数据运营的重要性:利用数据分析提高用户留存

最近谈谈自己最近作产品终极目标获取用户只是第一步,但留住用户才是所有产品最终目标。本篇文章中,个人对用户留存和用户行为两个指标进行梳理分析,对网上数据大牛相关经验进行总结,与大家分享。


一、用户留存的几个不同指标

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用户留存需要考虑的是用户兴趣的热度衰减程度。

留存的用户无非存在两种情况:一种是无意中使用该产品,发现满足了自己的需求,留下来不断使用。另一种是用户对产品兴趣度递减,逐渐降低使用频次,逐渐远离直至完全消失。

常用的留存指标是次日留存,3日留存,7日留存,15日留存和30日留存。

无论多好的产品都有留存和流失。新老交替无法避免,用户留存一直随着新增用户和流失用户而出于动态平衡:

下面几个留存数据每一个内部的含义都不同。


我们为何要关注重点产品的次日留存

关注次日留存可以第一时间发现产品新版本的品质变动;

产品冷启动对于用户的吸引力,以及用户粘性;

通过AB测试添加新手引导设计判断产品的易用性;

通过新用户路径埋点分析用户流失原因。


为何关注3日留存

可用来判断渠道优劣,以便筛选渠道调整策略。


为何关注7日留存

反应用户一个完整体验周期后的去留情况,判断用户忠诚度。

针对不同时间点的用户留存率,颗粒度较细的数据统计更容易分析出用户留存的规律,并针对实际情况制定相应的运营策略。

 

二、好的数据指标,有五个要点可供参考

1)能够反映用户需求的满足、产品核心价值以及发展趋势。这些指标变好了能说明我们公司是在往好的方向上发展。

2)好的数据指标是可比较的。比较在不同的时间段,用户群体,竞争产品之间的表现,可以更好的洞察产品的实际走向。

3)易懂、可控。很容易地理解、记住,方便统计。

4)好的数据指标多数时候是一个比率。

5)指标随业务而进化。不同阶段的关键性指标应该是随着业务的变化而变化的。

 

三、从流量思维到用户精细化运营

1. 时间分组

留存分析中使用最多的就是在时间分组,然后观察这组用户随着时间的演进而产生的变化。通过统计某日新增、活跃或产生特殊行为、满足特定条件的用户在未来一段时间内的留存用户变化曲线,可以总结用户从新增到流失的时间周期,并找到留存率明显下降的关键环节。

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同时,通过对比各个渠道、活动、关键行为的用户后续留存变化,发现提升用户留存率的影响因素,例如小额提现过的用户留存率比没有提现的用户留存率更高。

一般情况下,很多用户根本没有使用到产品的核心功能就流失了。基于这个结论,我们产品设计方向上可以多针对新用户的前一周(不是当天注册哦,是前一周)更多关怀与引导,强化用户去体验到产品的基本功能。

另外,我们还可以将不同渠道来的用户(如OPPO、华为、小米进行群组的划分,将所有渠道的留存比例排序后,可以非常容易发现某些渠道带来用户规模较大,却留存却很低,这时可以很快了解到哪些渠道是低价值非精准用户,更方便后期调整运营策略

 

2.行为分组

针对流失高/留存高的用户群组进行一对一的用户行为分析,统计留存/流失用户的行为特征,特别是针对流失用户,通过流失用户的行为分析总结流失原因,从而提升留存率。

例如新增后次日流失的用户行为特征表现为打开首页后浏览了30秒退出,反复进入了6题库分别只答了1道题就退出,而次日留存用户的特征表现为首次答题大于3分钟,浏览路径深,那么可以判断用户次日流失原因为没有找到喜欢的题库内容,不了解产品能力导致,需要优化题库推荐

另外,用户的行为与产品的功能模块息息相关,我们可以还可以将产品的功能模块的使用进行分组研究,并对功能模块进行优化。

按照上述思路,留存用户分析可以针对不同群组用户建立留存曲线,观察不同特征用户的留存情况,从而找出影响因素。

 

四、用户留存分析过程

下图是留存分析的完整流程。

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在数据指标提出的基础上,我们按照产品逻辑进行指标的归纳整理,使之条理化。

具体的方案可以是:

1.定义高价值稳定留存用户

2.通过数据特征梳理出,吸引用户留存的功能或利益

3.分析用户高价值留存用户访问路径和习惯

4.定位高价值非留存用户的

5.通过数据特征梳理出,高价值非留存用户在探索产品功能和利益遇到的障碍

6.针对障碍特征再想出针对的调整政策

7.用户画像调研,佐证分析结论

 

最后,新用户的次日留存率是我们目前订制的一个核心目标,但实际上,只看次日留存率还是不够的,还需要综合考察影响用户留存率的多种因素,才能更准确的了解产品的健康发展。

其次,留存用户分析的目的在于总结用户生命周期特征,并通过精细化分析找出用户留存/流失的原因,本质上是帮助我们了解自身产品留住用户的能力,指导我们去试验、迭代和优化我们的产品。更重要的是,通过留存分析可以帮助改进我们产品商业模式,决策下一步行动。

日记本

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