「用户拉新留存」用户拉新留存活跃转化
今天给各位分享用户拉新留存的知识，其中也会对用户拉新留存活跃转化进行解释，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：
为app拉新，留存，促活有什么好方法
关于如何提高app推广拉新、提升日活，有以下几点建议:
一、找到用户兴趣点
1、你的用户，对哪些内容感兴趣，你就做好，投其所好。
这些一方面需要用户调研，一方面需要自己来分析。
2、数据分析用户喜好
APP内的数据，看看哪些点击量大。从用户体验角度看，点击量大的放前面。
二、为客户提供优质服务
只有为客户提供优质、有价值的服务，用户才会产生好的有印象，为产品持续买单。
三、做一些活动
1、利益驱动。
签到赚钱，很多的APP都有这个活动，成本不高但是能够有效提高用户日活。
2、优化产品功能
可以为用户提供一些刚需功能，比如充话费，视频影音，比如加油。作为刚需频次。用户会来使用。这样的功能越多，体验越好，留存越高。
3、社交
社交会让人产生牵挂，会拉动活跃。举例，杀人游戏，需要多人开局。那一个用户如果想使用这个功能，就必须拉朋友过来一起问。
另外，社区，bbs也是这个道理。
也许我们也可以考虑做一个小游戏，这个小游戏需要撬动人一起玩。
4、娱乐消遣产品。
比如资讯，比如视频。我们把这些产品加上，也可以提升留存。
5、学习同行
看看他们有什么产品可以提升用户活跃度，促进用户转化的。
如何做好社群用户留存，三个要点有效提高留存率
社群运营，用户进入社群后一段时间后，依旧留在社群的成员则是留存用户。而用户留存率在很大程度上可以作为判断社群运营价值的一个重要标准。留存率低意味社群运营不成功，不管是在社群定位上，还是社群价值营造上都是失败的。那么如何进行用户留存？在这个阶段，社群运营的工作内容主要有三方面。
一、内容塑造社群价值：内容是社群价值的体现，也是社群运营的基础。通过生产，收集对用户有吸引力的内容投放到社群，可以满足用户需求，提升社群价值，同时提高用户活跃度。
二、活动提高社群活跃度：随着日程的推进，当社群成员习惯了社群模式，并开始失去了原先的期待感后，我们便需要思考如何通过策划一场有吸引力的活动重新拉回社群成员的注意力，同时借助活动提升成员的积极性与参与感，以此带动社群气氛，进而达到用户留存的目的。
三、真诚增强社群粘连性：人际关系的维护都需要用心去经营，你的社群成员可能有各种事情需要你帮助，或者有各种问题需要你来解答。你要像对待好友一样对待他们，尽自己最大的能力给他们提供支持，或者是在合理的范围内，帮助他们对接社群的资源，让用户觉得你时时刻刻都想着他，他也会在日后的活动中多多参与，协助你活跃社群氛围，你的真诚必将换回社群成员的真心。
当然随着社群运营进入常规发展之后，在面对一系列的拉新、促活、留存、转化时。我们可以适当的借助一些社群管理工具来辅助管理，如聊天狗微信助手的自动发送入群欢迎语、关键词自动回复、群签到、多群管理、关键词拉好友入群、群活互动、定时群发、多群同步直播、自动踢广告等功能。目的就是在于提高社群管理的效率，让运营者能有更多时间做更加精细化社群运营工作。
qq音乐如何拉新,留存和促活
做推广。
用户拉新，无非是把APP推广出去，进行品牌曝光，提高APP下载量和注册量。APP用户拉新的渠道是非常多的，需要根据自己产品的目标群体进行有针对性地渠道推广。
用户留存率是所有产品上线后运营的重要性指标，比如日留存、周留存、月留存、甚至是半年留存、年留存。
APP有了用户之后，在新用户进来APP后的前三个月，用户的流失是比较严重的，严重影响留存率的数据指标。做好新用户的引导，APP功能必须简单，主功能点能解决用户痛点。关注用户反馈。精细化、个性化、千人千面运营。
为app拉新、留存、促活有什么好方法？
可以从优化用户的使用体验上入手一些技术手段同样可以达到用户活跃的效果，随着过多不相关信息的推送，很多用户在第一次大开发APP就选择屏蔽推送消息，所以一些其他技术手段在某些场景下反而能大大提升用户活跃成果。
用户从第一次接触APP到最后变为活跃用户，每个节点都可以通过技术手段优化来提供用户下一步行为转化率。比如用户第一次开始注册账号，如果支持微信、微博账号授权绑定直接一键登录注册及登录APP，可以极大程度方便用户体验产品，进行下一步的阅读或者购买行为。
当然也可以选择合适的时间进行推送。对于app来说，唤醒沉默用户很重要。所以，在合适的时间，合适的地点，合适的场景，将合适的内容推送给合适的人。恰当利用好推送能有效提高用户活跃度与转化率，尤其对于低频应用，消息推送能提高数倍甚至几十倍用户活跃度。
第三方推送软件建议选择深圳极光旗下的极光推送。极光推送的优势如下：
1、便捷的使用体验
快速集成SDK，简单易用的控制台和API。
2、灵活的目标筛选
提供用户自定义的标签和别名系统，以及极光自己根据数据分析出的分类目标。
3、高效稳定的系统
支持10亿级的高并发访问，多点备份保证系统稳定。
4、专业的支持
有专业的技术支持团队，及时响应客户的需求和问题。
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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。
关于用户拉新留存和用户拉新留存活跃转化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。
发布于：2023-04-11，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。