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数据运营:如何利用数据分析提高用户留存?

1.相识新用户留存近况

方才我们讲到,对付新用户来说,Onboarding上手激活的环节很是重要。可否让用户在第一次利用产物时就能迅速低成当地感知到产物代价,抉择了新用户的激活率。

综上所述,假如产物不能留住用户,我们的产物就像一个镂空的篮子,倒入的水越多流失的也越多,这意味着我们的产物是无法实现可一连增长的。另外,在流量越来越贵配景下,留住老用户显得愈发重要。

凭据上述思路,留存用户阐明可以针对差异群组用户成立留存曲线,调查差异特征用户的留存环境,从而找出影响因素。

针对这样的流失环境,我们对产物举办了一个调解将激活步调提前,可以发明新用户留存有明明晋升。但详细来说,本来没有打仗到实际激活步调的访客中有一半都已经乐成被激活,上线后新用户的留存率也有明明提高。

通过对新会见用户和全部会见用户的留存曲线比拟阐明,我们会发明新用户的留存明明低于全部用户,那么从这个角度来说,新用户的留存就是很大的一个增长点。

4.激活时间与留存影响

从上面这张图里我们会发明,新用户的激活机缘应该越快越好。绿色的曲线是当天来了被激活的新用户,下面这条赤色的线是当天来了没有被激活的新用户。可以发明赤色这条线的留存长短常很是低的,也就是说,假如一个新用户没有在利用产物的第一天完成激活行为,那么他流失的大概性会很是的高,根基上默认为流失。

谈到激活,我们经常会讲到「AhaMoment」,即用户体验产物时发明焦点代价并发生反复利用动力的惊喜时刻。差异产物的「AhaMoment」也有所差异,好比LinkedIn是一周添加5个社交干系,Facebook是10天内添加7个挚友。

1.界说高代价留存用户

在第一个主要流失环节,我们通过用户分群筛选出这个环节没有被激活的新用户,通过用户细查来查察这些新用户的行为轨迹,可以发明一半以上的访客都是在注册登录的环节约失的。从典范的用户行为轨迹可以发明许多用户都卡在了登录注册这个步调,他们基础就没有去打仗到实际的激活环节。

5.通过数据特征梳理出,高代价非留存用户在摸索产物成果和洽处碰着的障碍

那么对付这部门用户的激活优化,我们就可以将激活步调提前,不需要注册/登录,进来就可以看到内容。

我们需要按照本身的产物,来找到用户的AhaMoment,辅佐用户尽大概快地触达产物代价。首先我们需要知道哪些成果大概使新用户感觉到产物代价,可以操作第三方数据数据东西,对利用过差异成果的用户留存率举办阐明比拟,找到留存率最高的产物成果。

过了选择期就是平稳期,留存率进入一个相对不变的阶段。在这个阶段我们就要思考产物对用户的恒久代价是什么?如何才气让用户重复体验到产物的代价?总之,只有做好每个阶段的留存阐明和晋升,留存曲线才气整体改进。

可以发明,有的渠道激活率和留存率都低,那么就大概是渠道人群对产物的需求匹配度低,这部门环境更多的是需要对渠道举办调解;有的渠道,大概是激活率低但激活留存率略高于整体,那则大概渠道用户较为精准,这需要进一步研究业务数据。

如图所示,在宣布会和网络热议的发动下,三款应用在15-16日两天迎来了用户的发作式增长,但从上线第三天起,三款应用的新增用户数开始暴跌至险些同一程度。获取用户只是第一步,留住用户才是所有产物最终方针。本日我们就来说说如何用数据阐明来晋升用户留存率。

四、如何阐明留存数据

确定好激活方针后,我们可以开始评估新用户的激活状况,有针对性地对差异的用户举办运营。在这个案例中,新访客有30%未激活,对付这部门用户我们要做的工作就是晋升激活率;其余已激活的新访客,和老访客优化的偏向有点雷同,就是如何去晋升留存,让他们一连利用产物。

通过比拟差异成果的留存率,找到新用户利用后留存率有明明晋升的成果,再团结新用户上手成果本钱的坎坷,来进一步缩小范畴确定新用户的激活方针。

2.行为分组

每周的活泼用户组成是本周新用户和之前每周留存下来的老用户。颠末29周后,左图中的之前留存老用户根基上就衰减为0,而右图中可以看到最早获取的用户仍有部门能在29周后留下来。比拟两种环境,它们的拉新量一致,留存率仅有2%绝对值的区别,可是29周之后,用户的量的比例为1:2。这个图就较量为形象的说明白,留存率对付活泼用户量增长的重要性。

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