「拉新留存模型设置」拉新促活留存结构图

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本篇文章给大家谈谈拉新留存模型设置，以及拉新促活留存结构图对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、用户留存分析真的不难，只要能搞清楚这3个模型
• 2、用户留存分析 及 方法。
• 3、app要怎么拉新留存？
• 4、为app拉新，留存，促活有什么好方法
• 5、还做不好留存？给你从未看过的 7 种提升留存策略

用户留存分析真的不难，只要能搞清楚这3个模型

什么是用户留存

进入互联网下半场后，互联网流量竞争愈发激烈，获客成本不断提升，企业不可能无限制的投入成本拉取新用户，那么最大限度的保证用户的留存就变得异常重要。

怎么理解留存呢？ 想必大家小学一定做过“蓄水池”的题目。

一个游泳池，有一个进水管，灌满水需要X小时。有一个出水管，放完一池子水需要Y小时。问如果两个水管一起开，几小时会把池子的水灌满。小时候觉得出题的人太傻了，怎么会有这种情况发生，进水管出水管一起开。但长大后，特别是在互联网行业，发现这样的事情太普遍了。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。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。当进水管的水量有限，出水管的水量却越来越大，留给自己只能是一个空池子。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

为什么说留存重要呢？ 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，两个产品每周都能获取100位新用户，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。这样经过 29周，A产品的用户仅有700位，B产品的用户却达到了1400位。

是不是非常令人吃惊。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，用户的比例竟然变成了 1：2。也就是说大约半年后，产品B的用户就是产品A的两倍。 这组对比数字形象的说明了用户留存的重要性。

所以说现在的企业越来越关注留存，很多运营或者产品的负责人，一年核心的KPI就是提高3%的留存率，看着3%这个数字不高，但却能带来巨大的收益；但话说回来，别看3%这个数字不大，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。

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：

模型一：新老用户同期群分析（Cohort Analysis）方法

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。

图一 新用户同期群分析

图二 老用户同期群分析

模型二：渠道同期群分析方法

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。

图三 渠道同期群分析

模型三：产品功能留存矩阵

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。

1 比如橘色代表的功能就是产品的核心功能，使用率和留存率都很高，我们要保证核心功能的体验越来越好，并持续监控使用情况，防止意外发生；

2 比如绿色代表的功能，这个功能虽然使用的人数不多，但留存率非常高，说明这个功能的体验很好，我们要尽量引导用户使用这个功能；

3 而对于红色代表的功能，虽然使用的用户很多，但留存率不高。也许是这个功能有用，但体验不好；也许是这个功能本身就是鸡肋；所以我们要继续深入分析，来决定是优化功能还是直接下线

图四 产品功能留存矩阵

留存分析的注意事项

需要注意的是，虽然有了这么多模型，但一定不能生搬硬套，要根据业务的实际情况运用。在分析留存的时候，经常会遇到以下几个问题：

1 只关注留存，忽视活跃。 一般情况下，留存是活跃的结果。如果只看留存，就会变成事后诸葛亮，并且于事无补。比如一个用户之前每天都会登录APP，突然有一个月，每周才登录一两次，又过了一个月，这个用户就流失了。如果只统计留存，拿到的只是结果，应该对用户的活跃也做监控，才能做到事前预警。

2 不懂业务，单纯计算留存率。 有的同学以为算个留存率就完事了。但老板也许会问。这个留存率是否正常呢？比如促销活动的留存率多少算正常？行业其他竞品的留存率是多少？怎么定义新用户？结果统统答不上来，那计算这个留存率有什么意义是呢。对业务越熟悉，做留存分析的时候才会更深入，才能提供更多的价值

3 希望让所有用户留存下来。 这是不可能的，即使微信也做不到。这就是需要通过我们的分析，来确定哪些才是我们的目标用户，我们的产品和策略都应该向这种用户倾斜。而不是通过不断的补贴，来增加用户的黏性，结果只会养一批”羊毛党“，并且让我们自己迷失产品和策略的方向。

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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。

app要怎么拉新留存？

主要APP拉新渠道：

1、应用商店的推广，做好ASO优化：刷量、刷榜、积分墙等；

2、官网优化SEO：优化官网的关键词、提高排名、引流。

3、软文推广：利用关键词做官网引流、自媒体引流。

4、社群推广。

5、kol合作：找受众群体一致的大号进行kol合作，提高曝光率。

6、老带新。

7、线下沙龙活动赞助、与商店合作，注册送礼/券等。

新用户进来后的前三个月，流失比较严重。通常从下面几个角度去提高APP用户留存；

1、做好新用户的引导：新用户首次使用APP，对功能和使用不是很清楚，因此做好新用户的引导是非常重要的，可以把流程介绍设计成任务奖励，通过全部流程，就基于相关的奖励。

2、APP功能必须简单，主功能点能解决用户痛点。APP一定要有自己主打的特色，有一个足够强势的理由去留住用户使用。APP的功能不是越多越好，专攻几个特点就足够了！

3、关注用户反馈：实时搜集用户反馈的信息，进行针对性解决。

应用公园小编

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为app拉新，留存，促活有什么好方法

APP留存问题一直都是APP运营人员最头疼的事情，如何提升app留存率，如何提升app的转化率已经成为了APP运营人员及企业越来越关注的问题；我们来一起分享一下关于提高APP拉新、留存、促活的经验：

产品体验度：一款体验度好的APP产品，给用户一个好的印象，就能在无形之中就能拉近跟用户之间的距离，让用户在一开始就认同了你的产品；

产品功能：APP的功能也是一个非常重要的因素，一个功能简洁易操作的产品会让用户喜欢。

优质的服务和产品；如果APP的体验和功能是基础，那么APP提供的服务和产品就是核心，只有提供优质的产品或者是服务才能留住客户。

促销活动/互动活动：活动运营是一个催化剂，一个好的活动能够能引起用户互动，带动用户的活跃度。做APP的活动运营可以通过使用第三方的APP活动运营工具（活动盒子）来提升APP运营人员的工作效率，降低运营成本。

（备注：活动盒子是为APP运营提供的一款SAAS活动运营管理工具，助力于为APP运营提升用户活跃度和留存率，提升转化率）

还做不好留存？给你从未看过的 7 种提升留存策略

很多人会以为用户只要按一定频次打开 App 就算做留存，然后就把关键指标定在DAU(日活跃用户)、MAU（月活跃用户），实际上这种数据评估会存在较大的偏差。

一、什么是留存？

留存是指用户按照你期望他进行的行动而行动，直至该行动成为一种习惯，且持续保留在该阶段。

所以不要简单地认为用户激活产品就算是留存，这会影响你对当前的生存状态做出客观准确的评估。

二、为什么要留存？

对于增长黑客的漏斗模型来说，留存是非常关键的一环。做留存的好处是：

三、提升留存的 7 条策略

（一）流量批次测试

很多增长黑客的模型似乎都在传达：你要先获取流量，然后做活跃、做变现，最后才是留存，一步一步实现你的增长目标和商业价值。实际上这并不是应用漏斗模型的最佳方式。

拉新、活跃、留存都需要通过MVP(最小可行性产品)来实验。

当你获得第一批流量时，通过这批流量测试活跃、留存的策略，看看效果如何，对漏斗本身进行修复和优化，然后才是投入更多资源去尝试第二批流量，之后继续对漏斗进行迭代。

所以留存并不是在最后一步才要考虑的事情。 通过对流量划分批次测试，你会在早期就获得一个较为强悍的、完整的漏斗模型（包括留存），这会在之后的工作中提高你的资金/资源利用效率。

（二） 尽快触达 aha moment（顿悟时刻）

aha moment 表示某个问题的解决方案突然明朗化的那个时刻。对于产品设计，aha moment 就是通过某种行为或操作路径，用户的需求痛点得到了满足，并充分体会到了产品对他带来的益处。

提高留存的一个关键就是，让用户尽快触达这个 aha moment 。

用户在开始使用产品之前，其实已经通过你的各种拉新手段形成了某种心理预期，他们希望在产品中尽快满足这种预期，而不是在产品中浪费时间。

比如用户对骑行类产品的预期就是尽快找到能用的车，对借贷类产品的预期就是尽快能借到钱，对修图类产品的预期就是尽快完成图片处理，那么在产品主要流程的设计上、核心功能的设计上就要遵循这一原则，尽快满足用户的核心诉求。

进行设计之前，需要先搞清楚几个问题：

这里举个简单的例子，拿和人人都是产品经理两个APP做个对比：

对于这两款内容类 App，用户的 aha moment 显然是读到对他来说有价值的内容。产品设计时就要侧重于让用户尽快完成内容搜索、内容筛选，快速进入阅读环节。

的首页显示用户关注的专题和作者，突出的也是专题名/作者名而非文章本身，快速进入阅读的入口只有搜索框。

考虑到APP的产品迭代历程和目前的发展策略，有可能是为了给作者带来更多流量、帮助平台打造大V，然而鉴于该策略尚未形成稳定的模式，用户进入的心智模型仍然是阅读而不是追随大V，在目前的阶段采用该设计有可能降低首页流量的利用率。

人人都是产品经理 的首页则更侧重于满足阅读需求，通过分类模块、搜索模块、推荐位满足用户筛选内容的不同需求，进而快速启动阅读。

对于推荐作者、刺激用户贡献内容，则是通过发现页签的作者模块进行推荐，更多则通过APP外的社群、活动方式实现用户关系维系、刺激内容输出等目的。

（三）善用召回通知

提升留存的常用手段之一是对流失用户发送召回通知，这个通知可以通过APP发送推送、发送手机短信或电子邮件来完成。然而好的召回策略固然能提高留存，不好的策略则会形成对用户的过分干扰，反而会造成更多用户流失。

关于召回通知，应当注意以下4个要点：

1、召回目的

目的当然是提高留存，然而这个提高留存务必要具体到一个关键行为上：你是希望用户回到产品内完成什么行为？通常来说，在漏斗的每一个环节都有可能出现用户流失，召回的目标应当是用户回到产品内完成了该漏斗环节的转化。

2、召回场景

借助场景进行召回，能够减少用户对打扰的抵触感。

常用的场景包括：

3、召回对象

其实在召回目的、召回场景里都有涉及这个问题，不要简单粗暴地对所有用户进行召回处理。对召回对象的拆分足够精细，才有可能提高召回成功率。

在进行召回操作之前，确定召回对象的筛选条件：比如这批用户在主要流程中的流失点是否一致？没有完成转化的原因是否和你的预判一致、召回使用的工具/诱饵是否能解决该问题？这批用户未激活APP的流失时间段是否一致？如果在这些问题上无法保持相对一致，那么就考虑把召回对象拆成多组，分别制定召回策略。

4、召回体系

我们不能寄希望于对用户召回一次就产生作用，召回不是一个动作节点，而是持续的线状的策略体系，通过滴水式营销占据用户心智，进而留住用户。

滴水式营销（drip-marketing）是营销学中常用的一种方法，指一种重复联系或反复接触潜在客户的营销活动。只要实施得当，滴水式营销可以帮助你转换更多潜在客户。滴水式营销的一个重要作用就是不断在用户心中强化产品的形象，让产品和品牌逐渐占据用户心智。

比如说，一个新用户收到召回短信的时间节点可能是：注册后第 3 天，第 7 天，第 14 天，第 21 天，在每一个动作节点上可能提供给用户进入 App 发生转化的诱饵都不太相同，直到他们重新回到漏斗流程，完成转化为止。需要注意的是，完成转化以后需要停止该环节的召回工作，而是观测他在下一个转化环节的行为，判断他是否满足下一个环节召回对象的筛选条件。

（四）设置流失反馈环节

不放弃任何挽回用户的机会，那么面对确定要流失的用户，你需要增加一个环节让用户反馈流失的原因。这个环节的作用在于：一方面它可以让你了解用户离你而去的原因，以便于日后改进；另一方面则是，通过这些原因你可以了解到用户哪些诉求没有被满足，再次挽留这些用户。比如你可以提供专享产品、专享优惠券、赠送免费服务的时长等等。

（五）提升产品价值

任何产品的核心都是它所能提供的价值。用户使用产品的第一阶段找到了产品价值，触达到 aha moment，然而这并不意味着用户在之后很长的一段时间内都能维持aha moment 带来的满足感。提升产品价值的目的是： 在现有的产品生命周期基础上，通过变化为产品带来新的成长期。

所谓的变化可能要参照以下因素：

举个例子说明：

天巡的业务起步于机票查询和比价，后续扩展了酒店、租车等业务，2016年又对自身业务进行了全面提升，不仅为用户提供出行前的准备服务，还为用户提供出行灵感，新增了旅行头条、面签/落地签国家推荐、近期特价机票推荐等模块。这些变化都和近几年出境游需求上升、用户出行决策方式改变等因素直接相关。

（六）组建用户关系

一个非常有效的留存策略是：让用户和产品之间发生联系，让用户找到归属感和存在感，让用户成为产品的一部分。

组建用户关系最初级的方法是运作内容或社区，毕竟首先需要用户增加打开频次，提供话题，培养参与的行为习惯，才能有建立联系的可能；第二阶段则是组建社群强化用户关系，增加联系的频次，提升联系的速度，通过活动、专享优惠等手段让用户感受到自己的存在感和归属感；第三阶段就是重视并落实用户所反馈的意见和诉求，让用户感受到自己被重视、被认可，反映到产品设计、活动策划中，用户从单方面的接受方变成了产销结合的合作方。

以淘宝为例。

从2015年开始上线淘宝圈子，演化到现在的微淘和问大家，与淘宝社区、淘宝达人、淘宝试用、淘宝直播等业务结合在一起，已经形成了非常强的电商社区生态。

（七）制定令人愉悦的留存策略

针对上述提到的所有策略，都应当满足这一点：无论你选择了什么样的留存方式、制定了什么样的留存策略，都应当让人感到开心、愉悦、放松，而不是干扰、厌恶和压力倍增。没有人愿意让一个令人扫兴的产品占据自己的时间。

转自 ;utm_medium=articleutm_campaign=DataWeeklyVOL.27utm_content=170521-jiongjiong-7retentionutm_term=DataWeekly

关于拉新留存模型设置和拉新促活留存结构图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。