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拉新越來越難,留存應該怎么做?
2022-04-28 15:53:30

當前市場產品同質化愈發(fā)嚴重,投放廣告、瓜分流量,拉新成本越來越高,部分產品新用戶平均獲客成本達到了幾十甚至幾百元。

所以如何提高留存率,將高額獲取的用戶留住,提高用戶對產品的依賴,變成了更重要的需求。


大家都非常熟悉的AARRR模型,

Acquisition

Activation

Retention

Revenue

Refer

即用戶獲取、激活、留存、收益以及用戶傳播,通過下圖可以看到,這是一個典型的逐級減少的漏斗圖,通過對于每個環(huán)節(jié)轉化率的分析變化,來確定實現(xiàn)最終轉化的關鍵方法,不斷進行優(yōu)化迭代。


在目前產品普遍紅海的情況下,增長專家們也對模型進行了新的思考和優(yōu)化,在AARRR模型中,最為關注的是用戶的獲取,通過擴大漏斗頂端的流量池,實現(xiàn)最終轉化的提高。


在目前市場情況下,獲客已經很難成為增長實現(xiàn)的最重要指標了,重新定義的RARRA模型,幫助人們把關注重點從用戶獲取轉移到用戶留存上,這就需要更多的去關注用戶活躍和留存數(shù)據(jù)


下面我們一起來看下關于留存分析的一些具體數(shù)據(jù)分析過程和分析方法

一、留存里的不同概念

留存率定義為用戶在某段時間內開始使用網(wǎng)站/應用(一般定義是注冊),經過一段時間后,仍然繼續(xù)使用的人被認作是留存用戶。

留存率體現(xiàn)了網(wǎng)站/應用的質量和保留用戶的能力,也可以說留存率越高,代表用戶對產品的依賴性更強。


留存率計算方法:

留存率=登錄用戶數(shù)/新增用戶數(shù)*100%

一般統(tǒng)計周期為天,常見的周期維度有次日、7日、14日/15日、30日、60日、90日


比如:

次日留存率:(第一天新增用戶數(shù),第2天還登錄的用戶數(shù))/第一天總注冊用戶數(shù)

7日留存率:(第一天新增用戶數(shù),第8天還登錄的用戶數(shù))/第一天總注冊用戶數(shù)

30日留存率:(第一天新增用戶數(shù),第31天還登錄的用戶數(shù))/第一天總注冊用戶


不同周期維度的留存率數(shù)據(jù),也代表著用戶對于產品感知的不同階段。


次日留存率,通??梢员硎居脩魧τ诋a品的第一印象,例如注冊流程、新手引導、界面UI等,代表產品是否能第一時間帶給用戶好的感受和價值體驗。


周留存率,此時用戶基本已經體驗了產品的大部分功能,這時留存的用戶代表其需求和產品功能相匹配,已產生初步的忠誠度。


月留存率,更長期的留存率數(shù)據(jù),代表用戶對產品產生依賴感,這部分用戶更深入的使用和了解產品,這時產品的不可替代性和核心價值,是留住這部分用戶最重要的東西。


二、留存率的計算分析


下面我們用數(shù)據(jù)可視化工具BDP,一起看下具體的數(shù)據(jù)分析過程,以新增用戶的日留存率計算為例


1、數(shù)據(jù)準備

包含字段:用戶id 、該用戶訪問時間、賬號注冊時間


2、表格設置

維度:訪問日期(按日分析)

數(shù)值:新增用戶數(shù)(即用戶id計數(shù)值)

1日留存率:將用戶id字段拖至數(shù)值欄,在高級計算中選擇留存率

在基本設置中,可以選擇留存周期,設置第1日留存率,即次日留存,以次類推,還可以拖拽字段,分別設置2、3、4、5、6、7、15日的幾日留存


當維度中為日期字段時,留存的計算配置會根據(jù)日期字段的粒度調整,如果為按日,則計算的是1日、2日后的留存;如果為按月,則計算的是1月、2月后的留存。按周、按季、按年同理。


注:

在上面的示例中,我們添加了一個新增用戶數(shù)字段,這里使用了篩選器,來確保排除老用戶的訪問記錄影響。

使用day_diff([日期字段1],[日期字段2]),求出兩個日期差,通過日期差是否=0,來判斷是否為新注冊的用戶


此時后續(xù)添加的留存率也會受篩選器影響,如果不想影響后面的留存率數(shù)值,可以在高級選項中,添加例外字段,排除影響。


更靈活的留存率分析:

留存率計算中的留存周期還可以設置為范圍時間自定義時間段

范圍時間:可以設置一個范圍時間來統(tǒng)計留存,例如設置為1~3日留存,則會將3日內有重復訪問的用戶計為留存用戶,并以此計算留存率

自定義時間段:可以設置一個固定的時間段來統(tǒng)計留存,例如設置為2016年12月7日~2016年12月11日,則會將在此時間段重復訪問的用戶計為留存用戶,并以此計算留存率

留存率的可視化設計:

在上面的圖中,根據(jù)不同的留存率數(shù)值大小設置了顏色顯示,可以通過色階顯示,清晰展示用戶留存率的變化或異常值


三、留存數(shù)據(jù)分析

根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計和結果,我們可以結合一些方法進行分析

1、劃分新老用戶


新老用戶在產品中產生的行為不同,需求階段也不同,所以劃分新老用戶后,可以對應的找出優(yōu)化改進方向。

例如,影響新用戶留存的因素可能是

注冊流程是否簡單;

界面UI設計;

引導流程是否友好;

是否能第一時間體驗到產品核心價值等

新用戶對于產品還沒有產生忠誠度,很多原因都會影響用戶的進一步使用體驗


老用戶更關注

產品功能迭代;

有無售后使用支持服務;

競品影響等等


在使用過程中,一部分不符合需求或者沒有被滿足需求的用戶會流失掉,如何讓更多的老用戶更加依賴產品,用戶回訪、好的建議反饋渠道、優(yōu)惠活動等,對這部分老用戶進行好的維護是方法之一。


2、劃分產品功能


通過對不同產品功能的留存分析,可以了解各個功能的價值,才能對應的針對不同功能,采取更加適合的迭代優(yōu)化,也避免在一些對于用戶價值較低的功能上浪費成本。


例如,使用頻繁且使用用戶數(shù)較多,留存率較高的功能,是產品的核心功能,是需要進行好的維護,避免出現(xiàn)問題的功能;


部分功能使用不頻繁但是留存率較高,說明這些功能對于用戶有長期價值的,也是產品中值得推廣和引導的功能;


發(fā)現(xiàn)部分功能使用過的用戶較多,但是留存率較低時,就需要具體分析原因,是由于該功能并不符合用戶需求,還是由于體驗不好沒有能留住更多用戶等


產品功能的留存率細分分析,能為后續(xù)的產品優(yōu)化更新提供支持。


3、劃分不同渠道


不同渠道引流的新用戶的留存率,是幫助我們了解渠道價值、宣傳方向等的重要指標。


在產品宣傳推廣中,不同渠道獲取的用戶群體畫像不同,例如搜索引擎的推廣和短視頻廣告等平臺獲取的用戶往往不是同一批,同時,他們的需求也不完全一致。在搜索引擎引流的用戶,大部分是已經有明確需求,在搜索類似產品等的過程中被引流,他們往往希望在第一時間解決當前需求;而短視頻平臺,可能是被廣告中的宣傳詞、產品效果等吸引,想了解產品的核心價值等。


結合對不同渠道引流的用戶的留存率分析,可以調整渠道的投入成本和宣傳方向,以提高整體的用戶留存率。

在留存率分析的過程中,通過一層層的細分和數(shù)據(jù)支持,來幫助我們更好地做產品的更新迭代、運營方式的調整等。提高整體用戶留存,才能讓產品更加可持續(xù)性的發(fā)展。

示例圖表制作:BDP數(shù)據(jù)分析工具(個人免費注冊)

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    2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容;
    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構或個人存在關聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br />    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶;
    2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
    3)使用夸張標題,內容與標題嚴重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


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二、違規(guī)處罰
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