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精益數據分析卡片:留存分析

大數據 數據分析
留存分析的根本目的在于留住用戶,根據分析結果制定對應的策略,以及規劃好產品迭代以更好的保證用戶的穩定。本文帶來數據分析工具之留存分析。

留存分析的根本目的在于留住用戶,根據分析結果制定對應的策略,以及規劃好產品迭代以更好的保證用戶的穩定。

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虛榮指標的假面

許多創業公司都喜歡強調自己的用戶數。曾聽某個朋友說起,他的公司對外號稱有1400萬企業級注冊用戶,他們的用戶增長趨勢如圖所示:

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然而總用戶數就是一個典型的虛榮指標,這個數字只會隨著時間增長(經典的“單調遞增函數”)。它并不能傳達關于用戶行為的信息:他們在做什么?是否對你有價值?他們中的很多人可能只是注冊一下,就再沒有使用過。

一個公司真正需要關注的指標,是可付諸行動的指標。例如留存率,這個指標揭示了產品留住用戶的能力,因此顯得格外關鍵。當產品做出調整時,這個指標也會相應地變化。如果調整的思路是正確的,這個比率就應該上升。這就意味著,它可以指導你試驗、學習和迭代。

如你所見,這是數據分析工具系列的第 4 篇:留存分析。

留存的“廬山真面目”

what留存?

留存,顧名思義,就是用戶在你的網站/app中留下來,持續使用。一個用戶,在你的產品上留存得越久,帶來的收入就越高。 反復返工提供給

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留存的價值

引用《打造 10 億美金產品的核心秘密:用戶參與層級模型》中的例子:

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現在有兩個公司A和B。A 公司每月新增 500 萬用戶,月留存是 80%;B 公司每月新增 250 萬用戶,月留存是 95%。

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如果兩個產品的留存率不變,六個月之后,他們的月度活躍用戶(MAU)見上圖,A 公司領先。

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三年之后,B 公司擁有 4200 萬用戶,超過了 A 公司的 2500 萬用戶。且 B 公司的增長曲線比 A 公司漂亮得多。這就是留存率的巨大影響,復合增長的價值。

解析留存

先來看看次日留存率的計算公式:次日留存率 = 次日留存用戶 / 當日新增用戶。

由此,可以拆分出留存的三個核心元素:用戶、時間、留存動作。

用戶

用戶是留存分析的對象,一般可以從這兩個角度進行分析:

(1)從用戶的獲取角度分析

通過不同渠道獲取的用戶的留存率是不同的。舉個栗子,一個主打奢侈品交易的電商APP,如果在今日頭條投放廣告獲取用戶,恐怕用戶看一眼就走人了。

在不同時段獲取的用戶的留存率也是不同的。舉個栗子,一個午夜電臺APP,如果用戶在早上下載后收聽,很可能因為沒有找到想聽的內容而卸載APP。

(2)從用戶的行為角度分析

用戶能否留下來,取決于產品功能設計是否滿足了用戶的核心需求。所以,我們需要了解新用戶使用過哪些功能,或者說發生過什么行為后,他們留下來了。

我們希望新用戶在使用產品時能盡早產生驚喜感——這就是我想要的!希望他們能快速發現產品價值,并且留下來。值得一提的是,用戶路徑圖就能幫助我們發現用戶是如何一步步發現產品價值的。

時間

這里的時間,特指用戶的在產品上的使用時間。對于不同時期,我們應該有不同策略,總的來說,在振蕩期和選擇期,我們應該關注新用戶的留存,進入平穩期以后,著重關注產品功能留存。

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留存動作

不同的用戶行為對我們的價值是不一樣的,例如使用初級功能的免費用戶和使用高級功能的付費用戶。所以,我們需要查看不同人群的留存情況,當一個付費用戶變為免費用戶,某種程度上也可以看做一種流失。

留存實戰:Airbnb,從賣盒裝麥片到13億美元

2008年,Airbnb剛剛成立,因為資金短缺不得不依靠售賣盒裝麥片獲取收入。然而副業很快失敗,到了2009年,Airbnb每周的收入僅200美元,差點破產。在生死存亡的邊緣,他們獲得硅谷創業教父保羅·格雷厄姆的投資。格雷厄姆事后承認:“這群甚至可以靠賣麥片來掙取收入的人,他們的項目死不了。”

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Airbnb曾賣過的盒裝麥片

利用競爭對手提升用戶留存

Airbnb成立之初,該領域***的競爭對手Craigslist擁有Airbnb艷羨的海量用戶基數。盡管 Airbnb一直試圖靠塑造差異化的產品形態來將自己與競爭對手區隔開,但一個不可否認的事實是:對于訂房這樣的供需平臺服務而言,用戶數的多少是人們選擇的首要因素。因為:

  • 供方會選擇潛在消費者最多的平臺發布信息
  • 消費者會挑貨品足夠充足的市場來比價下單

意識到這點后,Airbnb推出了一項功能:允許用戶在Airbnb發布信息的同時,方便地將相同的信息內容復制一份同步發布到Craigslist上。用戶在Airbnb發布信息后,就會收到一封電子郵件,告知用戶:將該信息同時發布到Craigslist可以幫助您每月增加500美元的收入,您只需要點擊這個鏈接,剩下的交給我們來為您完成。于是用戶往往會不假思索地點擊鏈接,畢竟這沒什么壞處,反倒是增加了許多房源出租信息的曝光量。

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這項功能為Airbnb帶來了意想不到的效果:

  • 來自Craigslist的回流撐起了Airbnb的人氣,許多人紛紛加入注冊,發布出更多出租的信息;
  • 原本習慣去Craigslist發布信息的用戶,開始變成Airbnb的用戶,因為現在只要在一處發布就能同時出現在兩處;
  • 原本的Airbnb用戶的黏性更強了,因為他們確確實實在這里獲得了更多的收入。

優化用戶體驗提升用戶留存

2009年,Airbnb發現那年夏天的成交情況并不樂觀。于是創始人開始著手調研此事,他們四處飛行,總共在24家不同的家庭旅店訂房體驗,試圖找出問題根源。

***終于水落石出,許多在Airbnb上張貼招租信息的人,并不懂得如何在發布內容時盡可能展現出房間***的一面。他們拙劣的拍攝技術和糟糕的文案組織,掩蓋了房屋本身的優勢,讓遠在世界另一頭的人隔著屏幕難以做出判斷。

“好吧,這事一點也不奇怪,沒有人會為了不知道會買到的什么玩意兒而付錢。”創始人說。

遇到這種問題,一般網站的做法是給用戶群發郵件,教會他們如何去拍照,并給他們評估打分。但Airbnb采用了一種看似低效,實則奏效的方式。他們花5000美金租借了一部高檔相機,挨家挨戶免費為紐約的許多招租者的房屋拍攝照片。好賣相帶來了好的收益。紐約當地的訂房量很快上漲了兩三倍,月底時Airbnb的收入整整增加了一倍。這一做法日后被復制到了巴黎、倫敦、邁阿密等地。

受益于專業攝影師拍照的房屋,相較同類能獲得兩到三倍的訂單量,隨后Airbnb也能從屋主那里額外得到每月約1025美金的分成。到2012年,已經有2000余位自由攝影師受雇于 Airbnb,在六大洲拍攝了超過13000間房屋。

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專業攝影師介入后Airbnb的流量增長情況

利用社交網絡提升用戶留存

Airbnb這種新興模式的優勢如下:

  • 相比專業酒店賓館,人們往往可以以便宜30%~80%的價格入住家庭旅店
  • 能與當地人交流結識,成為朋友

然而與此同時,潛在的風險也同時出現:不法分子可能借機從事盜竊、搶劫、非法集會等犯罪活動。

Airbnb若想繼續成長,就必須解決用戶之間的信任危機。于是2011年夏天,Airbnb開放了社交網絡連接功能,允許用戶連接他們的Facebook賬號。當啟用社交網絡連接功能后,人們可以看到自己與房主之間的共同好友是誰,或是哪些朋友曾經租住了這間房。人們也可以根據屋主的地理位置、性別等信息進行搜索,找出感興趣的房源。

當這一產品特性上線后,創始人很快宣布,Airbnb上已有16516967對好友關系,并且持續猛增。在通過社交網絡解決了最基本的人與人的信任問題后,人們得以方便地考察房東的背景資料,選擇合適的入住對象。來自同一座城市、同一所大學、同一個街區的好友之間的聯系與交易也更為緊密。

寫在***

留存分析,本質上是幫助我們了解自身產品留住用戶的能力,指導我們去試驗、迭代和優化我們的產品。而更重要的,是大家務必理解虛榮指標與可付諸行動的指標的區別:

  • 虛榮指標:一切無法幫助你決策下一步行動的指標
  • 可付諸行動的指標:能揭示信息,指明方向,幫助你改進商業模式,決策下一步行動的指標

漏斗分析到這里就結束了,下一篇,我會帶來A/B測試。歡迎關注我的數據分析工具系列,我會講述如何改善用戶體驗,提升轉化,幫助你更好地運用數據驅動產品運營。

責任編輯:未麗燕 來源: 36大數據
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