什么是用户留存分析?

什么是用户留存分析？

用户留存分析是一种通过设置初始行为和后续行为来分析用户参与情况与活跃程度的分析模型。其核心目的在于深入了解用户在应用或网站等平台上使用一段时间后，是否仍然保持持续使用的行为。留存率，作为衡量产品成功的关键指标之一，反映了用户在首次使用产品后继续回来使用的比例，是评估产品吸引力、用户体验和用户忠诚度的重要标尺。

用户留存分析的定义与计算方法

用户留存分析是评估用户在使用产品或服务后，经过一段时间是否继续使用该产品或服务的一种分析方法。留存率是留存分析的核心指标，计算公式为：留存率 = 留存用户数 ÷ 新增用户数 × 100%。其中，留存用户数指的是在某一特定时间周期后仍然继续使用产品的用户数量，而新增用户数则是指在该时间周期开始时新注册或新使用产品的用户数量。留存率的计算可以按日、周、月等不同时间维度进行，以满足不同业务场景下的分析需求。例如，某电商应用在某月新增用户1000人，次月仍有300人继续使用该应用，那么该应用的次月留存率为30%。这一指标对于产品的迭代优化、市场策略调整和用户增长策略制定都有着重要的指导意义。

留存分析的重要性

对产品优化的影响

用户留存分析对产品优化具有深远的影响。通过深入分析留存数据，产品团队能够精准定位产品在不同阶段的表现和用户需求。留存分析可以帮助识别产品中的关键功能，哪些功能对用户留存有显著的正面影响，哪些功能可能成为用户流失的导火索。同时，它还能揭示用户在使用产品过程中的痛点和障碍，为产品优化提供数据支持，帮助团队做出更符合用户需求的决策，从而提升产品的竞争力和用户满意度。

对市场策略的指导作用

留存分析在市场策略制定中扮演着关键角色。首先，它能够帮助企业更精准地定位目标用户群体。通过分析不同用户群体的留存率，企业可以识别出哪些用户群体对产品有较高的忠诚度和粘性，从而将更多的市场资源投入到这些高价值用户群体中。

其次，留存分析有助于企业优化营销渠道和活动。企业可以根据留存数据评估不同营销渠道和活动对用户留存的影响，从而选择最有效的渠道和活动进行投入。例如，通过对比不同渠道的用户留存率，企业可以决定加大在留存率较高的渠道上的投入，减少在留存率较低的渠道上的资源分配。

最后，留存分析还可以为企业的市场策略提供长期规划的依据。通过对长期留存率的分析，企业可以预测用户的生命周期价值，从而制定更合理的市场策略和预算分配。例如，某SaaS企业通过留存分析发现，用户在使用产品一年后的留存率趋于稳定，且这部分长期留存用户的生命周期价值较高。基于这一分析，企业决定将市场策略从短期的用户增长转向长期的用户价值挖掘，通过提供更优质的服务和产品更新，提高长期用户的满意度和忠诚度。

极光支持留存分析的功能

极光作为中国领先的客户互动和营销科技服务商，其旗下的极光分析服务可以为企业提供针对游戏、APP、小程序、网页等产品的留存分析。极光分析通过以下方式支持留存分析：

初始与后续行为的设置

极光分析提供了灵活的初始与后续行为设置功能，以满足不同业务场景下的留存分析需求。在进行留存分析时，用户可以自定义设置初始行为和后续行为，从而精准地分析用户在特定时间周期内的行为模式和留存情况。

初始行为设置：初始行为是指用户在第一个时间周期内发生的特定行为，它是留存分析的起点。极光分析允许用户从众多的元事件、虚拟事件和组合事件中选择作为初始行为。例如，对于一款电商应用，可以将“浏览商品页面”设置为初始行为，以便分析用户在浏览商品后的留存情况。此外，用户还可以为初始行为添加筛选条件，进一步细化分析的用户群体。

后续行为设置：后续行为是指用户在第二个时间周期内发生的特定行为，它是衡量用户留存的关键指标。与初始行为类似，后续行为也可以从多种事件中选择，并且可以添加筛选条件。例如，可以将“完成购买”设置为后续行为，通过分析用户在浏览商品后是否完成购买，来评估用户的留存和转化情况。同时，可以设置后续行为的时间周期，如次日、3日、7日、14日、30日等，以观察用户在不同时间点的留存表现。

留存率及相关指标的计算

极光分析能够自动计算留存率及相关指标，为用户提供直观的留存分析结果。

留存率计算：极光分析会根据用户设置的初始行为和后续行为，自动计算出相应的留存率。留存率的计算可以按日、周、月等不同时间维度进行。例如，某应用在某日新增用户1000人，而在次日仍有300人继续使用该应用，那么该应用的次日留存率为30%。

留存用户数计算：留存用户数是指在某一特定时间周期后仍然继续使用产品的用户数量。极光分析会根据用户设置的后续行为和时间周期，自动统计出留存用户数。

流失用户数及流失率计算：除了留存用户数和留存率，极光分析还会计算流失用户数和流失率。流失用户数是指在某一特定时间周期后没有继续使用产品的用户数量，而流失率是指流失用户数在新增用户数中的占比。通过分析流失用户数和流失率，用户可以了解有多少用户在特定时间周期内流失，从而找出用户流失的原因。

同时分析指标：极光分析还支持同时分析留存用户在每个周期里的指定指标的表现。例如，选择初始行为为“支付订单”、后续行为为“支付订单”、同时分析指标为“支付订单的金额”，即可分析回购用户的回购金额。这一功能可以帮助用户更全面地了解留存用户的行为特征和价值贡献。

细分维度查看与公共过滤条件

细分维度查看：极光分析支持同时查看某个维度不同属性值的留存，如不同城市的新用户留存、不同年龄段用户的留存等。通过选择细分维度，用户可以发现影响留存的特定因素。

公共过滤条件：为了更精确地分析特定用户群体的留存情况，用户可以设置公共过滤条件。这些条件可以约束多个指标，帮助用户聚焦于特定的用户行为或属性。条件按照“属性 - 运算符 - 属性值”的结构构成，属性包括事件属性和用户属性两种类型。

可视化报告与图表展示

极光分析将分析结果以可视化的方式呈现出来，如柱状图、折线图、漏斗图等，使数据更加直观、易于理解和传达。用户还可以选择时间范围和时间粒度，进一步细化分析的时间维度。

极光留存分析的应用场景

产品升级后的用户反应

极光留存分析在产品升级后的用户反应评估中发挥着重要作用。通过设置产品升级前后的特定行为作为初始和后续行为，可以精确监测用户对升级的接受度和持续使用情况。极光分析还能通过细分维度查看不同用户群体的留存变化，如按用户地区、年龄等属性分析，为后续的市场定位和功能优化提供了重要依据。

运营活动的用户参与度

在运营活动的用户参与度分析方面，极光留存分析同样具有显著优势。运营人员可以将用户参与活动的特定行为作为初始行为，如“进入活动页面”，将后续的转化行为，如“完成任务”、“领取奖励”等作为后续行为，通过留存率的计算来评估活动的吸引力和用户粘性。此外，极光分析还可以通过对比不同运营活动的留存数据，评估活动效果的优劣。

极光留存分析的操作流程

创建留存分析的步骤

创建留存分析是极光分析中一个关键的功能，它可以帮助企业深入了解用户的行为模式和留存状况。以下是创建留存分析的具体步骤：

进入分析中心：用户需要登录极光分析平台，进入【分析中心】页面。

选择留存分析：在【分析中心】页面中，找到并点击“留存分析”选项，进入留存分析的设置页面。

设置初始行为和后续行为：用户可以从众多的元事件、虚拟事件和组合事件中选择作为初始行为和后续行为，并且可以添加筛选条件来进一步细化分析的用户群体。

设置指标：用户可以设置多种指标来衡量留存情况，包括留存率、留存用户数、流失用户数和流失率等。

选择细分维度：极光分析支持同时查看某个维度不同属性值的留存，用户可以通过选择细分维度来发现影响留存的特定因素。

设置公共过滤条件：为了更精确地分析特定用户群体的留存情况，用户可以设置公共过滤条件。

选择对比分群：极光分析支持在某个细分分群下查看指标，也支持多个分群对比。

设置图表展示：用户可以点击“查询”按钮，查看留存分析的结果图表。极光分析提供了多种图表展示方式，如折线图、面积图和数据表格等。

保存分析：用户可以点击右上角的“保存”按钮，填写留存分析的名称，成功创建该留存分析。

分析结果的解读与应用

留存分析的结果解读与应用是实现数据驱动决策的关键环节。

以下是留存分析结果的解读与应用方法：

留存率趋势分析：

短期留存率：反映用户在产品初期的使用情况和对产品的初步印象。如果短期留存率较高，说明产品在吸引用户方面表现良好；如果较低，可能意味着产品存在一些问题。

中期留存率：体现用户在使用产品一段时间后的留存情况，反映产品的中期吸引力和用户粘性。中期留存率的高低与产品的核心功能、用户体验和用户价值密切相关。

长期留存率：衡量产品在长期竞争中的稳定性和用户忠诚度。长期留存率较高的产品往往具有独特的竞争优势和高度的用户认可。

按用户属性分群：通过将用户按照不同的属性进行分群，如年龄、性别、地区、设备类型等，可以发现不同用户群体之间的留存差异。例如，某游戏应用发现男性用户的留存率普遍高于女性用户，年龄在18-24岁之间的用户留存率最高。这种差异可能与用户的需求、兴趣和使用习惯有关。企业可以根据这些差异，针对不同用户群体制定个性化的运营策略和产品优化方案。比如，为男性用户推出更多他们感兴趣的竞技类游戏内容，为女性用户增加一些社交互动和装扮元素，以提高各自群体的留存率。

按用户行为分群：除了用户属性，还可以根据用户的行为特征进行分群，如新用户、活跃用户、付费用户、流失用户等。不同行为特征的用户群体对产品的留存有不同的影响。

留存与业务指标关联分析：

与收入指标关联：留存率与企业的收入密切相关。一般来说，留存率越高，用户的生命周期价值越大，企业从每个用户身上获得的收入也就越多。例如，某电商应用发现留存率每提高10个百分点，用户的平均购买频次和购买金额都会相应增加，从而带动整体收入的增长。因此，企业可以通过提升留存率来实现收入的提升。此外，留存分析还可以帮助企业优化定价策略和营销活动。例如，对于留存率较高的用户群体，企业可以适当提高产品价格或推出高附加值的服务；而对于留存率较低的用户群体，则可以通过降价促销或提供优惠券等方式来刺激消费，提高留存率和收入。

与市场推广指标关联：留存分析结果可以为企业的市场推广策略提供指导。如果某个渠道获取的用户留存率较高，说明该渠道的用户质量较好，企业可以加大对该渠道的推广投入，提高用户获取的效率和质量。相反，如果某个渠道的用户留存率较低，企业需要重新评估该渠道的推广效果，调整推广策略或寻找更合适的渠道。