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
2021-08-17
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：
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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。
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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。
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后期：思考产品核心价值，做好产品迭代与优化。
1）从时间维度划分
常见的的有：次日留存、3日留存、7日留存、30日留存、周留存、月留存。
2）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：
三、留存分析常用口径
1. 以新用户留存为例
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次日留存率=（某日新增的用户中，在注册的第2天还进行登录的用户数）/ 该日新增用户数；
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3日留存率=（某日新增用户中，在注册的第3天还进行登录的用户数）/ 该日新增用户数；
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7日留存率=（某日新增的用户中，在注册的第7天还进行登录的用户数）/ 该日新增用户数；
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30日留存率=（某日新增的用户中，在注册的第30天还进行登录的用户数）/ 该日新增用户数；
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1周后留存率=（某周新增的用户中，在注册的第2周还进行登录的用户数）/ 该周新增用户数；
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2周后留存率=（某周新增的用户中，在注册的第3周还进行登录的用户数）/ 该周新增用户数；
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1月后留存率=（某月新增的用户中，在注册的第2月还进行登录的用户数）/ 该月新增用户数；
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2月后留存率=（某月新增的用户中，在注册的第3月还进行登录的用户数）/ 该月新增用户数。
2. 以活跃留存为例
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次日留存率=（某日登录的用户中，在第2天还进行登录的用户数）/ 该日登录用户数；
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3日留存率=（某日登录用户中，在第3天还进行登录的用户数）/ 该日登录用户数；
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7日留存率=（某日登录的用户中，在第7天还进行登录的用户数）/ 该日登录用户数；
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30日留存率=（某日登录的用户中，在第30天还进行登录的用户数）/ 该日登录用户数；
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1周后留存率=（某周登录的用户中，在第2周还进行登录的用户数）/ 该周登录用户数；
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2周后留存率=（某周登录的用户中，在第3周还进行登录的用户数）/ 该周登录用户数；
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1月后留存率=（某月登录的用户中，在第2月还进行登录的用户数）/ 该月登录用户数；
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2月后留存率=（某月登录的用户中，在第3月还进行登录的用户数）/ 该月登录用户数。
四、留存分析的适用场景
1. 日留存率
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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。
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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
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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。
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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
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新用户并未快速地感受到产品的核心价值；
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新手引导模块体验交差；
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新用户羊毛党居多；
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界面UI设计影响使用感；
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产品功能体验较差；
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