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用戶留存分析案例

某社交APP某社交APP用戶留存分析我們都知道用戶能留下來的核心的原因是還是產品功能設計能否滿足了客戶的核心需求。如果能滿足的話，我們能不能再進一步，我們這個產品的設計能否比較好的、比較快的、比較方便地滿足客戶的核心需求，這是第二點。所以我們需要了解新用戶使用過哪些功能，或者說發(fā)生過什么行為后，他們留下來了。進一步的，我們需要知道用戶訪問初期在網站/App的某些行為、頻次可能會讓用戶留下來，并且長久使用，成為忠誠用戶。發(fā)現了這些行為和發(fā)生次數，優(yōu)化產品，促進用戶使用這些功能，就可能帶來更高的留存率。某社交APP用戶留存分析我們希望新用戶在使用App的時候能夠盡早的對我們的產品說“aha！”，希望他們能快速發(fā)現產品價值，并且留下來。因此希望能找到我們APP的魔法數字。現階段我們最關注的是用戶初期留存，所以需要了解用戶在使用APP早期（第一周做的事情）和次周留存之間的關系，并且找到那些具有高留存的行為。為此我們做了如下幾點：A

明確衡量的目標：對于我們來說，我們關注的是第一周的留存和次周留存之間的關系。具體來說，我們希望找出用戶的那些次周留存高的

行為。B確定新用戶早期OnBoarding時候的行為。比如登錄次數，信息發(fā)送個數，關注人數，分享次數，點贊次數等。C分別計算在一定時間內這些行為和次周留存的相關關系，找出在第一周不同行為的次數和次周留存率之間的關系。某社交APP用戶留存分析我們發(fā)現新用戶首次訪問7天內，以下四個行為、頻次都與次周留存具有很強的正相關關系：發(fā)送信息6次、點贊8次、分享5次、關注人12人。

然后我們根據公司現階段戰(zhàn)略，每個行為的人數占比，可實現的難易程度，將“分享5次”和“關注12人”當作我們MagicNumber的候選名單。某社交APP用戶留存分析85%45%65%50%65%然后我們使用A/B測試，通過產品和運營上的改變，讓兩組用戶分別盡可能多的達到這個兩個指標。然后，我們對這兩組用戶進行了驗證，我們發(fā)現促進用戶分享的那組用戶，次周留存并沒有得到太多提升；而關注12人的那組用戶，次周留存有大幅提高。最后我們將7天內關注12人當作我們的Magicnumber，并將這個指標當成我們衡量用戶OnBoarding效果的最重要參考。

在選擇用戶OnBoarding過程決定性的產品時，需要遵循這個原則：做過的都留下，留下的都做過；沒做過的沒留下，沒留下的沒做過。注意：發(fā)現

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