在数字化产品运营中大家往往最看重拉来多少新用户但产品能不能长久发展关键要看用户愿不愿意一直用。留存分析就是专门研究用户为啥愿意留下来的方法掌握它能帮企业更好地调整运营策略多赚钱。一、什么是留存分析留存分析本质是追踪用户在特定时间周期内的活跃行为通过对比不同阶段的用户留存率判断产品对用户的吸引力。举个例子你刚下载了一个 APP7 天、30 天后还会不会打开它通过对比不同时间段的用户回来的比例就能知道大家喜不喜欢这个产品。和普通的活跃度统计不一样留存分析更在意用户是不是经常用、愿意长期用。它不仅能看出用户买不买账还能帮我们找到用户不再用产品的关键原因给产品改进提供重要参考。比如说一个购物 APP 发现新用户第一次下单后30 天内只有 15% 的人会再次使用。这时候通过留存分析就能进一步排查是快递太慢让用户不满意还是没有优惠活动用户不想再买像这样找准问题就是留存分析最大的用处。二、留存分析的核心指标与模型留存分析的核心指标是留存率根据时间长短我们把它分为三类短期留存主要看用户注册后 1 天和 3 天内会不会再回来。比如你刚下载了一个修图 APP第二天还会不会打开用它修图短期留存能帮我们判断新用户是不是觉得这个产品有用、好不好上手。中期留存观察用户注册后 7 天和 14 天的使用情况。像社交软件用户在一周内有没有主动加好友、进群组这个阶段的数据能帮我们判断用户是不是开始养成使用习惯了。长期留存重点关注 30 天和 90 天的留存数据。如果一款办公软件或者支付 APP用户连续几个月都在用说明它已经变成用户离不开的工具了。长期留存率高就代表产品真的解决了用户的实际需求。实际做留存分析的时候常用这两种方法同期群分析把同一时间段注册的用户归到一组比如同一周新注册的用户算一群然后看看这群人后面不同时间的留存情况。这样就能清楚知道某个推广活动到底有没有效果不会被不同时间注册用户的数据干扰。行为留存模型研究用户在 APP 里做了哪些关键操作和他们会不会继续使用之间的关系。举个例子教育类 APP 发现第一节课就和老师互动的学生一个月后还在上课的比例比不互动的学生高出 40%。知道这个规律后就能想办法让课程互动性更强留住更多学生。三、留存分析的实施步骤与常见误区有效开展留存分析需要遵循四个步骤首先明确需要解决什么问题比如看看新功能好不好用还是想办法留住更多用户其次确定用户群体与时间周期比如2024 年 3 月新增付费用户的 90 天留存然后采集用户行为数据确保数据准确性与完整性最后通过可视化工具比如折线图、热力图呈现结果并且结合业务场景解读。在实践中企业容易掉进三大误区里面一是只追求用户留下来的多却不管这些用户有没有价值。有些产品靠签到送奖励、发红包让人留下但这些人其实根本没给产品带来什么收益二是不懂得把用户分类分析将所有用户归为一类结果根本发现不了花钱多的用户反而容易流失这种重要问题三是缺乏行动转化只盯着数据看却不把分析结果用起来。比如不根据数据优化产品功能或者调整运营策略。四、留存分析的商业价值现在获客越来越难、成本越来越高留存分析在企业的商业价值愈发凸显。对做互联网产品的公司来说只要把留下来继续用产品的用户比例提高 10%每个用户能带来的总收益就能多赚 30% 以上。开实体店、做传统生意的企业通过分析老顾客会不会再次光顾、买东西就能知道怎么更好地维护客户关系。说到底留存分析可不只是看数据的工具它就像给企业老板和产品经理准备的导航仪。只有经常盯着用户留存的数据搞清楚大家为什么愿意留下、又因为什么离开才能做出让用户一直喜欢用的产品在市场上站稳脚跟。我们来用以一个案例来进一步了解留存分析吧。五、数据驱动的用户留存战京东留存分析实战案例解析现在电商行业拉新越来越贵每年获客成本要多花 20%。早在 2023 年京X东就意识到必须把留住老用户当成头等大事开始搭建一整套科学的留存分析系统。这意味着京X东不再只盯着新用户数量而是更注重把现有的用户服务好。接下来咱们就从京东超市卖的快消品和 PLUS 会员这两个地方入手看看他们到底是怎么留住用户的。一从数据异常定位留存症结2024 年初京X东超市数据看板显示两大核心问题一方面日用百货这些快消品的新用户在注册 30 天后还继续使用的人只有 28%比买手机电脑等数码产品的用户留存率低了将近一半另一方面在 618 大促期间拉来的上百万新用户90 天后还在活跃的连 15% 都不到而平时新用户 90 天的留存率能达到 41%。这些数据明显不对劲为了找到问题出在哪儿京东马上开始全面分析用户留存情况。为了把问题研究透技术团队通过用户账号把三个关键数据库打通了第一个是用户操作记录包括登录、看商品、加购物车等 12 种行为第二个是购物数据像花了多少钱、回购了几次第三个是营销记录比如消息通知打开率、优惠券使用情况。这样一来从吸引用户进店、让用户开始下单到留住用户长期使用的整个过程都能分析得明明白白。二分层拆解留存影响因子1、用户分群与行为归因首先进行同期群对比我们把 2024 年 618 大促新注册的用户和同年 4 月平时新注册的用户分成两组来看。结果发现618 大促期间新用户里有 37% 的人只领了优惠券但没买东西超过 60% 的人第一单只花了不到 50 块钱这两类用户在接下来 90 天里继续使用京东的人只有 8%。反过来看4 月平时新注册用户里第一单就花了 100 块钱以上的90 天内还在使用京东的比例高达 59%。再进行用户行为分析我们通过数据分析发现按照看商品详情页、读用户评价、把商品加入购物车、下单付款这个流程走完的用户在 30 天内继续使用京X东的可能性比只看了看商品页面的用户高出 3.2 倍。另外如果有用户反复遇到付款失败的情况他们不再使用京东的可能性会增加 78%。2、会员体系效能评估我们对京X东 PLUS 会员和普通用户做了区分研究发现在PLUS 会员里90 天还在活跃使用的人能占到 72%。不过如果开通了会员却一次免运费的福利都没用过差不多每两个人里就有一个会在 3 个月后不再活跃。再仔细分析不同品类的会员使用情况母婴类会员对会员权益用得最频繁使用率高达 83%而且他们继续留在平台上的比例比其他品类会员高出近三成。(三基于分析结论的精准干预1、快消品类全链路体验优化与分层运营首先优化购物体验以前用户在付款时经常被跳转来跳转去还得等半天页面加载。现在直接减少了 2 个跳转步骤把付款页面的加载时间从 3.2 秒缩短到 1.5 秒。这么一改从加购物车到完成付款的用户比例提高了 28%。另外京X东还根据不同商品的特点改进了推荐功能比如新用户买日用品时优先给他们推荐评价超过 10 万条的热门商品帮大家更快拿定主意。再进行精准推送福利通过满减券比如满99-30的优惠券优先唤醒高价值用户提升了客单价和总销售额。2、会员体系权益激活与场景绑定唤醒沉睡会员为了防止用户流失京X东用专门的模型预测哪些人可能不再使用京东服务。比如发现开通会员 30 天却一直没用过会员权益的用户就给他们送10 元无门槛优惠券加免运费券的福利包。这么做之后原来只有 27% 的用户会使用会员权益现在提升到了 63%。满足用户对日常购物需求对于母婴用品、纸巾这类大家经常要买的东西京东为会员提供了贴心的补货提醒服务。比如妈妈们可以设置纸尿裤剩下 5 片时就能收到专属优惠推送。像维达纸巾就靠这个功能让会员购买次数增加了 40%而且 90 天内还在继续购买的会员比例超过了 80%。如果你也想学着用数据解决问题比如做用户分析、提升转化率其实可以看看CDA数据分析师认证CDA数据分析特别注重业务分析学会了这些不管是换工作做数据分析还是在现在的岗位上帮公司做决策都能用得上。CDA数据分析师证书与CPA注会、CFA特许金融师并驾齐驱其权威性与实用性不言而喻。在互联网行业中应用数据分析是非常适配的该行业数据量庞大、发展快。CDA数据分析师在互联网行业的数据岗中认可度非常高一般都要求考过CDA数据分析师二级CDA二级中包含了模型搭建的详细内容对于数据岗的工作来说特别有帮助。CDA数据分析师之所以备受青睐离不开它广泛的企业认可度。众多知名企业在招聘数据分析师时都会明确标注CDA持证人优先考虑。像是中国联通、德勤、苏宁等大型企业更是将CDA持证人列为重点招募对象甚至为员工的CDA考试提供补贴鼓励他们提升数据处理与分析能力。这足以证明CDA证书在求职过程中能为你增添强大的竞争力使你从众多求职者中脱颖而出。CDA数据分析师在银行业的数据岗中认可度非常高一般都要求考过CDA数据分析师二级CDA二级中包含了模型搭建的详细内容对于数据岗的工作来说特别有帮助一些企业可以给报销考试费。