還有什么事情比看到新用戶的到來更幸福么？

那一定是看到老用戶又支持了我們的產品。

運營業界有一個眾所周知的真理，拉新貴，留存難，促活煩。作為一名運營人員，每天工作超級難做，方法同質化，套路誰都懂，活動千千萬，用戶無蹤影。

我有個小伙伴張搬磚，在某知名游戲行業做運營狗，他向我吐槽：“你知道比你分手的女朋友更過分的是什么人嗎？是我們游戲行業的用戶上帝們啊！不僅經常腳踩兩只船，還時不時欲擒故縱，藕斷絲連，最主要的是他們還經常因為一次活動不舒心和你一刀兩斷！”

同在互聯網圈，恰好我還有電商領域的王網購同學，互聯網金融行業的李掘金同學，各行各業都在發愁同一個問題，我的用戶為什么不留存？網站訪問量低、用戶不回購、APP 下載率高次日打開率低、用戶領過新人優惠后就消失不見……相似的場景千變萬變，不離其宗：留存率降低，運營心里苦，如何和老用戶“宛如初戀”？

常規留存指標，背后有內涵

日留存：用來判斷新用戶留下的意愿有多強烈。

“這個小伙子很好看，我可以聊聊。”

周留存：用來判斷忠誠用戶轉化比例。

“這個小伙子有文化，素質高，我覺得可以發展一下革命友誼。”

月留存：用來判斷產品生命周期有多長。

“這個小伙子是個經濟適用型暖男，可以考慮結婚過一輩子。”

假如用戶是 IT 青年王小明欣賞的姑娘們，那么不同的留存則體現在姑娘們對他的滿意程度和兩人約會的頻次方面。簡單地說，留存率反映了初期不穩定用戶轉化為活躍用戶、穩定用戶、忠誠用戶的過程，對留存率深入的挖掘，可反映用戶的消費體驗，從而合理規劃產品，提高產品的價值。

用戶的心理有固定的曲線值，Facebook 曾提出留存率“40–20–10”規則，傳達的信息如下：如果你想讓游戲的 DAU 超過 100 萬，那么新用戶次日留存率應該大于 40%，7 天留存率和 30 天留存率分別大于 20% 和 10%。Google Play 也曾經對 Top 應用做過留存分析：

圖1 Google Play Apps 活躍用戶留存分析情況

知曉留存數字背后的含義，知己知彼，方能百戰不殆。

解決問題之路：追求精益化分析

婚姻介紹所源源不斷地為 IT 青年王小明介紹了很多小姑娘，

為了找到真愛，走向結婚的殿堂，他安排好檔期陸續相親，

有的姑娘婉拒了他的二次邀請，

有的姑娘交往了一個月發現不合適，遂分手，

然后王小明運用了自己的 Big Data 思維，對以往的用戶行為數據進行了分析。他發現，文青型的姑娘相對更喜歡他愛文學知歷史的特性，而可愛型的姑娘最喜歡他白襯衫挽袖子的大哥哥形象，當他不經意間表現出對未來的宏偉藍圖時，年輕白領的留存率則相對更高。

于是他通過對自己的精心雕琢，從細節出發，塑造對胃口的第一印象，約會成功率大大提高，終于得償所愿找到了心愛的姑娘。

通過這個王小明的相親戀愛坎坷史可以看出，日留存、周留存、月留存的數字只是表象，

根據歷史數據分析流失原因，精細化運營自己，才能改善未來的留存率。那么你的產品也是如此。

舉一個游戲行業的例子：

某游戲產品有這樣一群邊緣用戶，上線次數少，付費比例低，用戶粘性差，有活動不積極響應，隨時隨地準備棄坑，這樣的用戶最令運營人員愛恨交加。精妙運用留存分析，讓你把握用戶心理。

• 找一個簡單的工具，靈活查看留存分析結果。通過不同初始行為和后續行為的篩選，可以定點找到留存率低的環節，?so easy ！

圖2 某游戲產品常規留存分析圖

• 找到用戶最精準的流失點。了解用戶，從用戶行為路徑做起，知道用戶在哪個步驟流失，并抽象出用戶的行為特征，進行維度下鉆，分析留存效果。簡單說就是，看到用戶從哪里離開，才能知道用戶為什么離開。

圖3 流失用戶行為路徑

• 留住用戶的心，要從痛點出發行事。就像取悅相親的姑娘們，重點不在于廣撒網買買買，而在于找準心意，一擊即中。根據以往的留存分析結論，對現有的活動采取不同策略的調整，例如，當邊緣用戶保持活躍度時，贈送提升特定方向游戲可玩性的稀有道具。

圖4 基于留存分析調整后的用戶留存率提高

• 第四步 & 第一步，持續觀察留存率是否上升，為日后的活動積累經驗。

借助這樣的“套路”，無論游戲行業、電商行業、企業服務行業等，都能依據留存分析結果追根溯源，找到用戶痛點，提高留存率。

想象一下當你買到了白領最喜歡的 GUCCI 包包們，穿了文藝女青年最喜歡的白襯衫，彈著少女最喜歡的吉他，是不是可以從高留存對象中找到最喜歡的姑娘，談一場不分手的戀愛？重視留存分析，解決留存問題，從精細化角度提高運營水平，改善公司業務，企業財源滾滾來，戀愛朵朵桃花開。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的周五话运营 | 和用户谈一段不分手的恋爱（留存分析）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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