用户留存是每个公司都需要解决的问题，无论是关注引入期渠道数据还是关注引入后用户行为数据目的都是为了帮助运营人员明确问题点，以便采取针对性措施降低用户流失率。

后流量时代，触网人群增速下降使得流量红利日渐成为过去，大多数产品无法再靠增量流量来带动用户数量， 与此同时渠道推广价格越来越高，CPC / CPD / CPT / CPA 等定价不断上涨，应用商店的 CPT 价格更是在短时间内翻了几倍，用户的获取成本越来越高。在这种情况下，用户留存被越来越多的公司所重视，提升用户留存率成为运营人员日常工作重心之一。

何为用户留存？

简单来讲，用户留存是指用户自某段时期开始使用应用，在一段时间之后，仍然还在使用应用的可以被视为留存用户。

用户行为数据和用户留存的关系？

用户行为数据可以理解为用户在app内进行操作时被服务器记录下来的使用行为数据。通过对用户行为数据进行分析，可以帮助运营人员更加详细、清楚地了解用户的行为特征，从而找出造成用户流失的原因，为运营人员进行针对性运营提供依据。

进行用户留存时，我们需要关注哪些数据？

上文已经提到通过对用户行为数据分析能帮助运营人员采取针对性的措施来更有效地提升用户留存率，接下来就谈一下，在进行用户留存时我们需要关注哪些数据。

引入期：关注渠道留存数据

渠道留存数据是指推广渠道带来的用户留存量，产品越来越细分也使得推广渠道不断增长，在进行渠道选择时，除了关注流量大小之外，更应该关注流量质量，不同渠道带来的流量质量是不同的，留存下来的用户量也会有很大差别。

在记录渠道留存数据时，需要记录不同渠道带来的用户量，留存最高的是哪个渠道，哪个渠道用户又有邀请行为，得到这部分数据就可以分析不同渠道留存率， 进而在选择投放渠道时选择留存率更高的渠道来进行投放。需要注意的是由于不同平台对用户的定义不同，衡量用户留存的指标也会有所差别，这就要求运营人员在计算用户留存率时，明确产品对用户留存的指标，做到针对性运营。

引入后：关注产品内用户数据

用户引入之后，就需要依靠产品功能来进行用户留存，这时候就需要从两方面关注用户行为数据：

产品侧：用数据量化产品核心功能、分析产品路径转化率、找到产品改进关键点、找到促进核心转化的相关因素，从而优化流失节点，优化行为路径设计。

用户侧： 收集用户属性与行为数据，根据搜集的用户行为数据进行分群，分群可以按照平台内任务进度来划分（用户对产品使用的层级），之后需要做的工作就是要找出流失率最大用户群，明确他们的核心诉求，围绕他们的核心诉求展开针对性的运营。

在提升平台内用户留存时，切忌全量运营，应该做的是不断地细分产品步骤、细分用户人群、对比模块A与模块B对留存有何贡献、留存用户与流失用户有哪些不同的特征等等、找到造成用户流失的关键点、然后依靠产品功能优化来提升留存率。

从用户接触产品开始，几乎每个环节处理不当都可能造成用户流失，我们能做的就是从新用户进入时就开始关注用户的留存情况，分析各个渠道、各个功能的留存度，逐步提高产品整体留存情况，尽可能地延长用户生命周期价值（CLV）

利用数据的前提是有数据可以利用，这要求运营人员在用户引入期之前就要做好数据埋点，同时在分析数据时要能透过原始用户行为数据来观察数据背后所反映的问题，采取运营手段来提升留存率之后要观察运营结果，总结得失，为下阶段运营提供数据依据，这个过程对运营人员的要求比较高，要求运营人员在用户进入前就要进行数据埋点，把握用户转化的关键点和关键路径。

随着用户在平台内产生数据越来越多，有的运营人员很多时候变得不知从何下手，不知道那块数据和业务的关联度最大，在进行数据分析和数据化运营时往往不能取得预期效果。

用户留存是每个公司都需要解决的问题，无论是关注引入期渠道数据还是关注引入后用户行为数据目的都是为了帮助运营人员明确问题点，以便采取针对性措施降低用户流失率。观测数据的目的一定是为了最终实现商业价值的最大化，作为运营人员一定要明确这个问题，切忌为了数据而观测数据，同时还要避免唯数据论。

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