乘客留存数据分析报告
目前平台乘客的留存情况较差,老用户流失严重,本文通过数据分析,了解当前乘客的留存情况,以清楚哪些渠道用户留存较差,哪些方面需要优化改进,一起来看看吧。
一、背景
目前平台乘客运营方面存在以下问题:新用户留存较差,且二单转化率低于20%;老用户流失严重,用户生命周期中流失用户占比太高。
二、目的
通过数据分析当前乘客留存情况,了解哪些情况下用户留存较好,哪些渠道用户留存较差,哪些方面需要优化改进。
三、乘客留存数据分析
留存按活跃用户(乘客)算,数据来源:神策数据。
1. 整体留存数据
1)按天留存
数据区间:近6个月(2021年10月-2022年4月)
乘客次日留存率32%,第7日留存率26%,第30日留存率20%,第60日率留存17%。
2)按月分析
数据区间:2021年1月-2022年4月按月留存
乘客次月留存率35%,第3个月留存率26%,第6个月留存率22%,第12个月留存率17%,随着时间推移,留存率越来越低。
3)新活跃乘客留存情况
新活跃乘客次月留存20%,第3月留存12%,第12月留存6%,新乘客次月流失最严重。
4)老活跃乘客留存情况
老活跃乘客次月留存50%,第6月留存32%,第12月留存21%。
2. 不同省份的乘客留存情况
第6个月留存中,排名前五的省份依次是重庆(留存率40%)、青海(留存率37%)、四川(留存率30%)、贵州(留存率22%)、湖北(留存率20%)。
用户留存中,排名靠前的省份主要是一些中西部省份,像重庆、四川、贵州、湖北等省,公司在这些省份市场比较成熟,订单主要来源于老乘客,例如重庆市,4月老乘客创建订单数是新乘客的20倍。
留存率较低的省份,像江苏、上海、黑龙江、河南、山西、辽宁等省,公司在这些省份市场还处于发展阶段,老乘客订单数占比低。
3. 不同城市的留存情况
数据区间:2021年5月-2022年4月,选择近一年活跃用户数排名前50的城市。
1)留存率较高的城市
留存排名前五的城市,凉山第6月留存率50%、铜仁44%、重庆40%、泸州40%、宜宾33%。
留存比较好的城市,订单主要来源于老乘客,市场发展成熟,用户整体比较活跃。例如:凉山4月老乘客下单数是新乘客下单数的28倍,铜仁是31倍,重庆是20倍,泸州是26倍。
2)留存率较低的城市
留存较差的城市,沈阳第6月留存率2%、太原3%、苏州5%,
留存较差的城市,主要是一些大城市,目前公司在这些市场还处于发展阶段,老用户下单占比偏低。
例如:沈阳、太原4月老乘客下单数是新乘客下单数的3倍,深圳是5倍,东莞是4倍。
3)新乘客留存情况
选近一年活跃新乘客在20万以上的城市,成都、重庆、贵阳、遵义、凉山的留存较好,深圳、郑州、太原、广州留存较差。
分别挑选5个新乘客留存较好的城市和5个留存较差的城市,留存率高的城市,市场成熟,老用户下单占比高。
4)老乘客留存情况
选近一年活跃老乘客在8万人以上的城市,成都、凉山、泸州留存较好,留存情况和新活跃乘客类似。
分别挑选5个新乘客留存较好的城市和5个留存较差的城市,留存率高的城市,市场成熟,老用户下单占比高。
4. 留存率与司机数、乘客数、取消率、乘客结构的关系
数据选近一年的数据,分别挑选5个留存率较高和较低的城市。
乘客留存率高的城市,司机人均接单多、乘客人均完单多、老乘客下单占比高。留存率低的城市,司机人均接单和乘客人均完单都比较少。
司乘比(乘客/司机)、取消率高低对乘客留存率的影响不大。
5. 不同平台类型的乘客留存情况
数据区间:2021年5月-2022年4月
App的留存率最高,大概是小程序留存率的1.7倍,H5的留存率最差;
App的次月留存为53%,第3月留存为40%,第6月留存为32%;
小程序的次月留存为32%,第3月留存为24%,第6月留存为19%。
目前平台活跃用户以小程序用户为主,约占活跃用户的87%,APP用户占比12%。
6. 乘客生命周期留存情况
数据区间:过去90天
用户生命周期中,第60日留存率排序依次是成熟期、引入期、成长期、回流期、沉默期、流失期。
成熟期的用户留存最高,第60日留存率28%,流失期的用户留存最差,第60日留存率3%,留存数据符合生命周期的用户结构。
7. 乘客分层留存情况
数据区间:过去90天
乘客按RFM模型分层中,高价值用户、重点挽留用户、重点保持用户的留存率最高,低召回用户留存率最低。
高价值用户下单频次高,属于平台忠实用户,留存更高。
8. 乘客分享次数留存情况
数据区间:过去90天
参与分享的乘客,留存情况好于未分享的乘客,第60日留存率是未分享的两倍。
9. 按乘客是否登录ID留存情况
数据区间:过去90天
首次登录ID的活跃乘客,比未登录ID的活跃乘客,留存率高很多。登录ID的乘客,第60日留存率23%,首次未登录ID的乘客,第60日留存率仅5%。
10. 推荐注册/自主注册留存分析
4月新注册的活跃乘客,当日留存率推荐注册高于自主注册,从次日留存开始,自主注册的乘客留存率高于推荐注册的乘客,说明自主注册的用户后续下单意愿更强。新注册乘客整体留存率都较低。
11. 按渠道来源留存分析
数据区间:过去90天
新活跃乘客按渠道来源的留存情况,第7日和第60日留存较好的渠道是升级包、AppStore、华为应用商店、,留存较差的渠道是微信小程序、小米应用商店。
老活跃乘客按渠道来源的留存情况,第7日和第60日留存较好的渠道是升级包、百度应用商店、应用宝。留存较差的是微信小程序、小米应用商店。
12. 流失用户价值模型
从上线至今,有5900万曾经完成订单的乘客流失(近两个月未完成过订单),其中有135万的流失乘客过去6个月完单次数超过5次以上,属于平台的高价值用户,建议采取相应的措施对这部分用户进行召回,促进下单。
13. 留存/流失乘客画像分析
1)不同城市流失用户画像对比
留存好的城市选凉山、铜仁,留存差的城市选深圳。
流失用户的画像特征很接近,超过50%的乘客未完成订单,超过80%的乘客活跃频次在20次以内,用户生命周期模型中处于流失期。
凉山、铜仁的用户渠道来源中App占比更高,当月注册的用户占比更低一些,这与当地的用户结构有关。
2)同一城市留存用户/流失用户对比
选凉山、铜仁的留存用户和流失用户进行对比,留存用户的月下单数、完单数、活跃频次更高,例如,留存用户当月平均创建订单近10单,流失用户当月平均创建订单1.5单。
留存用户其他月份注册占比高,流失用户当月注册占比较高。生命周期中,留存用户主要处于成熟期,流失用户主要处于流失期。
3)不同城市留存用户画像对比
选泸州和深圳第3个月的留存用户对比。
留存用户的特征接近,活跃次数、创建订单都较高,高价值用户和成熟期用户占比高。
泸州市的高价值用户、成熟期用户占比更高,这也与城市的成熟情况相关。
14. 留存/流失乘客价值分析
以4月的获取乘客成本为例,4月实体店推荐乘客奖励229.5万元,注册送活动106.5万元,乘客总获客费用336万元,总注册人数143万,人均成本2.3元。
- 336万元的获客费用,到第3个月,剩余价值40万,损失费用296元,损失费用占比88%;
- 到第6个月,剩余价值30万元,损失费用306万,损失费用占比88%;
- 到第12个月,剩余价值20万元,损失费用316万,损失费用占比94%。
按目前每月的获客费用支出和用户流失率,预计每年损失费用3800万元。
四、结论
1、新活跃乘客次月留存20%,第3月留存12%,第12月留存6%,新活跃乘客次月流失最严重;老活跃乘客次月留存50%,第6月留存32%,第12月留存21%。
2、各城市乘客留存率与市场成熟情况(老用户订单占比)相关,留存率高的城市大多是市场发展成熟,老用户下单占比很高的市场。
3、乘客留存数据具有明显的地域分布,中西部省份留存率高,东南省份留存率低,这与公司的订单分布有关。
4、乘客留存率高低与司机人均接单、乘客人均完单、市场成熟情况相关,司乘比、取消率对留存率的影响不大。
5、用户生命周期中处于成熟期的用户留存率最高,用户分层中高价值的用户留存率最高,这与用户生命周期和分层模型的逻辑一致。
6、平台类型中,APP的留存率最高,是小程序的1.7倍,H5的留存最差。
7、参与分享的乘客,留存情况好于未分享的乘客,第60日留存率是未分享的两倍。
8、乘客首次活跃是否登录ID,对留存影响很大。
9、从次日留存开始,自主注册的乘客留存率高于推荐注册的乘客,说明自主注册的用户后续下单意愿更强一些。
10、目前平台流失用户较多,且过去6个月内完单次数超过5次及以上的流失用户超过100万人。
11、各个城市的留存用户、流失用户画像特征接近。
12、留存用户和流失用户对比中,留存用户下单数、完单数、活跃频次更高,留存用户在其他月份注册占比高,流失用户当月注册占比较高。
13、按目前每月的获客费用支出和用户流失率,预计每年流失用户损失费用3800万元。
五、建议
1、在中西部,选一些用户留存高,但目前订单量不大的省份,作为后续重点发展市场,像青海、陕西、江西等省份。
2、老用户下单占比与城市乘客留存率息息相关,对处于发展阶段(留存率在中间位置)的市场,争取提高老用户下单数,提高老用户留存。
3、乘客高留存率的市场,目前市场发展成熟,凉山、铜仁、泸州等市场,后续提高乘客留存率难度较大。
4、提高乘客留存率,需要同时提高司机和乘客相关指标。
5、成熟期的用户和高价值用户的留存率远高于其他类型的用户,维护好这部分用户是关键,争取将其他处于其他阶段的用户转化为成熟期和高价值用户。
6、通过一定的运营策略引导活跃乘客下载App,提高乘客留存。
7、通过一些活动奖励(签到、分享抽奖、邀请好友等),引导乘客积极参与分享,提高乘客留存。
8、对于首次访问的活跃乘客,引导登录ID,并且进行一系列点击操作,对提高留存有帮助。
9、新注册的乘客,次月流失严重,需要通过一定的运营策略提高次月留存。
10、通过一定的运营策略对过去多次下单的高价值流失用户进行召回,减少用户流失带来的费用损失。
本文由 @灿烂千阳 原创发布于人人都是产品经理,未经作者许可,禁止转载。
题图来自Unsplash,基于CC0协议。
该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。
写给后来者:工作成长中,千万不要只展示业务发展数据,管理者会心存疑惑,业务数据好的驱动因素是什么?最后要落到用户上,业务分析和用研报告要结合在一起,怎么结合看数据和用户?因果推断学一下!?
学到了!只有结合业务分析才是一篇合格的分析报告
您好,想向您请教一下,用户生命周期这里选择第60日留存率的依据是什么呢?一般怎么划分用户的各个时期呢
你好,你的问题中有两个点需要说明一下,一个是60日留存率,60日是一个时间点,可以是次日、7日、15日、30日都可以,根据你们产品的性质选择性分析;另外一个是用户生命周期,这是一个用户分层标签,每个用户分层定义不一样,所以每个用户分层标签的留存率也会不一样。不知是否是你想要的问题答案。
作者讲的很好。客观分析各个数据,并结合数据呈现出的特征提建议,这是很值得学习的。给作者大大点赞
谢谢支持!