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这篇文章,纠正你对留存的所有错误认识


这篇文章,纠正你对留存的所有错误认识,店家网

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),(抖音刷粉平台ffe7.cn),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。

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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。

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,(抖音刷粉平台ffe7.cn),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人人都是产品经理的文章,即使不访问人人都是产品经理 App,这个用户也是人人都是产品经理的留存用户,也会产生实际价值,比如购买人人都是产品经理的周边。

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,(拼多多货源平台),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。

相应地,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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