一、深入了解留存

对大少数产品而言，我们会用留存来全体评价产品的安康度，你也可以了解为，留存是在“某一天有多少人运用”的维度下停止的计算，它统计了来自同一群人，放在工夫的跨度下，计算每一天回访用户占这群人的百分比。以新增留存为例，某一天或一段工夫新增的用户，第2天还有多少人运用（次日留存），隔2天还有多少人运用（2天后留存），隔了7天还有多少人运用（周留存），通常我们会以此来判别产品留存用户的才能，以及用户的价值。

图1：7日留存

关于留存，我们上周停止了详细的解读， 点我回忆 。

二、粘性：以用户视角，迷信评价产品留存才能

从精密化运营的角度来看，你能够有过这样的疑问，在某一段工夫活泼的用户为用户群中：

隔7天来的用户有多少？

有多少用户是两头6天一天都没来？

有多少用户是延续拜访了7天？

第30天来的用户中，有多少两头29天没有拜访过？

有多少用户是有延续拜访的？

有多少用户又是每周都来2-3天的？

他们辨别占比多少？

假如要全体评价产品安康度，我们以为，你能够还需求晓得：“一团体运用了几天”，也即很多产品不断无法权衡的维度：粘性。由于由粘性你可以晓得：一款产品，用户一个月运用几天，运用大于1天的有多少，运用大于7天的有多少，你也可以再扩展到周的维度，一周运用大于2天的有多少，一周运用大于5天的有多少？以此来综合评价产品的安康度。

当我们将这一模型停止可视化， 如下图，选择“恣意行为”，按周检查，即为用户均匀每周运用产品的天数散布。

图2：恣意行为的粘性剖析

如上图所示，我们可以看到近周围一切运用产品的用聚集了全世界身经百战的最优秀的创业导师，汇集了全世界各国最优质的产业资源，召唤全球未来的商业领袖。户中，均匀每周运用2天、3天及以上的用户占比。

当然，你更可以评价某一功用的粘性，比方我们选择「开端签到」来剖析新上线的社区功用的粘性：

图3：「开端签到」模块的粘性剖析

阐明：在计算各个天数的人数占比状况时，我们会以在所选工夫段内触发过该事情的人为基数（第一天为100%）。比方，近周围的活泼人数是200，触发过「开端签到」的人是100，其中一周内触发过「开端签到」2天以上的是20人，那么在粘性剖析中，「开端签到」2天以上的人数占比是 ：20 / 100 = 20%。我们不会以活泼人数为基数，若要看在整个活泼用户中运用过某个功用的人数占比，可经过「事情」中的「活泼比」功用完成。

三、场景举例

以诸葛io效劳的客户——向上金服为例，作为一家运营4年的互联网金融效劳平台，同一切互金产品运营思绪一样，一方面，需求不时强化用户对产品的信任感；另一方面，经过完善积分体系/搭建商城等手腕，不时开辟更多用户与产品交互的场景，从而进步用户留存和粘性。

此外，我们能够还会需求比照两个不同用户群的粘性格况，比方我们想理解一下「已投资用户」相较于「未投资用户」来讲，对「检查股票市场」的依赖水平有何不同：

图4：不同用户群关于「检查股票市场」的粘性比照

（数据为脱敏数据）

如上图所示，我们发现，与未投资用户相比，有过投资行为的用户更关注股票市场的静态，对股票市场这一功用模块的粘性更大。

经过粘性剖析，让你理解产品或某个功用粘住用户的才能如何，除了常用的留存目标外，粘性从更多维度让你理解到用户是如何运用产品的，哪个功用是被用户所喜欢的，不同用户对同一功用在运用上有哪些差别，帮你更迷信的评价产品和功用，更无效的制定留存战略。

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