留存分析字干货,方法+案例+参考代码

发布时间 :2022-01-25 10:04

前言T的本质还是辅助分析、辅助工作,分析思维不可少

所以在分享T技能之外,也会分享些有关分析技能的内容,统一更新入“J碎谈”模块中

网站运营方案案例

这篇文章是我花了好几个晚上认认真真写的,自己编造的数据,自己画的图,自己写的代码

网站运营

一方面写的过程中会促使我进入更深层次的思考,边改进边学习边进步;另一方面独乐乐不如众乐乐,分享出来大家一起进步,顺便也帮我指出不足

网上有关留存的文章很多,这篇不敢说是最全的,但最起码是较全的

由于上班加带娃,又要坚持原创,又要精细的准备每一篇干货,所以大概一周一更

如有做的不足的地方,请于后台留言,督促我改进,以分享更有价值的干货

在这个用户为大的互联网世界中,我们一起发现更多有意思的点&#;&#;目录互联网企业面临的留存问题什么是留存分析留存分析常用口径留存分析的适用场景留存分析参考代码留存下降的可能性原因留存分析方法案例实攻互联网企业面临的留存问题流量红利见顶、拉新成本高在极易同质化的今天,流量竞争着实激烈,提高用户留存的重要性不言而喻,且存量用户的获客成本远远低于拉新成本

新用户较易流失企业大规模投广告、做活动,高额支出锁不住新用户,长期可持续发展有些无力,只顾眼前利益治标不治本

什么是留存分析留存率:某日用户数在第N日仍启动该A的用户比例,留存分析即分析用户随时间变化的活跃情况

获取用户只是第一步,留住用户才是所有产品最终目标

可以理解为:由初期的摇摆用户转化为忠诚&;稳定用户的过程

留存率越高,说明用户对产品越有强烈的依赖感

可分为三个阶段:初期:新用户刚注册,用户留存下降较快,需快速让用户感受到产品核心价值

中期:新用户沉淀下来,形成活跃用户

此时需分析活跃留存,加强核心功能,培养用户对产品的使用习惯

后期:思考产品核心价值,做好产品迭代与优化

从时间维度划分:常见的的有:次日留存、日留存、日留存、日留存、周留存、月留存从用户维度划分:常见的的有:新用户留存、活跃留存图解如下:留存分析常用口径以新用户留存为例次日留存率=(某日新增的用户中,在注册的第天还进行登录的用户数)该日新增用户数日留存率=(某日新增的用户中,在注册的第天还进行登录的用户数)该日新增用户数周后留存率=(某周新增的用户中,在注册的第周还进行登录的用户数)该周新增用户数月后留存率=(某月新增的用户中,在注册的第月还进行登录的用户数)该月新增用户数以活跃留存为例次日留存率=(某日登录的用户中,在第天还进行登录的用户数)该日登录用户数日留存率=(某日登录的用户中,在第天还进行登录的用户数)该日登录用户数周后留存率=(某周登录的用户中,在第周还进行登录的用户数)该周登录用户数月后留存率=(某月登录的用户中,在第月还进行登录的用户数)该月登录用户数留存分析的适用场景日留存率快速判断产品是否迎合市场需求,比如新手对产品的UI设计、功能设置、新手引导等的体验是否满意,是否需做调整

快速判断用户粘性,比如用户是否更易受促销活动的影响等等

周留存率判断用户忠诚度,用户此时对产品基本已有完整的体验

一整套流程体验下来,继续访问的用户可判断为潜在忠诚用户

分析用户再次访问的原因,找出产品最能巩固用户的点,且参考此点以一贯之,拓展应用到更多的用户身上,促使更多的用户留下来

月留存率评估迭代与优化的效果

砍掉留存率低的产品功能,进行迭代优化

留存分析参考代码有些互联网公司面试会出留存SQL题型,该代码仅供参考

代码运行结果语法环境:SS或I,其他环境也可以,只是个别函数会略有差别,替换个别函数即可,无需更改代码结构

参考代码如下:--以表日期作为主体._,._,._,(.)_(--、两段代码一模一样,之后取二者日期差值.__,.__,.,(._,._)_(--段代码SELECT_,.__&;=--_&;=_(_(()),))(--段代码SELECT_,.__&;=--_&;=_(_(()),)).=.),,._&;=留存分析下降的可能性原因新用户留存下降新用户并未快速的感受到产品的核心价值

新手引导模块体验交差新用户羊毛党居多界面UI设计影响使用感产品功能体验较差&#;&#;老用户留存下降产品迭代功能致使用户体验变差产品迭代周期较长,用户丧失新鲜感受竞品影响未促使用户对产品形成习惯连续打卡签到送红包模块优惠力度较小,无坚持意义广告推送较多客服服务响应较慢、服务较差无关推送产品较多受促销活动影响较大&#;&#;留存分析方法其中产品功能分析:目的:找出对留存最有价值的功能&;最没价值的功能,便于后期迭代优化

卓越功能:建议侧重优化用户体验

大众功能:重中之重,建议反思该功能的长期价值与实用性小众功能:建议保留该功能,但无需过多投入精力弱势功能:建议考虑是否砍掉案例实攻案例一该图是我在上加工出来的,选取了两日来对比

解析:年月日注册的新用户在注册的第日留存率趋向于平稳,此时留存率%;年月日注册的新用户在注册的第日留存率趋向于平稳,此时留存率%;日注册的用户稳定留存率较日差

改进思路:应使得趋向于平稳时的留存率尽可能提高,即平稳的这段线尽量往上提

案例二数据纯属个人虚构,实际分析时建议多扩展日期,该图重在解析分析方法

该表留存率:(某新增的用户中,在第N天还进行登录的用户数)该日新增用户数以月日的新增用户留存为例新手探索期:单纯靠大额优惠吸引的用户会之间流失,产品价值未达到用户预期

习惯养成期:产品功能&;实用性未促使用户养成使用习惯

活跃用户期:真正留下来的忠实用户

解析:新用户次留骤减%:没有使得用户迅速发现产品价值整体留存率于第日趋向于平稳,留存率稳定于%左右:说明月日的新增用户中只有%左右发展成了忠实用户

留&;留出现留存率增长现象(注意:留存率并不会呈现持续下降情况),进一步定位原因,在月日与月日是否进行了促销活动

案例三解析:表格中以月日注册用户的次留(%)为起始点,月日注册用户的留(%)为结束点,二者形成对角线,纵向对比数据,颜色颜色部分留存率都比较高

首先需要确认月日这天运营是否做了动作

比如:该日做了促销活动、或者其他特殊活动

因为月日正好对应的是月日的次留,月日的留&#;&#;月日的留

表格中月日的次留是%,远低于其他日次留,且后续留存也较其他日偏低,警惕羊毛党

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