如何准确的计算并提高APP用户留存?

在互联网行业中,用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用该应用的用户,被认作是留存用户。这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率,会按照每隔1单位时间(例日、周、月)来进行统计。顾名思义,留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。

了解了什么是留存率,接下来就是留存率到底是如何计算的呢?现在互联网上实用的是Facebook流出来的计算方法:40-20-10,就是次日留存率达到40%,一周留存率达到20%,一个月的留存率达到10%。其计算公式方法如下:

留存率=登录用户数/新增用户数*100%(一般统计周期为天)

新增用户数:在某个时间段(一般为第一整天)新登录应用的用户数;

登录用户数:登录应用后至当前时间,至少登录过一次的用户数;

活跃用户数:登录用户数-新增用户数;

次日留存率:(当天新增的用户中,在第2天还登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第3日留存率:(第一天新增用户中,在往后的第3天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第7日留存率:(第一天新增的用户中,在往后的第7天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第30日留存率:(第一天新增的用户中,在往后的第30天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数。

上面的计算公式只是基本的计算方法,事实上留存率的计算却不是如此的简单的,留存的计算有两个维度,基于设备或账号,基于活跃或新增。

对这个计算方式做排列组合,有四种留存的定义:基于设备的活跃留存、基于账号的活跃留存、基于设备的新增留存、基于账号的新增留存。一般使用一个统计系统来分析留存率,一定要先搞清楚是哪种口径的留存率:

活跃设备第N日留存:某日的活跃设备,在N天后启动了APP

新增设备第N日留存:某日的新增设备,在N天后启动了APP

活跃账号第N日留存:某日的活跃账号,在N天后登陆了APP

新增账号第N日留存:某日的新增账号,在N天后登陆了APP

下面是一个公开的APP数据,大家可以直观感受一下不同留存率的区别:


有不少人认为一款APP达到40-20-10的数据是很容易的,事实上很多运营PC都知道一个事实是一款APP是很难达到如此的数据的,能达到如此的数据,这证明了这款APP的质量很好,他们的运营的方法也很适合自己的产品,下了很大的功夫。

要知道在这个PC互联网时代正渐行渐远,移动互联网的创业浪潮汹涌而至的时代。2014年,中国就成为了成为拥有智能手机用户最多的国家,据了解,目前我国主要应用商店的APP已累计超过400万个,但面临淘汰的“僵尸应用”高达八成左右。

而且有分析师还指出,“APP的生命周期平均只有十个月,85%的用户会在1个月内将其下载的应用程序从手机中删除,而到了5个月后,这些应用程序的留存率仅有5%。”

所以APP的留存率决定了这个APP的生死存亡,最后让我们来看看各大分类APP的留存率排名:


以上是留存率的计算方法,事实上大家更感兴趣的是如何提高留存率,在这里就简单的提一下提高留存率需要注意那几点:

一、APP的质量,APP的质量是一款APP生存的核心,要知道中国现在拥有400万的APP,但是其中有八成是无用的僵尸APP。

二、APP合理的运营策略,是一款APP生存的关键,它可以提高你的知名度,使更多的用户知道并了解你的APP,从而下载使用,而不合理的运营方案无法起到任何效果,最终导致自己的APP成为僵尸APP。

三、APP是否拥有自己的亮点,是吸引用户的关键,不要一味的模仿他人,要根据自己的APP设计出自己的核心亮点,这样才能定位自己的核心用户,并吸引更多的用户下载,并自主帮你宣传,挺高留存率不再是困难。

四、提高用户对APP的信任度,打破用户的心理防御,及时回答用户反馈的问题,积极与用户互动,这样才能提高新老客户对APP的信任,从而提高留存率。

总结:用户留存,其实也是一种用户记忆被唤醒的过程,一款定位准确的优质应用搭配合理有效的运营策略,逐步提升用户的交互体验,才能让用户在使用后,还记得这个产品,并且继续使用。


<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何进行用户留存率的数据分析方法和工具。首先,我得回忆一下用户留存率的基本概念,然后考虑分析方法和常用工具。 用户留存率通常是衡量产品粘性的重要指标,比如新增用户在一段时间后仍然活跃的比例。常见的分析方法可能有同期群分析,这应该引用到之前提到的引用[2],里面提到用Excel和MySQL做同期群分析。另外,用户可能还需要了解其他方法,比如趋势分析、漏斗分析或者分群分析。 接下来是工具部分,Excel应该是一个基础工具,适合简单的计算和图表。但如果是处理大量数据,可能需要更专业的工具,比如SQL数据库,或者BI工具如Tableau、Power BI,这些工具能处理更复杂的数据集生成可视化报告。另外,像Python和R这样的编程语言在数据分析中也很常用,尤其是进行更复杂的统计分析和预测模型时。 然后,我得考虑用户可能的实际应用场景,比如如何具体实施这些方法。例如,同期群分析的步骤可能包括数据收集、分组、计算留存率、可视化等。需要确保用户理解每一步的操作,可能需要结合引用[2]中的例子,用Excel进行同期群分析的具体步骤。 另外,用户可能对数据准确性有疑问,所以需要提到引用[3]中的建议,比如数据清洗、统一口径、监控机制等。这部分内容能帮助用户确保他们的分析结果是可靠的。 可能还需要提到一些高级方法,比如使用机器学习模型预测用户流失,这时候需要引用到引用[1]中提到的预测用户流失趋势的内容。不过这可能属于更深入的层面,用户如果刚入门,可能需要先掌握基础方法。 最后,生成相关问题时,要围绕用户留存率的不同方面,比如工具比较、提升策略、数据准确性、应用场景等,这样用户可以根据自己的需求进一步探索。 总结一下,回答的结构应该是先介绍用户留存率的定义,然后详细讲解分析方法,如同期群分析、趋势分析等,对应到引用资料。接着介绍常用工具,从Excel到BI工具再到编程语言,最后强调数据准确性的要点,给出相关问题引导深入学习。</think>### 用户留存数据分析方法及工具 #### 一、用户留存率的核心定义 用户留存率衡量的是用户在特定时间范围内持续使用产品或服务的比例。例如,某日新增用户中,7天后仍活跃的比例称为“7日留存率”。留存率分析可帮助识别用户流失规律,优化产品策略[^1]。 #### 二、主要分析方法 1. **同期群分析(Cohort Analysis)** - **方法**:将用户按注册/首次使用时间分组,追踪各组在后续时间窗口的留存表现。 - **工具示例**: - Excel:通过数据透视表实现(如引用[2]中案例) - SQL:计算用户首次活跃时间与后续活跃状态的关联 - **输出形式**:热力图或折线图,直观展示不同群组的留存衰减趋势[^2]。 2. **趋势分析** - 分析整体留存率随时间的变化,识别产品迭代或运营活动的影响。 - 常用工具:Tableau、Power BI 的时间序列图表。 3. **分群对比分析** - 根据用户属性(如渠道、地域、行为特征)分组比较留存率差异。 - 工具要求:需支持多维数据切片,如Google Analytics的“用户分层”功能。 4. **流失预测模型** - 使用逻辑回归、随机森林等算法预测用户流失概率(引用[1]中提到的预测方法)。 - 工具:Python(Pandas、Scikit-learn)、R语言。 #### 三、常用工具对比 | 工具类型 | 代表工具 | 适用场景 | |----------------|------------------------|-----------------------------------| | 表格工具 | Excel、Google Sheets | 小数据集、快速计算同期群留存率 | | 数据库查询 | SQL(MySQL、BigQuery) | 大规模数据清洗与基础指标计算 | | 可视化BI工具 | Tableau、Looker | 交互式留存率仪表盘制作 | | 编程语言 | Python、R | 复杂分析(如流失预测、聚类分析) | #### 四、关键实施步骤(以同期群分析为例) 1. **数据准备** - 收集用户ID、首次活跃时间、每日活跃状态等字段。 2. **计算留存矩阵** - 使用SQL或Excel公式生成“群组 vs 时间窗口”的留存率矩阵。 - 示例SQL片段: ```sql SELECT cohort_week, SUM(CASE WHEN day_diff = 0 THEN 1 ELSE 0 END) AS new_users, ROUND(SUM(CASE WHEN day_diff = 7 THEN 1 ELSE 0 END)*1.0 / new_users, 2) AS retention_day7 FROM user_activity_cohorts GROUP BY cohort_week; ``` 3. **可视化与解读** - 通过热力图观察不同群组的留存衰减规律,定位异常波动点。 #### 五、数据准确性保障建议(引用[3]) - **统一统计口径**:明确“活跃用户”的定义(如打开APP vs 完成核心动作) - **数据清洗**:排除机器人账号、测试账号等噪声数据 - **实时监控**:设置异常值警报(如留存率单日暴跌超过10%)
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