本文會從什麼是活躍用戶，什麼是留存，為什麼要做留存分析，活躍、留存和產(chǎn)品增長之間的關(guān)系，以及怎麼做留存分析，來給大家展開話題。

活躍用戶與留存是什么？

在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)里，通常我們會通過拉新把客戶引過來，但是經(jīng)過一段時間可能就會有一部分客戶逐漸流失了。那些留下來的人或者是經(jīng)?；卦L我們公司網(wǎng)站 / App 的人就稱為留存。

在一段時間內(nèi)，對某個網(wǎng)站 / App 等有過任意行為的用戶，稱之為這個網(wǎng)站 / App 這段時間的活躍用戶，這個任意行為可以是訪問網(wǎng)站、打開 App 等等。

現(xiàn)在大家經(jīng)常會用到所謂的「日活」 （日活躍用戶量，DAU）、「周活」 （周活躍用戶量，WAU）來監(jiān)測我們的網(wǎng)站，有的時候會看到我們的「日活」在一段時期內(nèi)都是逐漸地增加的，以為是非常好的現(xiàn)象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結(jié)果很可能是一個錯誤。

比如某公司做了很多拉新活動，人是帶來了很多，活躍用戶數(shù)在不斷上升，但是就代表客戶在不斷增長嗎？ 也許這只是拉新人數(shù)太多掩蓋了流失率居高不下的問題，實際上客戶的留存是在逐漸降低的。

下面帶大家深刻認識增長和留存的關(guān)系。

第一張，看似增長的活躍人數(shù)：

軸代表時間；縱軸代表周活躍量的總?cè)藬?shù)， 最外面的曲線代表總?cè)藬?shù)的不斷增長，尤其是在初期。再看圖形里面的每一個顏色，隨著時間的變化而不斷變細。這些不同顏色代表每周進來的用戶，他們隨著時間的變化慢慢流逝，最后只有一小部分群體留存下來；而最外面的曲線代表的就是留存的總?cè)藬?shù)。

這其實是一個留存的堆積圖，把每一天的留存都堆積起來形成了周活躍用戶；同時這里面有進有出，總的就是周的活躍量。

第二張，真正增長的活躍人數(shù)：

隨著時間的變化，我們可以看到不同層級的顏色，經(jīng)過一段時間變成平穩(wěn)的一條線，這說明我們的客戶有一部分留存下來。這時，我們不僅有拉新拉來的新用戶，也有之前留存下來的老用戶，這些用戶數(shù)加起來才是真正的用戶增長。

分析上面的兩條曲線，我們能發(fā)現(xiàn)表面上用戶都在增長。但是透過現(xiàn)象看本質(zhì)，第一張圖的用戶留存是在不斷減少的，而第二張用戶留存在后期趨于穩(wěn)定，所以總用戶數(shù)在不斷增長。

要想實現(xiàn)持續(xù)的真正的增長，就要設(shè)法讓用戶留下來。

為什么要關(guān)注留存？

在產(chǎn)品的渠道推廣上，往往是需要投入金錢成本的，近幾年渠道推廣價格越來越高，CPC / CPD / CPT / CPA 等等定價不斷上漲，應(yīng)用商店的 CPT 價格更是在半年間翻了幾番。另外特別像 SaaS 企業(yè)，獲得一個客戶無論在時間上還是在金錢上成本都是非常巨大的，也許要花掉兩到三個月的時間才能獲得一個客戶。

以上面左邊的圖為例，剛開始這個客戶，我們花了 6000 多美元的成本才把這個客戶得到。得到了以后一般情況下客戶對咱們這些企業(yè)可能就是按照一定的現(xiàn)金流給我們付錢，比如說付 500 美金，就這樣一直地付下去。

這樣你就會發(fā)現(xiàn)前期成本很高，也許我們只有通過客戶使用產(chǎn)品一年或者兩年的時候我們才能收回成本。如果這個客戶在之前就流失掉了，流失掉就意味著咱們的產(chǎn)品虧本了，連本都沒有返回。

再來看右邊的這張圖，這張圖講的是每位客戶成本的應(yīng)收的現(xiàn)金流。第一個月得到這個客戶我們花了 6000 刀，然后這個客戶就每個月給我們付費，比如說每個月付 500 刀，他要到第 13 個月的時候我們才能達到所謂的收支平衡，從 14 個月以后才開始逐漸地賺錢，如果我們的留存沒有做好，客戶在用了兩個月以后就走掉了，那這部分錢我們就流失了。

所以說留存有一個非常重要的意義，客戶使用咱們公司的產(chǎn)品，時間越長越好，越長帶來的現(xiàn)金流或者利潤越高，這就是留存的一個非常核心的意義。

如果我們的留存做得好，客戶就會一直使用我們的產(chǎn)品，一直給我們帶來財富。

從上圖中我們可以看到兩點：第一個就是使用的時間，留在我們產(chǎn)品的時間越長越好；第二個，希望利潤越高越好。利潤如何越高越好？就是我希望我的留存率越來越高，這樣利潤的面積也就越來越大。

如何進行留存分析？

某段時間的活躍用戶中包含了老用戶和新用戶，所以在做活躍用戶分析時，需要考慮新老用戶比例，如 NDAU（日新增用戶） / DAU 比例，來看新用戶在整個活躍用戶的占比。新用戶引流靠拉新，而老用戶則需要做好留存，所以我會著重講下如何做留存分析。

留存分析概述

以下圖為例：

假如現(xiàn)在我們產(chǎn)品的留存度是上圖最下面那條綠色的線，縱軸是留存的比例，橫軸是時間。一天過后，我們拉新獲得的 100% 用戶只留下 35%，第 7 天變成了 20%，然后緩慢下降，到了第 60 天以后達到一個大約 10% 的效果。

這個效果我們看看能不能通過某些方面的改進，讓它逐步提升呢？

假如我們讓綠色的留存度的線上升到橙色的線，再上升到紅色的線，那么第一天留存率高達到 70%，七天留存率也有 60% 多，到了 60 天、90 天的時候留存率也能高達 60% 左右。這就是說我們前面通過市場拉新獲得的百分之百的人數(shù)在經(jīng)過 90 天以后有60%的人留下來了。剛開始的時候看綠色的線我們的90天的留存率是 10%，如果通過我們的努力能讓它達到 60%，這會給我們帶來源源不斷的財富和現(xiàn)金流的收入。

以上是 SaaS 行業(yè)，但是對于電商，內(nèi)容社交類行業(yè)來說。同是如此。Facebook 上個季度能做到 60 美金的廣告營收，還是因為那龐大的用戶群體。

留存曲線的三個部分

今天通過留存分析的一些方法來給大家一些思路，看看如何通過優(yōu)化產(chǎn)品的方式來提高我們的留存率。

下面是一個常見的留存曲線，我把它分成了三個部分：第一部分是振蕩期，第二部分是選擇期，第三部分是平穩(wěn)期。

振蕩期，我們可以看到拉新過來進入我們公司網(wǎng)站或者是下載APP的人數(shù)在前幾天劇烈地減少，由100%幾天就變成了百分之十幾或者更低，這個期叫振蕩期。

過了振蕩期以后就是選擇期，一般情況下客戶在這段時間之內(nèi)對我們的產(chǎn)品有了初步的了解，他開始探索我們公司的產(chǎn)品，看看這個產(chǎn)品有沒有滿足客戶的一些核心需求。如果能滿足，顧客很有可能就留下來了；如果沒有滿足，那客戶就要走掉了。

過了選擇期就是平穩(wěn)期，留存率進入一個相對穩(wěn)定的階段。

對于不同時期，我們應(yīng)該有不同策略，總的來說，在振蕩期和選擇期，我們應(yīng)該關(guān)注新用戶的留存，進入平穩(wěn)期以后，著重關(guān)注產(chǎn)品功能留存。

案例分析

下面，我用實際案例來談一談留存分析。講解之前我們先提一下，留存分析的步驟。當(dāng)然數(shù)據(jù)分析的基本步驟都比較相似。

我們通過例子來講解，Sidekick —— 一家做強化 email 功能的SaaS公司，可以用它的個性化模板給別人發(fā)郵件，還可以監(jiān)控收郵件的人是否打開了郵件。

下圖這三條留存曲線代表2014年12月份的第一周、第二周和第三周客戶留存的表現(xiàn)，這就叫數(shù)據(jù)的監(jiān)控。留存曲線持續(xù)下降，就是從數(shù)據(jù)監(jiān)控中發(fā)現(xiàn)的問題。

具體來說有這樣兩個問題：

第一，第一周的留存率大幅度下降；

第二，第二周沒有出現(xiàn)我們非常期望的——留存是平的，我們希望客戶留下來，但是還是在降低。降低就意味著總有一天我們拉新過來的所有人都會走掉。

這個時候就制定出來兩個目標(biāo)：

第一， 我們希望第一周的留存升高，不再繼續(xù)降低，如果你是一個2C的企業(yè)，可能就是次日留存率提高。

第二，希望我們的留存曲線不再下降，進入到一種平坦的樣式。

目標(biāo)的留存曲線應(yīng)該是下圖這樣：

這家公司通過不斷實踐和分析，最終將留存率保持在 20％ 以上。那么他們是如何做到的？

他們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了留存率下降這個問題問題，但是還不知道問題的原因，接下來需要探索數(shù)據(jù)找到留存下降的原因：

我們先做一個用戶分群，然后分別對比來看留存和流失人群的行為。這家專門做郵箱的公司發(fā)現(xiàn)，第一周流失的人當(dāng)中，在第一天發(fā)送郵件次數(shù)是一次的有 60% ，發(fā)送二次的只有 20% 左右，也就是說 60% 的用戶使用了一下產(chǎn)品就走了。

所以接下來我們就要問問這些用戶到底為什么走？

于是根據(jù)用戶的反饋做了一個餅狀圖統(tǒng)計，很明顯，有兩個大問題：

第一個 30% 沒有感受到價值：代表這款產(chǎn)品沒有產(chǎn)生價值就想把它卸載。

第二個 30% 不理解產(chǎn)品用途：這款產(chǎn)品我下載了，但是不是我以為那樣的

這兩部分用戶占了 60%，我們經(jīng)常說要傾聽用戶的心聲，首先要解決的就是這 60% 人的問題，由此可以假設(shè)：用戶沒有很快地發(fā)現(xiàn)我們的產(chǎn)品價值。

a. 砍掉使用頻率低的功能

于是他們做的第一點就是，既然用戶不能很快地發(fā)現(xiàn)我們的產(chǎn)品價值，那我們就把復(fù)雜難懂的一些功能先砍掉，然后看看留存率有沒有提高，結(jié)果發(fā)現(xiàn)留存率繼續(xù)下降，沒有任何提高。

b. 提示用戶發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的價值

接下來第二個嘗試，既然用戶不知道我們的產(chǎn)品核心價值是什么，我給他們提示，結(jié)果留存率繼續(xù)下降，這個方法也不行。

c. 通過視頻引導(dǎo)用戶

第三個嘗試，既然用戶不知道怎么用我們的產(chǎn)品，那么我們就做一個錄像，其實很多公司都在做，最后數(shù)據(jù)表明還是不行。

d. 只要一句話

他們大概做了 20 多個實驗后才發(fā)現(xiàn)一個可行的辦法：

他們在用戶下載安裝完產(chǎn)品后，寫了一句話：你可以去你的郵箱里使用你的 email 了。

他們發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品要從網(wǎng)頁上下載，而用戶使用卻在客戶端使用，用戶可能沒想那么多，覺得既然在網(wǎng)站上下載了一個插件，直接在網(wǎng)站上用就行了，而沒有去回到用戶的客戶端。于是他們就給了一個提示：你現(xiàn)在直接去你的 outlook 用就行了。加了這句話后，留存效果就變了很多。

這個是數(shù)據(jù)的結(jié)果，之前是藍色的，最后提升成黃色：

將新用戶留存提升上來以后，接下來我們來看第 2 個問題，我們的目標(biāo)是將處于平穩(wěn)期的留存曲線上移。對于這個問題，很重要一點就是將產(chǎn)品按照功能拆分，查看每個功能的留存。我們稱之為產(chǎn)品留存分析。我們需要了解這款產(chǎn)品中所有不同功能的留存率，哪些留存率趨勢在降低，哪些在升高。并對留存率降低的功能進行分析找出原因。屬于產(chǎn)品方面的，我們利用上面介紹的方法論，進行產(chǎn)品優(yōu)化，屬于運營方面的，我們做運營去換回客戶。他們通過不斷試錯，分析，監(jiān)控，將產(chǎn)品功能留存率降低的部分改進，再優(yōu)化，進而使留存保持在了一個較高的水平。

無論我們現(xiàn)在做留存還是拉新，基本上都是一樣的，剛開始的時候我們把每一個關(guān)注的核心功能都監(jiān)控好，如果發(fā)現(xiàn)了異常，就開始分析問題，我們可以：

• 進行各種各樣數(shù)據(jù)探索來發(fā)現(xiàn)問題。
• 設(shè)立一個目標(biāo)，比如希望半年時間內(nèi)讓留存曲線升高 10 個點（10 個點是非常厲害的）。

Sidekick 從 12 月份到 5 月份用了半年時間，在這半年之中不斷地進行假設(shè)、驗證、分析、觀察才讓留存有了很大的提升。

探索：你產(chǎn)品的 Magic Number

以 1 個社交 App 為例子。

我們都知道用戶能留下來的核心的原因是還是產(chǎn)品功能設(shè)計能否滿足了客戶的核心需求。

如果能滿足的話，我們能不能再進一步，我們這個產(chǎn)品的設(shè)計能否比較好的、比較快的、比較方便地滿足客戶的核心需求，這是第二點。

所以我們需要了解新用戶使用過哪些功能，或者說發(fā)生過什么行為后，他們留下來了。進一步的，我們需要知道用戶訪問初期在網(wǎng)站 / App 的某些行為、頻次可能會讓用戶留下來，并且長久使用，成為忠誠用戶。發(fā)現(xiàn)了這些行為和發(fā)生次數(shù)，優(yōu)化產(chǎn)品，促進用戶使用這些功能，就可能帶來更高的留存率。

我們希望新用戶在使用 App 的時候能夠盡早的對我們的產(chǎn)品說 “aha！”，希望他們能快速發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品價值，并且留下來。因此希望能找到我們 APP 的魔法數(shù)字 。 現(xiàn)階段我們最關(guān)注的是用戶初期留存，所以需要了解用戶在使用 APP 早期（第一周做的事情）和次周留存之間的關(guān)系，并且找到那些具有高留存的行為。

為此我們做了如下幾點：

1. 明確衡量的目標(biāo)：

對于我們來說，我們關(guān)注的是第一周的留存和次周留存之間的關(guān)系。具體來說，我們希望找出用戶的那些次周留存高的行為。

2.確定新用戶早期 On Boarding 時候的行為。比如登錄次數(shù)，信息發(fā)送個數(shù)，關(guān)注人數(shù)，分享次數(shù)，點贊次數(shù)等。

3.分別計算在一定時間內(nèi)這些行為和次周留存的相關(guān)關(guān)系，找出在第一周不同行為的次數(shù)和次周留存率之間的關(guān)系。

我們發(fā)現(xiàn)新用戶首次訪問 7 天內(nèi)，以下四個行為、頻次都與次周留存具有很強的正相關(guān)關(guān)系：發(fā)送信息 6 次、點贊 8 次、分享 5 次、關(guān)注人 12 人。

然后我們根據(jù)公司現(xiàn)階段戰(zhàn)略，每個行為的人數(shù)占比，可實現(xiàn)的難易程度，將“分享 5 次”和“關(guān)注 12 人”當(dāng)作我們 Magic Number 的候選名單。

然后我們使用 A/B 測試，通過產(chǎn)品和運營上的改變，讓兩組用戶分別盡可能多的達到這個兩個指標(biāo)。然后，我們對這兩組用戶進行了驗證，我們發(fā)現(xiàn)促進用戶分享的那組用戶，次周留存并沒有得到太多提升；而關(guān)注 12 人的那組用戶，次周留存有大幅提高。

最后我們將 7 天內(nèi)關(guān)注 12 人當(dāng)作我們的 Magic number，并將這個指標(biāo)當(dāng)成我們衡量用戶 On Boarding 效果的最重要參考。

在選擇用戶 On Boarding 過程決定性的產(chǎn)品時，需要遵循這個原則：做過的都留下，留下的都做過；沒做過的沒留下，沒留下的沒做過。

注意：發(fā)現(xiàn)公司“魔法數(shù)字”的過程可能遠比上述案例復(fù)雜，但是一旦找到公司的魔法數(shù)字將會給您的公司帶來巨大的增長。

總結(jié)

我們的第一個 Case 通過用戶的分群和對比，并加上用戶的調(diào)研，結(jié)合起來提出問題，找到問題的根本原因，最終找到產(chǎn)品的解決方案。

第二個 Case 更側(cè)重于找到相關(guān)行為的 Behavior Cohort 與留存的相關(guān)關(guān)系。并找到一系列 Magic Number Candidates 。然后去驗證，找到公司最適合的 Magic Number 去驅(qū)動用戶留存。這兩個切入角度，其實都是符合我上面講解的用戶留存方法論的。秉持正確的分析方法論，然后不斷去探索，大家就能找到驅(qū)動用戶增長的辦法。

一旦留存曲線提升上來后，我們就可以做用戶的變現(xiàn)甚至其他事情，這樣我們的用戶才會慢慢地增長，最后實現(xiàn)留存的增加。我們不斷地拉新，讓用戶不斷地增長，留存的用戶慢慢在后來平穩(wěn)地堆積下來，這些都是我們最重要的用戶，是可以變現(xiàn)的。而那些不平穩(wěn)的用戶，我們還要做各種各樣的產(chǎn)品的修改、運營或者是市場方面的操作，讓他們逐漸地變成留存用戶，然后開始變現(xiàn)，實現(xiàn)企業(yè)活躍用戶的真正增長。

作者：檀潤洋，GrowingIO數(shù)據(jù)分析師。 加州大學(xué)圣地亞哥分校碩士，曾任職美國 Emas Pro、 Kyocera 分析師，豐富的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和案例實戰(zhàn)經(jīng)驗?；貒蠹尤隚rowingIO?，幫助客戶構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，促進業(yè)務(wù)增長。

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