用户|干货分享：2500字留存分析( 二 )

四、留存分析的适用场景1. 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。

2. 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。

3. 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。
五、留存分析下降的可能性原因1. 新用户留存下降

新用户并未快速地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；
……

2. 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bug较多；
受促销活动影响较大；
……

六、留存分析方法

文章插图
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。

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七、案例实攻1. 案例一该图是我在ppt上加工出来的，选取了两日来对比。

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1）解析
2021年5月1日注册的新用户在注册的第7日留存率趋向于平稳，此时留存率60%；2021年5月2日注册的新用户在注册的第7日留存率趋向于平稳，此时留存率20%；2日注册的用户稳定留存率较1日差。
2）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。
2. 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

文章插图
以8月1日的新增用户留存为例。

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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60%：没有使得用户迅速发现产品价值。
整体留存率于第10日趋向于平稳，留存率稳定于11%左右：说明8月1日的新增用户中只有11%左右发展成了忠实用户。
3留&7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8月3日与8月7日是否进行了促销活动？

3. 案例三

文章插图
解析