留存，顾名思义就是用户留在了产品中，持续的活跃，有效的贡献于DAU/MAU。换言之，DAU/MAU都是新增用户与其留存的结果，因而在获取用户后，用户在app的产生价值的往往与使用深度、使用长度有关，用户累积产生的价值常常呈现随着使用时间增长而正向增加直至生命周期的结束。

那么有效拉长用户的生命时长、提高活跃频率就至关重要了。留存分析可以用来分析用户在app内的参与情况/活跃程度，各行业的产品也都用留存指标来衡量自己的产品是否处于健康状态。

• 新设备留存：新增设备，有多少会在后续活跃，有账号体系的也常用“新用户留存”(新用户：新注册的用户)；
• 新设备第xx日留存：新增设备，在xxx日活跃的设备占比；
• 新设备xx日内留存：新增设备，在xxx日内活跃过的设备占比。

本文中使用的留存，均为新增设备留存。

初识留存曲线

获取用户后：

• 初期：由于用户对产品的体验，选择等，快速决定自己是否还会使用该产品；
• 中期：用户使用了产品是否能够持续引起；
• 具有核心价值的产品将会引起一部分用户持续留下来，长期使用起来进入平稳期。

下图仅仅为示例数据，大多数产品的波动期甚至会持续至14日后。

提升用户留存

1. 各渠道的留存表现

不同渠道的用户留存往往有明显差异，如下图：oppo的留存表现优于其他渠道。结合这个差异可以查看oppo用户群获取时是否特殊点，买量占比大概有多少等，确认oppo为优质渠道时，再从产品或者公司角度是否可以达成拓展合作，目的是为了增加优质渠道的用户群体，从而改善整体留存。

2. 结合用户画像进行留存分析

结合用户画像属性，如年龄、性别、地域分布、教育程度等等进行留存分析。像快手以三四线城市拓展用户，缔造了“高留存”驻守着高增长的用户壁垒，在抖音没有打破市场时一直独霸视频用户群体。

如果你的产品中，18-26岁的用户表现出了更好的留存，可以结果“是否在校、是否工作”更加细致的找到“与产品匹配的、喜欢活跃在产品中的优质用户群体”。

确认这个群体后（比如是18-26岁的学生群体），那么可以结合这个群体的特点“年轻、校园、青涩、活力”等，规划产品策略。比如：网易云音乐购买了更多吸引这个群体“独家音乐”、腾讯视频以“吸引这个群体”（以这个群体为基准）打造了“创造101”。

3. 结合首日行为(功能使用)情况进行分析

（1）功能的视角圈定用户

从用户使用行为(功能)的角度，来对比不同群体的留存表现。比如：有播放“二次元”视频的新设备留存显著优于 有播放“风景”视频的新设备留存。

（2）新设备的功能留存

功能留存是衡量产品内各功能粘度的一个常用指标，并通过高粘度的功能提升用户留存。比如：相同入口/相同操作成本的行为：图片社区中 (1)发现页照片浏览;（2）好友feed照片浏览；发现页照片浏览的功能留存远远高于好友feed时，一定要留意用户群体的使用倾向，因为此时用户反馈给我们的信息是“发现页照片浏览更能吸引用户”。

通过对比产品内各种功能留存差异，找到足以提高用户留存的功能点，再放大这个功能在产品中的影响。

如下图（x轴为功能留存、y轴为留存标准差、面积为用户群体）：功能8的功能留存高（使用这个功能的群体中，再次使用该功能的占比高）、留存标准差低（留存表现稳定）、用户群体相对较大，是一个较为理想的“高粘度功能”，拓展这个功能在产品内的可影响范围将是我们紧接着要做的。

（3）深挖首日体验流程转化

留存率低的用户群体其首日体验过程中各环节转化过程，改善产品的行为瓶颈。从经验看“深度行为”的用户群体器留存表现会优于“浅度行为”由于“无行为”的用户，所以改善行为的转化过程也将会提升用户留存。

此外，以上分析均“以日”为单位展示，较为适合资讯类、视频类的娱乐型app，如果你是一款阅月度使用产品，比如：大姨妈，更需要关注长周期的留存。

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