读懂你的用户留存

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。

（benimaru zhang 供雷锋网专稿，转载请注明！)