如何正确认识用户留存率高低(留存率一般多少合适)

发布时间: 2022-08-1 本文共3420个字,预计阅读时间需要9分钟

留存率是衡量一个产品对用户是否有价值的最重要的指标,因此也成为产品运营们最为关注的话题之一。本文作者结合自身工作经验,总结分享了关于留存率相关的四个要点,希望对大家有所帮助。

01 究竟什么才是留存率

其实产品领域的很多指标,都缺少业界通用的定义。并不是没有优秀的定义,只是还没有在业界普及开来。就拿最简单的产品转化率来说,有多少人能分清用户转化率和用户数比值的差异呢?

再比如复购率,A 产品的复购率是 60%,B 产品的复购率只有 40%,并不一定是 A 比 B 好,很可能是 A 在复购率口径的定义上取巧,让复购率显得好看一点,方便拉投资。从这一点来看,可以说我们现在所处的时间段,还是一个方法论初生的时间段。

那么当我们说到留存率时, 到底什么才是留存率?

有人说,今天来了,第2天还来,就是留存,第7天还来,就是7日留存。

这种说法还算符合常见的数据平台的定义, 不过还不够精准.

有人说,今天来了,7天之内又来过,就是7日留存。

别笑, 真的有某明星独角兽高管要求这么定义 n 日留存, 并且还说服了 CTO, 要照此开发相应的报表每日跟踪. 当时亲临其中的我, 只好委曲求全, 整出来两个概念, 一个叫第 n 日留存, 一个叫 n 日内留存.

抱着强势批判性思维, 我们先去看背后的业务目的, 有没有合理性:

想看 n 日内的“留存”,代表着想要看这么一种业务表现:T 日来的人,有多少在之后的 T+1 到 T+n 日还来,这部分还来的人,才能算我留存下来的用户。而觉得不应该看第n日留存的原因,是觉得只看某一日来没来,过于随机了,要是用户 n+1 日或者 n-1 日来怎么办,不都没统计进去吗?

仔细品一品, 问题有两点:

看 n 日内留存的目的是为了看流失,即有多少人来过一次之后就不来了,然后通过流失反过来得出他想要的留存。出发点是合理的,但是方法确实不当。随着 n 的增加,n 日内留存下来的人会越来越多,换句话说随着时间的流逝,留存下来的人越来越多,这显然是反直觉的。不看第n日留存的原因是没有认识到留存率代表的是群体特征,而非个体特征。如果一张彩票的中奖率是 10%,有 100 万人买,那么我中奖还是不中奖,都改变不了最终有 10 万人会中奖的事实。同样的,对群体而言,单一个体是 n+1 日来还是 n-1 日来没有区别,在统计特征上影响不了群体中有多少人第 n 日回来。而拿单个用户谈留存率是没有意义的,你总不能说因为你中奖了,所以中奖率就是 100%,因为中奖率在讲的是买彩票的一大群人而不是你一个人——指标不适用。

定义留存率的目的,是想要衡量我们从各个渠道那里所获得的流量,最终有多少留下来成为我们的忠实用户。从这个业务背景出发,真正的留存率,一定是针对新用户而言的。对着老用户谈“留存”,实际是在谈另外的业务,比如:

新用户留存下来成为老用户之后,有多少能继续留下来,这个业务应该叫用户流失,而不是留存新用户留存下来成为老用户之后,某天来过之后多少第二天还来,这个业务应该叫用户回访或者访问频次,而访问频次又是跟产品形态强相关的,微信每天不只使用一次,而经期管理类 App 一个月使用七八次就不错了

而对于每日所有活跃用户的”次日留存”, 就更没有意义了. 这个虚假的数据指标完全被用户的构成所左右, 一部分是当日的新用户次留, 另一部分是当日的老用户的次日回访 (访问频次) . 当每日活跃用户 90% 以上是新用户的时候, 这个”次日留存”就会很低, 而 90% 以上是新用户的时候, 这个”次日留存”就跟产品形态强相关, 也就是忠实用户的平均使用频次.

所以科学的留存率(日)定义,应该是:T 日新增用户中,在第 n 日(即 T+n 日)再次活跃的用户,占 T 日新增用户的比例。谷歌的官方说法更简洁,叫:Percentage of new users who return each day.

02 留存率应该怎么看

通过上面的定义,我们再去看日留存曲线的时候,一定是一条这样的曲线:

如何正确认识用户留存率高低(留存率一般多少合适)

通过这条曲线,我们可以清楚的知道每一天新增的这批用户,随着时间的流逝最终留存下来了多少。并且这条留存曲线一定是可以通过乘幂函数拟合的,把第 n 日的留存率记为 Ret(n),则一定有:Ret(n)=a*n^b

这里说了这么多“一定”,其实是想强调留存曲线几乎是一条标准的客观规律,无论什么样的产品形态,都有这么一条曲线。他们可能有高有低、有急有缓,但是都可以用一条乘幂函数表示。而理解了留存曲线是客观规律这一事实,就能理解为什么我们可以用次日留存、7 日留存等作为产品的重要指标了:因为他们都是对留存曲线一整条曲线的点估计。

说白了,就是把一整条曲线降维成一个点,这样我们就可以每天观察这个点的变化情况,从而得知产品的留存状况是变好了还是变坏了。下图中是次日留存和 7 日留存的变化曲线,X 轴是日期,Y 轴是留存率,业务含义即在 X 日新增的用户,其对应的 n 日留存率是 Y。很明显,如果没有这种降维方法的话,我们就要给每一天画一条留存曲线了,几十条留存曲线摆在一起是看不出来留存随日期的趋势变化的。

如何正确认识用户留存率高低(留存率一般多少合适)

当然, 有降维就一定有信息损失. 所以我们还是要注意多角度的观测留存曲线才行. 留存曲线有两个重要特征:

前期快速下降一定时间后进入平稳期

如果我们想要提高产品的留存表现, 就要从这两个方面出发, 缩短用户群组进入平稳期的时间 (尽快激活) , 并且让更多的用户进入平稳期 (激活更多) .

03 次日留存的意义

总有这样一种观点,认为自己的商业模式是很低频的模式,用户往往要几个月才会消费一次,比如酒店、旅游,所以次日留存没有意义,也不需要提高次留。

我想从几方面多角度地全方位批评一下.

你以为用户次日不来,次月就会来了?Naive,第二天都没有用户想起你来,一个月之后用户早就把你忘光了,都去隔壁消费了用户的转化是一个过程而不是一个点,一定是从认知、认可再到认购的过程,次留代表的就是认可。只有用户认可你了,才会有后续的认购。越低频的产品,用户的决策链路越长,往往花几个月的时间货比三家,最后决定性的几分钟完成交易链路上的转化。想想如果在这几个月的时间内用户从来都没有访问过你的产品,会是多可怕的事情。所以对低频产品来说,次留同样重要。

并且由于留存曲线是一条统计意义上的曲线,次留是 15% 并不代表只有 20% 的留下来,可能拉长到一个月时间后,总共有 40% 的用户留下来。然而通过把次留从 15% 做到 20%,你是可以预知到一个月后留存下来的用户有可能超过 50% 的。这也是这个数据指标的重要价值:通过量化的方式衡量业务表现的变化,并且尽可能的更早发现变化。注意重点是衡量业务变化,而不是衡量业务,如果没看懂,建议仔细品一品。

另外衍生一点, 次留可以不拘泥于 App, 小程序这些具体形态上, 从更高的层面上, 应该聚焦到产品价值本身的留存上. 如果能通过搜索引擎, 社交媒体等, 持续的让用户体验到你的产品的核心价值, 就能做到用户留存了. 通过 RSS 订阅的方式订阅和持续阅读少数派的文章, 即使不访问少数派 App, 这个用户也是少数派的留存用户, 也会产生实际价值, 比如购买少数派的周边.

04 从平台留存到细分功能留存

上面我们谈到留存率时, 都是面向整个产品或者说整个平台的, 比如电商 App 平台的新增用户有多少留存下来. 而当平台所提供的产品价值不止一种时, 就会衍生出多种多样的细分功能留存.

拿美团来讲, 巨无霸美团提供了哪些不同的产品价值呢:

叫外卖订酒店订机票打车共享单车买菜买药……

作为一个超级 App, 融合了多种服务, 提供了多样的产品价值. 对于每种服务, 可以看到美团都有做新用户的营销活动, 比如没用过买菜服务的用户, 进入买菜频道的时候还是能享受到新用户优惠. 相应的, 只要存在”新用户”的概念, 就存在于新用户对应的留存概念: 买菜服务的新增用户中, 有多少会留存下来持续使用买菜服务.

甚至就算不是超级 App, 也可以细分出更精细的留存. 拿普通电商来说, 可以细分到品类的留存, 频道的留存:

女装品类,每天浏览女装品类的新增用户中有多少留存下来持续浏览女装秒杀频道,每天秒杀频道的新增用户中有多少留存下来持续使用秒杀频道……

当用户在多个不同的服务中留存时, 代表着用户对产品价值的认可, 相应的, 整个平台对用户产生的总的产品价值就更大了, 也就意味着平台的留存会随着细分功能的留存提高而提高.

05 结语

相信大家看到这里已经对留存的基础概念有了相对全面的了解。通过制定正确的留存指标,我们才能更好的发现产品的问题。否则很有可能做了一堆事情,不小心影响了产品黏性,结果还看到“留存率”变高了——新用户流失,老用户占比越来越多,大盘留存反而会变好。

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