如何判断用户在不断增长?

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写的非常好,强烈推荐。

以前做产品的时候,总是用“日活”、“周活”、“月活” 来检测App,认为活跃用户数不断上升,就代表客户在不断增长。
其实这是不准确的,有可能只是公司做了很多拉新的活动,带来了更多人,掩盖了流失率居高不下的问题。
也就是说,拉新人数超过了流失人数,我们暂时没有意识到客户流失的问题,但实际上,如果我们停止拉新,很可能日活就会不断降低。

那如何判断用户在不断增长呢?

我们可以用留存堆积图来判断。用新用户数量+老用户留存,这些用户数加起来才是真正的用户增长。


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想要实现真正的增长,就要想办法让用户留下来。

为什么要关注留存呢?

主要是现在获客成本是非常高的,无论是时间还是金钱,成本都非常高。而客户产生价值往往需要很长时间才能产生,如果我们没有想办法把客户留下来,那么这个客户的获客成本相当于白花了。


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从上图可以看出,从获得客户,到从客户身上产生利润,时间是非常长的。在这种情况下,客户留在我们产品的时间越长越好,这样利润的面积就会越来越大。

如何优化产品提高留存?

思路:一条常见的留存曲线包含 振荡期、选择期和平稳期。


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总的来说,在 振荡期、选择期,我们应该多关注新用户留存,也就是提高次日留存率,而进入平稳期后,着重关注产品功能的留存。

留存分析步骤如下:


image.png

通过监测数据,当我们发现留存率下降这个问题时,接下来就需要探索数据来发现留存下降的原因。

这个过程我们可以通过用户访谈、用户反馈、用户使用行为来分析用户遇到的问题。
这个过程需要不断的假设,检验,来找到真正的问题。

这就要求我们能把各个核心功能都监控好,这样才能发现异常,开始分析问题。

另外,我们可以寻找Magic Number。
也就是分析出新用户使用过哪些功能,或者发生过什么行为后,他们就留下来了。

为此可以做如下几点:

  1. 明确衡量的目标:对于我们来说,我们关注的是第一周的留存和次周留存之间的关系。具体来说,我们希望找出用户的那些次周留存高的行为。
    2.确定新用户早期 On Boarding 时候的行为。比如登录次数,信息发送个数,关注人数,分享次数,点赞次数等。
    3.分别计算在一定时间内这些行为和次周留存的相关关系,找出在第一周不同行为的次数和次周留存率之间的关系。

通过上述行为,找到可能的Magic Number,再通过测试,找到真实的魔法数字。一旦找到,将会带来巨大的增长。

一旦留存曲线提升上来后,我们就可以做用户的变现甚至于其他事情,这样我们的用户才能慢慢地增长,最后实现留存的增加。

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