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易观方舟|留存分析构建的方法有哪些呢?

什么是留存分析呢?易观方舟与你一起看一下。留存,是指用户在App、网站等应用上使用过,并一段时间后仍有使用。留存分析模型是一种衡量用户健康度参与度的方法,超越下载量、DAU等这样的虚荣指标,深入了解用户的留存和流失状况,发现影响产品可持续增长的关键因素,指导市场决策、产品改进、提升用户价值等等。

 

留存的作用

 

就好比非常经典的“注水放水”数学题。我们每天都会面对新增用户,也会面对流失用户,池子里剩下的水就是活跃用户;而留存分析就是分析多少用户进来了,多少用户流失了,具体情况是什么,对整个产品的影响究竟有哪些影响......

 

如果不做好留存,用户进一个走一个,产品就永远不能做增长。以图中为例,假设每月新增1000个用户,且没有任何人流失,那四个月之后,大概会有24000个用户,但在实际情况中,这种假设是不成立的。有人进就有人出,所以假设每个月新增1000个用户,留存率做到90%(这其实是一个非常高的值),两年后,每个月大概会持续9000个用户。这时会发生什么呢?假设每月新增的1000个人是固定的,留存率是90%,24个月之后,该产品用户总数将不会再发生大的变化。因此做好留存分析至关重要。

 

构建常见的三类留存方法

 

通常用的三类留存可以这样来构建,以移动端应用为例,我们可以通过易观方舟来分析新增用户、活跃用户留存以及自定义留存率。

 

1、了解新增用户留存

 

可选择【初始行为=首次启动,回访行为=任意事件】,即可分析用户在首次使用应用后的留存情况。

 

2、了解活跃用户留存

 

可选择条件【初始行为=任意事件,回访行为=任意事件】,即可分析活跃的用户后续使用应用的情况。

 

3、自定义留存

 

相较分析新增活跃用户的总体留存情况,我们更关注核心事件用户留存情况:

 

例如,对于电商的运营,比较关注的一个指标是复购率,我们可以定义【初始行为=支付订单,回访行为=支付订单】来了解用户的复购行为,用户多长时间会产生复购,我们点到任意数据节点,可以看到详细说明,比如此处代表的是2019年2月4日支付订单的用户是1729人,在第3日,即2月7日,这些用户中又有32人支付订单。

 

如果想了解某类商品的复购率情况,可以在事件行为上增加条件。比如想了解家电类商品的复购率,同时在初始行为和后续行为上添加条件,选择商品分类包含家电,可以查看家电类产品的复购情况。

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