精益数据分析卡片：留存分析

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留存分析的根本目的在于留住用户，根据分析结果制定对应的策略，以及规划好产品迭代以更好的保证用户的稳定。

 

 

虚荣指标的假面

 

许多创业公司都喜欢强调自己的用户数。曾听某个朋友说起，他的公司对外号称有1400万企业级注册用户，他们的用户增长趋势如图所示：

 

 

然而总用户数就是一个典型的虚荣指标，这个数字只会随着时间增长（经典的“单调递增函数”）。它并不能传达关于用户行为的信息：他们在做什么？是否对你有价值？他们中的很多人可能只是注册一下，就再没有使用过。

 

一个公司真正需要关注的指标，是可付诸行动的指标。例如留存率，这个指标揭示了产品留住用户的能力，因此显得格外关键。当产品做出调整时，这个指标也会相应地变化。如果调整的思路是正确的，这个比率就应该上升。这就意味着，它可以指导你试验、学习和迭代。

 

如你所见，这是数据分析工具系列的第 4 篇：留存分析。

 

 

留存的“庐山真面目”

 

what留存？

 

留存，顾名思义，就是用户在你的网站/app中留下来，持续使用。一个用户，在你的产品上留存得越久，带来的收入就越高。 反复返工提供给

 

留存的价值

 

引用《打造 10 亿美金产品的核心秘密：用户参与层级模型》中的例子：

 

 

现在有两个公司A和B。A 公司每月新增 500 万用户，月留存是 80%；B 公司每月新增 250 万用户，月留存是 95%。

如果两个产品的留存率不变，六个月之后，他们的月度活跃用户（MAU）见上图，A 公司领先。

 

 

三年之后，B 公司拥有 4200 万用户，超过了 A 公司的 2500 万用户。且 B 公司的增长曲线比 A 公司漂亮得多。这就是留存率的巨大影响，复合增长的价值。

 

解析留存

 

先来看看次日留存率的计算公式：次日留存率 = 次日留存用户 / 当日新增用户。

 

由此，可以拆分出留存的三个核心元素：用户、时间、留存动作。

 

用户

 

用户是留存分析的对象，一般可以从这两个角度进行分析：

 

（1）从用户的获取角度分析

通过不同渠道获取的用户的留存率是不同的。举个栗子，一个主打奢侈品交易的电商APP，如果在今日头条投放广告获取用户，恐怕用户看一眼就走人了。

 

在不同时段获取的用户的留存率也是不同的。举个栗子，一个午夜电台APP，如果用户在早上下载后收听，很可能因为没有找到想听的内容而卸载APP。

 

（2）从用户的行为角度分析

用户能否留下来，取决于产品功能设计是否满足了用户的核心需求。所以，我们需要了解新用户使用过哪些功能，或者说发生过什么行为后，他们留下来了。

 

我们希望新用户在使用产品时能尽早产生惊喜感——这就是我想要的！希望他们能快速发现产品价值，并且留下来。值得一提的是，用户路径图就能帮助我们发现用户是如何一步步发现产品价值的。

 

时间

 

这里的时间，特指用户的在产品上的使用时间。对于不同时期，我们应该有不同策略，总的来说，在振荡期和选择期，我们应该关注新用户的留存，进入平稳期以后，着重关注产品功能留存。

 

留存动作

 

不同的用户行为对我们的价值是不一样的，例如使用初级功能的免费用户和使用高级功能的付费用户。所以，我们需要查看不同人群的留存情况，当一个付费用户变为免费用户，某种程度上也可以看做一种流失。

 

留存实战：Airbnb，从卖盒装麦片到13亿美元

 

2008年，Airbnb刚刚成立，因为资金短缺不得不依靠售卖盒装麦片获取收入。然而副业很快失败，到了2009年，Airbnb每周的收入仅200美元，差点破产。在生死存亡的边缘，他们获得硅谷创业教父保罗·格雷厄姆的投资。格雷厄姆事后承认：“这群甚至可以靠卖麦片来挣取收入的人，他们的项目死不了。”

 

Airbnb曾卖过的盒装麦片

 

利用竞争对手提升用户留存

 

Airbnb成立之初，该领域最大的竞争对手Craigslist拥有Airbnb艳羡的海量用户基数。尽管 Airbnb一直试图靠塑造差异化的产品形态来将自己与竞争对手区隔开，但一个不可否认的事实是：对于订房这样的供需平台服务而言，用户数的多少是人们选择的首要因素。因为：

 

• 供方会选择潜在消费者最多的平台发布信息

• 消费者会挑货品足够充足的市场来比价下单

 

意识到这点后，Airbnb推出了一项功能：允许用户在Airbnb发布信息的同时，方便地将相同的信息内容复制一份同步发布到Craigslist上。用户在Airbnb发布信息后，就会收到一封电子邮件，告知用户：将该信息同时发布到Craigslist可以帮助您每月增加500美元的收入，您只需要点击这个链接，剩下的交给我们来为您完成。于是用户往往会不假思索地点击链接，毕竟这没什么坏处，反倒是增加了许多房源出租信息的曝光量。

 

 

这项功能为Airbnb带来了意想不到的效果：

 

• 来自Craigslist的回流撑起了Airbnb的人气，许多人纷纷加入注册，发布出更多出租的信息；

• 原本习惯去Craigslist发布信息的用户，开始变成Airbnb的用户，因为现在只要在一处发布就能同时出现在两处;

• 原本的Airbnb用户的黏性更强了，因为他们确确实实在这里获得了更多的收入。

 

优化用户体验提升用户留存

 

2009年，Airbnb发现那年夏天的成交情况并不乐观。于是创始人开始着手调研此事，他们四处飞行，总共在24家不同的家庭旅店订房体验，试图找出问题根源。

 

最后终于水落石出，许多在Airbnb上张贴招租信息的人，并不懂得如何在发布内容时尽可能展现出房间最好的一面。他们拙劣的拍摄技术和糟糕的文案组织，掩盖了房屋本身的优势，让远在世界另一头的人隔着屏幕难以做出判断。

 

“好吧，这事一点也不奇怪，没有人会为了不知道会买到的什么玩意儿而付钱。”创始人说。

 

遇到这种问题，一般网站的做法是给用户群发邮件，教会他们如何去拍照，并给他们评估打分。但Airbnb采用了一种看似低效，实则奏效的方式。他们花5000美金租借了一部高档相机，挨家挨户免费为纽约的许多招租者的房屋拍摄照片。好卖相带来了好的收益。纽约当地的订房量很快上涨了两三倍，月底时Airbnb的收入整整增加了一倍。这一做法日后被复制到了巴黎、伦敦、迈阿密等地。

 

受益于专业摄影师拍照的房屋，相较同类能获得两到三倍的订单量，随后Airbnb也能从屋主那里额外得到每月约1025美金的分成。到2012年，已经有2000余位自由摄影师受雇于 Airbnb，在六大洲拍摄了超过13000间房屋。

 

专业摄影师介入后Airbnb的流量增长情况

 

利用社交网络提升用户留存

 

Airbnb这种新兴模式的优势如下：

• 相比专业酒店宾馆，人们往往可以以便宜30%~80%的价格入住家庭旅店

• 能与当地人交流结识，成为朋友

 

然而与此同时，潜在的风险也同时出现：不法分子可能借机从事盗窃、抢劫、非法集会等犯罪活动。

 

Airbnb若想继续成长，就必须解决用户之间的信任危机。于是2011年夏天，Airbnb开放了社交网络连接功能，允许用户连接他们的Facebook账号。当启用社交网络连接功能后，人们可以看到自己与房主之间的共同好友是谁，或是哪些朋友曾经租住了这间房。人们也可以根据屋主的地理位置、性别等信息进行搜索，找出感兴趣的房源。

 

当这一产品特性上线后，创始人很快宣布，Airbnb上已有16516967对好友关系，并且持续猛增。在通过社交网络解决了最基本的人与人的信任问题后，人们得以方便地考察房东的背景资料，选择合适的入住对象。来自同一座城市、同一所大学、同一个街区的好友之间的联系与交易也更为紧密。

 

 

写在最后

 

留存分析，本质上是帮助我们了解自身产品留住用户的能力，指导我们去试验、迭代和优化我们的产品。而更重要的，是大家务必理解虚荣指标与可付诸行动的指标的区别：

 

• 虚荣指标：一切无法帮助你决策下一步行动的指标

• 可付诸行动的指标：能揭示信息，指明方向，帮助你改进商业模式，决策下一步行动的指标

 

漏斗分析到这里就结束了，下一篇，我会带来A/B测试。欢迎关注我的数据分析工具系列，我会讲述如何改善用户体验，提升转化，帮助你更好地运用数据驱动产品运营。

End.

来自36大数据

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