也许会提高一定的留存率。

2. 产品功能设计能否满足客户的核心需求:上一步的留存到底能不能留下来。

3. 产品设计更好的、更快的、更方便地满足客户的核心需求。

留存分析维度:

1. 按用户获取时间分组(Acquisition Date Cohorts)

2. 按用户行为分组(Behavioral Cohorts):

通过优化产品,如改变产品交互行为的设计、A/B test等,更好地引导用户使用这些功能,如让客户更早地去点击“喜欢”,进一步提升留存。

起始行为和回访行为:

行为定义:

如,发红包活动,起始行为定义为:浏览红包领取成功页面,回访行为定义为:浏览购买成功页面。

结果解读:

1. 第一列“当天”的留存率不是100%,是因为我们设定的起始行为与回访行为不一致,如当天的平均留存率为38.1%,表示每100个领取了红包的用户中,大约38人会在当天就去购买商品花掉红包。

2. 其他分析,如:1月2日、1月7日,当日即次日转化率差异明显,可以将两组用户进一步按多维度和指标进行交叉对比,找出他们的行为差异。

如,可将用户使用相关模块的频率和热度整理为一个指数,10为满分,9为经常使用。

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