「病患用户留存和拉新」病人留存联
今天给各位分享病患用户留存和拉新的知识，其中也会对病人留存联进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
如何做好用户和商家的管理？（拉新、留存、持续）
商户是市场的主体，一个新的专业市场能否顺利的度过培育期，在短时间内兴市旺场，取决于这个市场商户的构成、商户的实力以及商户的销售渠道。根据小商品商户的特征可以将商户分为四类商户：厂商、代理商、经销商和个体商户。前三者货源、价格、渠道、经营经验有优势，我们称之为实力商户，如果实力商户在专业市场中商户的比例占到30%，那么这个市场能够在这些实力商户的带动下，形成稳定经营的局面；反之如果个体商户过多，在市场的运营过程中，出现淡季或者是经营不善的情况，这部分商户没有实力和信心支撑，很容易出现大面积撤场现象。所以市场运营管理中，对商户的管理是一个重点，如何管理和培育商户，使他们做大做强，这是摆在商业管理公司面前的一个难题。
很多市场管理人员，把对商户的管理等同于物业管理，认为就是收取租金、解决工程问题、检查货品有无乱堆乱摆放等工作。其实，这只是管理商户、服务商户最基本的物业管理。对商户的管理应该包括经营管理和物业管理两个方面。对商户的经营管理最重要的就是及时和商户进行沟通，听取商户对市场经营的意见；给商户传递经营的理念，树立他们经营的信心。
其他的经营管理还包括：对非正常经营和疑是炒铺（包括铺货量少、未配置营业员、不正常营业、装修和铺货未达到经营要求、张贴转让信息等）的商户加强沟通管理，对整改不到位或是没有整改的商户实行收铺。加强商铺转让的合同化管理，鼓励经营不善的商户通过规范化的合同进行铺位转让。还可建立商户管理委员会，用商会来管理商户，并定期组织商户座谈及市场经营的交流。
商户与市场的矛盾在出现苗头时一定要及时的化解，不引起重视或处理不力将会引发更大的矛盾。常州九龙新世纪商贸城开业的第一个星期，许多B座负一楼经营酒店用品的商户反映A座负一楼经营餐具厨具的十来个商户门头字为酒店用品，并且很多商户也在跨业态经营酒店用品，由于A座的位置比B座好，导致B座酒店用品生意开业后一直清淡，甚至还有几户商户不愿意装修营业。B座酒店用品商户向市管员以及市管部多次反映情况都没有解决，最后酒店用品的十几位商户联合起来到公司总经理办公室集中反映问题，要向商业管理公司讨一个说法。商业管理公司紧急召开会议，和世方团队一起拿出解决的方案，花了很大人力物力甚至是调整部分铺位才得以解决。所以管理方对商户的正当诉求一定要引起重视，及时的去处理，把商户的事情当成自己的事情来做。
提高用户留存和活跃的具体手段（干货！）
你好，我是不二翔叔。
一、留存或活跃差的主要原因：
①产品价值不足/不明确or服务能力不足
设定服务边界or快速探索稳定的产品价值点
②未能引导用户去体验到产品的核心服务或核心价值，让用户惊喜
③用户不匹配
调整推广策略or产品机制改革
二、如何促进留存？
①找到aha moment：找到能够实现用户留存的功能点，通过引导强化、补贴等方式吸引更多用户使用功能/服务
②内容留存：发现+创造优质内容，并做好优质内容的推送+匹配
③社交/互动留存：帮助用户缔结更多有效的关系或制造更多的互动
④建设用户激励体系：用户激励体系可以延长用户的整体生命周期长度，提高用户粘性、忠诚度和对品牌的认知。
⑤上瘾模型：结合行为动力学理论+上瘾模型培养用户的习惯
⑥做好用户触达：简单来说，就是做好Push。可以从Push的内容、渠道、发送策略等方面不断优化，观察每一条Push的效果，以便更精细化的推送，提高CTR
三、如何促进活跃？
①放大活跃抓手：找到那些一定能够帮助用户活跃的功能点，并加强引导，比如：关系链、内容匹配、爆点功能/服务/话题等
②用户激励体系：针对我们希望发生的用户行为进行激励
③周期性活动：定期举办活动刺激用户参加，以便于用户更好养成使用习惯和形成依赖。活动最显著的效果就是提高老用户的活跃频度，提高使用时长，其次也可以起到拉新的作用。
④用户召回：把那些已经流失的用户唤回站内，并引导到更正确的用户路径上去
触达渠道：短信、邮件、App push
触达物料：推送内容 + 推送规则
站内承接方式：立即可消费的内容、特定功能用户路径、特定福利or站内活动
⑤游戏化思维（Gamification）：通过游戏的形式引导用户活跃，创新型策略
⭐️延伸：社交产品如何增加用户的活跃和留存？
①产品功能使用流程要尽可能简短顺畅
a.设计符合人性认知
b.没有bug阻碍
②产品功能要好玩，甚至优于好用
a.社交产品谈不上实用，既解决不了工具的效率，也不能满足明确的需求，好玩足矣吸引
③用户完善个人资料
a.首次注册完善个人资料能获得xxx好处
b.个人资料最好丰富、独特些，这里的独特是最好能有趣的展现用户个人虚拟形象，让其爱不释手
④快速建立关系链
a.Facebook产品aha moment就是7天加10个好友
b.那些社交类型的产品出现高留存的转折点都是与社交关系链有关，所以及时引导用户建立属于自己的关系链（最好是有价值的，而不是盲目的推荐），是帮助产品提高留存的关键
⑤养成习惯
a.如签到、日常任务等规律性措施，引导用户养成每天打开App的习惯
⑥沉没成本（增加迁移成本）
a.在平台进行了一段时间、有规律的内容输出
b.荣誉体系（一定的粉丝量；获得的成就、勋章、积分、金币）
c.花了钱（比如：买了会员）
用户留存分析 及 方法。
进入互联网下半场后，互联网流量竞争愈发激烈，各种获客手段层出不穷，但获客成本仍在不断提升。
这就是问题所在，企业不可能无限制的投入成本拉取新用户。在当前互联网存量运营的阶段，留存重要性高于获客。获客是增长的必要条件，但在大多数情况下，我们过分强调了用户拉新，而忽略了用户留存，这可能是一个致命的错误。
大家读书的时候一定做过这道蓄水池的题目，有一个进水管和出水管，灌满水需要X小时，放完水需要y小时。提问如果两个管子同时打开，多久能灌满池子？
现在想想，这和我们用户的拉新和留存是不是一个逻辑？如果出水量大于进水量，那么最终水池里会一无所有。对比来看，进水管就好比获客，出水管就好比用户流失，池子中的水就是留存，用大量的成本去获客，但由于各种各样的问题，导致用户留不下来，最后白忙活一场。中国有个歇后语叫做”狗熊掰玉米，掰一个扔一个“，也可以用来形容这种场景
我们再举个例子来解释一下，曾经有个数据分析产品公司模拟过这样一个场景：
假设有2个产品A和B，每周获取的新用户数都为100，新用户的次周留存率都是60%，往后每周B产品的留存率都要比A产品高2个百分点，注意，仅仅是高2%，29周后，B产品的用户达到了1400位，而A的用户仅有700位，
这就是数据分析后的事实。对比两种情况，他们的拉新量一致，留存率仅有 2% 的区别，但是 29 周之后，用户数差了一倍。这组对比数字形象的说明了用户留存的重要性。
所以很多公司一顿操作猛如虎，各种融资，融资完就开始烧钱投放做广告，结果一看，怎么还是比不上竞品的用户数，甚至每年净利率仍是负数。
不过现在也有很多公司越来越重视留存，我认识一些产品经理和运营，一年核心的KPI就是提高2-3%的留存率，看着这个数字不高，一年后却天差地别；但话说回来，别看数字小，但想提高也并没有那么容易，这里就需要科学有效的分析，找到合适的留存分析模型。
多长时间算留存，怎么样才算留存，这个因业务类型而异。就拿滴滴来说，他的用户分为B/C两端。对于B端用户，也就是司机，开车是职业，所以是一个高频的行为。留存时间窗口的选择需要短一些，次日留存，3日留存，7日留存等。而对于C端用户来说，打车只能算是一个中频行为，天天打车的用户毕竟还是少数。留存的时间窗口就可以从7日开始算，也就是7日留存，14日留存等。
留存分析模型重点在于对用户的分群，分析不同类型用户的留存情况，找到差异，定位解决问题：
同期群是用户分析最普遍的方法，在著名的《精益数据分析》中也被多次提到。比如用每周的新用户，观察相同时间间隔后的表现。例如图一，2019/1/1的新用户在第一周的留存率是49%，但2019/2/5的新用户在第一周的留存率是却只有40%，这就说明新用户的留存率在下降，需要重点关注。并且可以对比后续每周的表现，看是否好转。
为什么要区分新老用户呢？因为新老用户对于产品的反应是有很大差别的，一定要区分来看。比如你第一次去京东，由于不熟悉这家电商，很有可能逛逛就走了；但如果你是一个京东的老用户，登录京东后就很可能产生购物行为。通过区分新老，能够清晰的看到这两种用户的表现，便于发现到底是哪种用户发生了问题。
如果是新用户的留存下降，很可能是新用户没有快速的感受到产品的核心价值。比如物流，用户的主要诉求就是快，那么对于新用户是否能让他感受到这个价值。如果是老用户的留存率下降，也许是产品的体验在变差，或者受其他竞品的影响。
企业经常采取多种渠道来获客。有线上的方式，比如百度搜索或者抖音短视频等；有新媒体的方式，比如公众号，知乎等；有线下的方式，比如线下沙龙和公众活动。各种渠道的获客都需要成本的，我们需要知道是哪种渠道的新用户留存高，留存率高说明这是高价值渠道，我们可以在这里做更多的投入。
比如图三，可以明显观察到，渠道一用户的留存率明显高于渠道二和渠道三，说明渠道一的用户和产品的契合度更高，为高质量渠道，应该在这里加大投入。
一个产品一般具有很多功能，通过分析了解各个功能的价值，找到各个功能的提升空间，进而通过功能优化来整体提升用户留存。
以图四为例，矩阵的横轴是功能的留存率，表示当前功能的用户黏性；纵轴是活跃用户的数量。做出这样一个矩阵后，我们就可以看到不同的功能在矩阵中的位置分布。
进行留存分析的时候，我们更多时候要学会做问题拆解，把提升留存率这样一个大目标拆解为一个个小的可执行的目标，我们就可以通过产品优化、运营调整等等方式来实现用户留存提升。
在我们常见的留存曲线中，通常会根据用户的旅程划分出不同的留存阶段。
用户留存分析的第一步是按照不同的（时间/渠道/行为等）维度进行用户分组。比如我们在对某一个平台用户留存率进行日常的数据分析时，通常是按照单个自然日进行分组，然后对任意时间段内获取到的新用户在留存率上的表现做出个报表。
先把常用的几个用户生命周期指标给大家：
我网上找了一个某社区类APP按照用户的获取日期进行的一个用户留存情况分组图。从图中可以看到具体每一天的用户留存表现情况。比如在6月28日这天获得的用户，一天后留存率27.8%，两天后留存率是13.5%，三天后留存率是11.3%。
如果想深度地挖掘哪里出了问题才导致这款社区型app的次日留存率这么低，只有这种图是不够的，我们还需要进一步地分析用户行为分析。
在我们进行数据分析之前，要先对影响因素进行拆分，如果要对比APP的拉新效果，就要将因素拆分为访问量、点击量、注册量等等，这些被拆分出来的因素就是我们要对比的指标。
同时也要排除掉无关的因素，比如APP某几天浏览量的下降，可能是因为平台全面限流导致的，这样的因素会影响我们对数据变化的判断，不能帮助我们找到产品缺陷，因此要排除出去。
简单的归纳就是留存分析模型是用来做用户活跃相关的数据分析，而且更多的是需要配合对比（时间上/分组上）来进行使用，从而获取有效的信息。
关于病患用户留存和拉新和病人留存联的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。