数据分析杂谈 2 - 用户为什么留下来 ?

产品迭代目的就是要提高转化率,提高留存。

为什么产品留存率这么低?

留下来的用户是因为什么功能而回来?


先谈2个概念

功能绝对留存率:

起始行为:浏览某个页面或进行了某项操作

回访行为:浏览某个页面或进行了某项操作

目的:找到用户重复使用最高的功能/行为,即用户愿意一直使用此功能。

功能相对留存率

起始行为:浏览某个页面或进行了某项操作

回访行为:任意

目的:找到影响用户回访的功能或行为,即用户因为某个功能再回来。

因为相对留存率的回访行为是「任意」,是从侧面反映此功能对大盘的影响,所以,绝对留存率和相对留存率不一定成正比。


这么「绕口令」的留存率,有什么用呢?

1,判断优化的优先级

对比每个功能的相对留存率,找到对大盘影响最大的模块/行为,这是最需要保持和强化。而不会出现面对好几个需要优化的功能,却不知道从何下手的尴尬。

对比每个功能的绝对留存率,每日的流失率有快有慢,肯定优先解决大出血的部分。


2,定义用户群,减少数据干扰

运营同学辛苦拉回来的用户中,都会有一定比例是潜在目标用户和流水用户。而流水用户产生的数据会拉低大盘的的转化率,进而影响了数据判断。

定义用户群,交叉分析,既可以看到大盘的数据变化,也可以看到潜在目标用户的喜好。

定义的纬度可以是使用了某功能的用户(参考功能绝对留存率和相对留存率)、某个地区的用户等等。

定义用户的数据,相对整体数据会更加精准。


3,做用户增长和留存

绝对留存率高的功能,极大可能就是用户的喜欢、用户的痛点。在推广就可以狠打这个点。而不是找出ABCDE个宣传重点,逐一推广去测试转化率。

假如定义「进行某行为的用户群」,那么从运营和产品上,都要让新用户尽快接触的「某行为」,可以尽最大可能留住这批用户,又可以扩大整个用户群。


5,砍掉不必要的功能,精简产品

对于绝对留存率低、相对留存率低的模块,坚决砍掉,保持产品的精简(假如产品的核心功能这2个指标都非常低,那就好好反思了)。

有时多余的功能模块甚至会对主线功能产生干扰。砍!砍!砍!


案例:

相对留存

从上图可以看到,「浏览A主页」的相对留存最高,说明「浏览A主页」这个行为对整体的影响最大,而且对不同的用户群,差异也是很大,甚至达到 2 倍。那么优化的重点,就是让更多用户进入到A页,提高「A页的路径转化率」。

而「浏览D页」的相对留存非常差,鉴于这个模块还占据着一级入口,决定在下个版本把它砍了,减少对主线功能的干扰。



绝对留存

你会选择先优化哪一块?


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