今天继续关于用户增长的留存环节

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AARRR模型之留存

与留存有关的概念

1、留存

指，用户持续完成关键行为：1）用户的留存要与关键行为挂钩；2）如果留存用户并没有完成关键行为，很有可能在免费试用期结束后离开产品

2、留存率

指，过了一定时间后，有百分之多少的用户已经在产品内完成了关键行为（只要有一次即可）

3、留存的频率

找一个较长的时间段（如60天），找一组至少进行了关键行为两次以上的用户群，看看大部分用户两次关键行为之间的时间间隔

例：健身应用，数据分析显示80%以上的用户每两次健身之间间隔7天左右，那么该产品的留存频率就是一周

4、用户参与度

在一定时间内，用户平均有几个关键行为和有百分之多少的用户同时有超过一种以上的关键行为

按参与度进行的用户划分

1）消极用户

这些用户并未正确使用产品，而是按照自己的方式以比较正常的频率持续使用产品

2）核心用户

这些用户以比较正常的频率，正确的使用产品

3）超级用户

这些用户不仅高频使用产品，还同时使用很多功能，发现了产品的进阶功能

用户参与度阶梯迁移

图：用户的参与度阶梯

“留存率-参与度”产品矩阵

为什么要关注留存？

1、让增长可以持续

净用户增长 = 新用户加入 – 老用户流失

数据显示，应用商店排名前10的应用的50天留存率在50%以上，而所有应用的平均值低于5%

2、影响运营的方方面面

1）使用户付费周期变长，用户生命周期价值 LTV 升高

2）使团队有预算测试更多、更贵的增长渠道

3）带来更多忠实的老用户，提升推荐率

提升留存率的策略

1、新用户激活阶段

“使用户快速完成关键行为”的方法

1）用户从产品中获得的价值越大，留存率越高

2）不断优化新用户体验，让用户快速完成关键行为

3）使用触发物，强化用户对产品价值的认知

2、中期留存阶段

“使用户熟悉产品，发现更多价值，形成使用习惯”的方法

1）向用户提供各种各样的回报，鼓励他们通过行动获取回报，行动越多，回报越大

给用户的单次行为提供一个“奖励”，并且这个奖励是不固定的，每次都不一样，让用户期待下次 实际回报与体验式社交回报相结合 实际回报：挣钱、省钱 体验式社交回报：会员升级、高人一等的产品体验（贵宾休息室、优先值机）； 常用方法：① 认可用户成就——认可邮件/奖章；② 个性化的客户关系——个性化的触发物（回报）&带有个人姓名的邮件/信函/产品/个性化的产品推荐

2）要求用户在产品中投入一点努力，而这一点努力可以增加用户在产品里的价值中

3）通过调整触发物使用的数量、方法、频率和内容，帮助用户形成使用习惯

实际案例

每天早上8点给小王推送提醒，小王看到提醒开始用产品写计划 下次再收到提醒，小王会更有可能持续打开产品写计划 足够多次数之后，即使没有推送，小王也会自己想到该写计划了

4）增加同一用户使用不同产品功能的数量

5、打造一个参与闭环

1）一种能够把“行为”放大的良性循环，让用户的一个行为带来多个行为

2）从产品，要找到有效的“钩子”，通过有效地触发让用户完成行为

3）从用户，产品的设计要和用户的内在动力相一致，且要在用户行动后给予反馈和奖励，以激励用户下一次行动

4）参与闭环的基本组成

5）两种参与闭环案例

单人模式 用户的行为能带动他自己的下一次行动 如：客户忠诚计划 Facebook 单人闭环 多人模式 用户的行为能带动其他用户的行为 LinkedIn 多人闭环

3、长期留存阶段

“使用户经常回来，避免流失”的方法

1）、让用户不断重新认识到产品的不可或缺

2）不断完善产品，升级功能

3）产品为用户带来更大价值

4）定期推出新功能

持续的用户引导 帮助用户体验还未体验到的核心功能 帮助用户体验新功能 控制上新的节奏 提前预告有新品即将上线，并告知新品将为其带来的新价值，有助于提升用户留存 如，半年度的新品发布会

5）让用户使用多个客户端

数据显示这样的用户留存更高，尤其是在主流客户端发生变化时

6）不断调试信息传达的内容和方式

7）提供重复使用的奖励

4、流失用户阶段

“唤回已经流失的用户，令其重新发现产品价值”的方法

1）通过采访调查流失的原因

2）改善产品

三种用户沟通渠道的特点

移动推送测试的注意事项

1）监测负面的影响，如用户取消推送权限的比率和应用卸载率

2）通过在小比例用户上测试来控制总体的影响

3）只有在最紧急的时候使用震动

4）在计划移动推送时，考虑用户的日常生活节奏

5）在文案中使用多种多样的个性化的语言

6）通过深度链接（deep link）让用户直接到达应用内指定的页面

7）不断测试，持续优化

移动推送方案 Andy Carvell 的 RRF 模型

1）覆盖面 Reach

覆盖面广：由触发情景和适合用户群决定

2）相关性 Relevance

相关性高：由及时性和内容的个人化决定

3）频率 Frequency

频率高：由触发情景的频率决定

适合出现在产品内的信息

1）推广新功能、新内容或提高已有功能实用度

2）对时间敏感的信息

3）给用户提供信息，和用户互动、对话

推送点击率的市场平均值

用户可能流失的10大原因

1、市场上出现了竞争产品

2、竞争对手推出了新功能、启动新宣传，抢走了用户

3、公司没有采用的沟通方式与用户沟通，如没有传达正确的信息、没有把握好的频率

4、没有把握好建立用户忠诚的机会，没有让用户养成有规律的使用习惯

5、没有让用户强烈感受到自己受到了重视并得到理解

6、公司提供的产品或服务已经不能满足用户新的迫切需求

7、用户找到了一个更方便也更令他们满意的方式满足自己的需求

8、新一轮广告宣传吸引了大量新用户，但产品并不适合这些用户

9、提供很大的广告促销折扣后，价格恢复正常后大量新用户很快就弃用产品

10、基于新增渠道带来的新用户，产品暂时无法100%满足他们的需求

如何对留存曲线进行数据分析？

1、绘制用户留存曲线图

第一步：列出关键行为

对于电商产品来说，关键行为意味着用户最终成为付费用户。 对于社区产品来说，关键行为意味着用户成为内容贡献者。 对于互金产品来说，关键行为意味着持续的投资者。 对于内容产品来说，关键行为意味着用户成为内容付费者

第二步：发现天然使用周期

通过行业标杆和用户行为数据发现大多数用户每两次进行关键行为之间的间隔

第三步：记录每周期首次激活用户数N

每个周期，如每周或每月，有多少人首次完成了关键行为

第四步：追踪用户持续完成关键行为的数量M

有多少首次激活的用户在接下来的每个周期里，继续完成关键行为

第五步：计算每周期留存百分比

计算每周有关键行为用户占首周激活用户数的比例M/N

第六步：绘制留存曲线

绘制留存百分比随时间变化的曲线

2、如何判断留存曲线的好与坏？

1、获悉行业留存率和竞争对手留存率

2、横向观察同一人群的留存曲线：好的留存曲线应该变得越来越平

3、纵向对比不同维度人群的留存曲线

群组划分维度 流量来源 用户特征 不同行为 了解活跃用户在产品里都做了什么，有助于了解他们从产品中得到了什么价值 如：Youtube 根据用户行为，了解驱动用户留存的不同因素

① 视频观看者：绝大多数，留存率波动大，产品价值为喜欢的视频

② 视频评论者：较少，参与度更高、留存率更高，产品价值为视频质量、与他人互动

③ 视频创造者：极少，留存率极高，产品价值为粉丝、收入

作者：泽学笔记V

来源：泽学笔记V

网页题目：千字总结AARRR模型之留存方法论
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