用户运营：5步学会用户留存数据分析

文/ 产品菜鸟汇(微信号U_quan) 作者:陈维贤

无论是工具类App、购物类App、社区类app、音频类app、还是游戏类App，都有一个重要的数据指标——用户留存率。因为App的用户留存率越高，意味着用户使用产品的时间越长，他们能够为产品带来现金流和资本估值也就越高。内容留人、功能留人、好友留人、物质激励、情感留人、个人品牌推荐、线下活动等只是常见的提升用户留存率的运营手段，为了更加有效和科学性的进行用户运营工作，运营需要做的是运营手段执行前的用户留存率数据分析，和运营手段执行后的留存率提升效果评估。

1/什么是用户留存率

在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是该应用的留存用户，这部分留存用户占当时新增用户的比例即为留存率。
例如，7月份某旅行app新增用户500，这500人在8月份启动过应用的有250人，9月份启动过应用的有200人，10月份启动过应用的有150人，则说明7月的这波新增用户一个月后的留存率是50%，两个月后的留存率40%，三个月后的留存率是30%。

留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。如果一款产品不仅能够满足用户的核心需求，而且可以比较好的、比较快的、比较方便地满足客户的核心需求，那么这块产品的用户留存率基本不会太差。

2/常用留存数据分析工具

目前市面上有蛮多专业的数据机构在提供数据统计服务，使用比较多的移动应用统计平台大概有3、4家，国外比较流行的是Flurry，功能上非常全面，另外就是Google Analytics也推出了移动版，但是其在国内基本无法正常使用。而在国内的统计分析平台中目前比较有名的是友盟、TalkingData以及无需埋点即可实现数据统计分析的GrowingIO

这些工具都拥有非常强大数据分析能力，以用户量较大的友盟为例，它除了可以做用户留存率分析，还可以对新增用户、启动情况、版本分布、用户构成、渠道分销、运营商情况、管理等指标都能十分清晰地统计出来。

友盟的其他数据分析能力

3/用户留存率图表

当产品植入数据统计分析工具的SDK，通常情况下数据分析工具的后台就会自动生成用户留存率报表。

友盟提供的用户留存率报表

上图是友盟统计为某产品提供的在7月4日——7月10日这个时间段里的新用户留存报表。像GrowingIO 这样的工具，为了让运营更加方便的掌握产品的用户留存率趋势，在数据报表的基础上还提供了留存曲线图。

GrowingIO的用户留存曲线

这是一个常见的留存曲线，我们把它分成了三个部分:第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。其中振荡期的优化空间最大，将振荡期引起用户流失的问题解决(引导页/核心功能优化)，可以有效的提升其他两个时期的用户留存率。

优化振荡期后的留存效果曲线图变化

（编辑：应用网_丽江站长网）

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