編輯導(dǎo)語(yǔ)：說(shuō)到留存分析，做互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的人一定很熟悉，在互聯(lián)網(wǎng)流量越來(lái)越貴的背景下，留住老用戶就變得越來(lái)越重要。本文對(duì)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的留存分析模型迭代進(jìn)行了小結(jié)，主要從項(xiàng)目背景、迭代目標(biāo)、競(jìng)品探索、迭代設(shè)計(jì)、迭代驗(yàn)證5個(gè)方面進(jìn)行闡述，希望對(duì)正在進(jìn)行迭代項(xiàng)目或正在了解留存分析模型的你有幫助。

1. 項(xiàng)目背景

1.1 “用戶留存分析模型”是什么

用戶留存分析模型是一個(gè)分析用戶參與情況和活躍程度的分析模型，其中留存用戶數(shù)量和留存率反映了不同時(shí)期獲得用戶的流失情況。在日常工作中運(yùn)營(yíng)/產(chǎn)品同學(xué)可以通過(guò)留存分析模型找到不同場(chǎng)景下的流失用戶，分析用戶在流失前是否有類似的行為，如體驗(yàn)了煩瑣的注冊(cè)流程、卡頓的頁(yè)面跳轉(zhuǎn)、不可預(yù)知的黑屏……在發(fā)現(xiàn)共同點(diǎn)后，對(duì)糟糕行為體驗(yàn)進(jìn)行優(yōu)化，并適時(shí)采取召回策略，以達(dá)到提升用戶留存的目的。

1.2 為什么要進(jìn)行本次迭代

用戶留存分析模型在Pangolin平臺(tái)已經(jīng)上線了接近1年的時(shí)間，在這期間平臺(tái)從戰(zhàn)略層面進(jìn)行了調(diào)整，再加上用戶在使用的過(guò)程中，反饋了如“表格數(shù)據(jù)分析不方便、統(tǒng)一渠道進(jìn)來(lái)的用戶留存分析不了”等問(wèn)題，促成本次迭代。

2. 本次迭代目標(biāo)

怎樣讓留存分析模型更好的滿足產(chǎn)品/運(yùn)營(yíng)同學(xué)對(duì)用戶的留存進(jìn)行分析？結(jié)合平臺(tái)戰(zhàn)略調(diào)整和用戶反饋，我們提煉了本次迭代的兩個(gè)目標(biāo)：

2.1 增加留存分析場(chǎng)景的顆粒度

用戶可根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景靈活定義留存的起始行為、留存行為和目標(biāo)用戶群體，細(xì)化的顆粒度對(duì)進(jìn)一步的分析可提供更具價(jià)值的數(shù)據(jù)。

2.2 增加表格數(shù)據(jù)的對(duì)比維度

針對(duì)留存用戶和留存率這兩個(gè)核心指標(biāo)增加對(duì)比維度，多維度的數(shù)據(jù)比較可幫助用戶綜合對(duì)比，更容易分析問(wèn)題所在，提升分析效率。

3. 競(jìng)品探索

在競(jìng)品選擇上，我們以行業(yè)知名度、功能完整性為考核指標(biāo)，在眾多分析平臺(tái)中選定了各方面表現(xiàn)優(yōu)秀的 “神策”、“GrowingIO” 和 “易觀方舟”作為本次競(jìng)品分析的對(duì)象 。

我們主要從兩個(gè)層面分析本次競(jìng)品，第一個(gè)層面，用戶留存分析模型和內(nèi)容層框架布局分析。我們將每個(gè)競(jìng)品的用戶留存分析模型的內(nèi)容層框架布局進(jìn)行一一拆解，發(fā)現(xiàn)三個(gè)競(jìng)品留存頁(yè)面是由 “留存規(guī)則”、“篩選條件”、“表格數(shù)據(jù)展示”、“可視化數(shù)據(jù)展示”和“操作”五個(gè)功能模塊組成。如下圖：

思考：

為什么3個(gè)平臺(tái)留存分析頁(yè)面組成模塊會(huì)完全一致，是不是留存分析模型存在一個(gè)通用公式：留存分析模型 =“留存規(guī)則”+“篩選條件”+“表格數(shù)據(jù)展示”+“可視化數(shù)據(jù)展示”+“操作”。

為了弄清楚是否存在通用公式，我們對(duì)5個(gè)功能模塊的作用進(jìn)行解讀（見(jiàn)下圖），發(fā)現(xiàn)5個(gè)功能模塊任何1個(gè)功能我們都無(wú)法刪減，刪減后留存功能將變得不完整。我們可以肯定留存分析模型確實(shí)存在通過(guò)公式，而且這個(gè)公式是可以被借鑒到我們的迭代設(shè)計(jì)方案中。

第二個(gè)層面，用戶留存分析模型字段層面分析。我們將競(jìng)品的模型字段進(jìn)行梳理，以功能模塊為維度將各模塊的字段匯總成用戶留存分析模型字段對(duì)比表，探索三個(gè)競(jìng)品平臺(tái)在功能模塊相同的情況下留存功能細(xì)節(jié)上的共性及差異性。如下圖：

思考：

3個(gè)平臺(tái)在同一功能模塊下，為什么有些字段是大家共有的，有些卻是某一平臺(tái)獨(dú)有的？共有的字段是不是就是實(shí)現(xiàn)留存分析模型必不可少的，非共有字段的增加對(duì)留存功能又有哪些優(yōu)化？

為了弄清楚上面的問(wèn)題，我們對(duì)共有字段和部分非共有字段的作用進(jìn)行解析（見(jiàn)下圖），發(fā)現(xiàn)“留存規(guī)則”、“篩選條件”、“表格數(shù)據(jù)”和“曲線圖”的共有字段是留存分析模型的基石，是不可缺少的。而部分非公有字段的添加確實(shí)增加了留存分析模型的可用性和便捷性，這些字段對(duì)我們的用戶留存模型迭代設(shè)計(jì)給予啟發(fā)。

4. 迭代方案設(shè)計(jì)

迭代方案設(shè)計(jì)主要分三步進(jìn)行，第一步：確定留存分析模型模塊，進(jìn)行內(nèi)容層框架布局設(shè)計(jì)。

通過(guò)競(jìng)品探索分析得出用戶留存分析模型存在的通用公式為：用戶留存分析模型 = “留存規(guī)則”+“篩選條件”+“表格數(shù)據(jù)展示”+“可視化數(shù)據(jù)展示”+“操作”。對(duì)比平臺(tái)現(xiàn)有功能模塊，發(fā)現(xiàn)缺少了 “留存規(guī)則” 模塊，結(jié)合本次迭代的目標(biāo)-增加留存分析場(chǎng)景的顆粒度，我們決定增加“留存規(guī)則”功能。最后我們對(duì)留存分析功能的內(nèi)容層-框架布局進(jìn)行了重構(gòu)，如下圖：

內(nèi)容層-框架布局迭代方案對(duì)比如下：

1. 迭代方案一采用了兩欄布局：優(yōu)點(diǎn)是減少了頁(yè)面的高度，用戶可以快速的看到頁(yè)面全部的內(nèi)容；缺點(diǎn)是壓縮了表格和曲線圖的寬度，展示的內(nèi)容更少。
2. 迭代方案二采用了通欄布局：優(yōu)點(diǎn)是表格和曲線圖的寬度充足，展示的內(nèi)容更多，用戶分析數(shù)據(jù)更方便；缺點(diǎn)是頁(yè)面高度增加，用戶需要滾動(dòng)兩屏左右的頁(yè)面才能看到全部?jī)?nèi)容。

結(jié)合本次迭代的另一個(gè)核心目標(biāo)：提升表格數(shù)據(jù)的分析效率，表格和曲線圖更寬的可以容納的信息更多，減少了用戶橫向滑動(dòng)屏幕次數(shù)，最終確定方案二為本次迭代的內(nèi)容層框架布局。

第二步：確定各個(gè)功能模塊的字段。

本著小步快跑、敢于試錯(cuò)、快速迭代的思想，優(yōu)先將競(jìng)品_共有字段和平臺(tái)現(xiàn)有字段進(jìn)行整合， 圍繞“增加留存分析場(chǎng)景的粒度” 和 “提升表格數(shù)據(jù)的分析對(duì)比維度” 兩大設(shè)計(jì)目標(biāo)對(duì)整合的字段調(diào)整，非共有字段根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和優(yōu)先級(jí)放入后續(xù)版本迭代優(yōu)化。

第三步：留存分析功能原型設(shè)計(jì)。

在具體原型設(shè)計(jì)階段，設(shè)計(jì)師結(jié)合已確定的框架布局和模塊字段，把重點(diǎn)放在了留存規(guī)則和表格數(shù)據(jù)展示上，設(shè)計(jì)如下：

設(shè)計(jì)思考

1）留存規(guī)則功能模塊怎樣才能在設(shè)置的時(shí)候更靈活的覆蓋更多場(chǎng)景

1.1 在初始行為和留存行為設(shè)計(jì)上，第一反應(yīng)為初始行為和留存行為提供 “事件選擇框”，產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)同學(xué)可以通過(guò)選擇事件來(lái)定義留存的范圍。如：起始行為選擇了 “打開(kāi)APP”事件、留存行為選擇了 “購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品”事件，最終分析的就是有多少用戶打開(kāi)APP，這些用戶中有多少人購(gòu)買了理財(cái)產(chǎn)品。但當(dāng)我們把場(chǎng)景顆粒度繼續(xù)細(xì)分，針對(duì)應(yīng)用版本=V2.0的使用用戶進(jìn)行同樣的分析，起始行為選擇了 “打開(kāi)APP”事件、留存行為選擇了 “購(gòu)買理財(cái)產(chǎn)品”事件，顯然這個(gè)場(chǎng)景在當(dāng)前設(shè)計(jì)就不能滿足。

為了靈活的覆蓋更多的場(chǎng)景，思考再三，決定為初始行為和留存行為增加“篩選條件”，以滿足細(xì)化場(chǎng)景的顆粒度的需求。產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)同學(xué)選擇事件后通過(guò)增加一個(gè)或多個(gè)篩選條件對(duì)選擇的事件更進(jìn)一步的場(chǎng)景細(xì)化，如選擇版本、城市、屏幕寬度等等篩選條件，以滿足用戶靈活的設(shè)置更全的留存場(chǎng)景。

1.2 在目標(biāo)用戶設(shè)計(jì)上，分析之前版本發(fā)現(xiàn)已經(jīng)有了 “新增用戶” 和 “活躍用戶”兩個(gè)目標(biāo)用戶群體，但產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)同學(xué)想基于某一次活動(dòng)的用戶為目標(biāo)用戶，當(dāng)前設(shè)計(jì)就無(wú)法滿足了。為了滿足產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)同學(xué)目標(biāo)用戶選擇的靈活性，將 “用戶分群’ 功能數(shù)據(jù)與目標(biāo)用戶打通，在 “目標(biāo)用戶” 中選擇已創(chuàng)建的分群，目標(biāo)用戶中沒(méi)有滿足當(dāng)前留存場(chǎng)景的也可通過(guò)分群功能創(chuàng)建。

2）數(shù)據(jù)展示功能模塊怎樣的數(shù)據(jù)展示才能讓表格的對(duì)比維度更多，提升分析效率

在表格數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)上，首先分析了迭代前的數(shù)據(jù)展示發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)容偏少，表格利用率偏低，如：“用戶類型”和“起始日期”列都是相同的值；整個(gè)表格只展示了同一個(gè)初始日期的留存數(shù)據(jù)。

上述弊端在迭代設(shè)計(jì)中是我們重點(diǎn)規(guī)避的對(duì)象，通過(guò)N次的迭代設(shè)計(jì)嘗試，我們發(fā)現(xiàn)可以通過(guò)縱向、橫向、對(duì)角線3個(gè)方向增加對(duì)比維度：縱向可以同時(shí)對(duì)比多個(gè)起始日期同一個(gè)N天的留存數(shù)據(jù)（見(jiàn)下圖03）；橫向可以同時(shí)對(duì)比同一個(gè)起始日期的N天后的留存數(shù)據(jù)（見(jiàn)下圖01）；對(duì)角線可以同時(shí)對(duì)比同一個(gè)日期的各起始日期的的留存數(shù)據(jù)（見(jiàn)下圖02）。

5. 迭代方案驗(yàn)證

為了確保我們最終的迭代設(shè)計(jì)方案是可用性，我們不同的階段采用了不同的驗(yàn)證方式，設(shè)計(jì)階段我們組織了專家評(píng)審，功能上線后進(jìn)行了用戶走訪。

5.1 專家評(píng)審

我們尋找了WOW DESIGN 團(tuán)隊(duì)的高級(jí)交互設(shè)計(jì)師和數(shù)字口袋的產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)我們的迭代方案進(jìn)行了評(píng)審，給出了以下反饋：

1. 內(nèi)容層—頁(yè)面框架布局是合理的，通欄布局更有利于數(shù)據(jù)展示和本次迭代目標(biāo)更符合；
2. 表格數(shù)據(jù)展示優(yōu)化是成功的，分析的維度更豐富了，可以支持多個(gè)起始日期留存數(shù)據(jù)一起分析，同一個(gè)起始日期的N天后的留存數(shù)據(jù)一起分析；
3. 留存分析模型還有優(yōu)化的空間，數(shù)據(jù)只有對(duì)比才能看出好壞，是否可以增加更多的對(duì)比，如同一行為下的不同目標(biāo)用戶。

5.2 用戶走訪

我們尋找了需求收集階段反饋過(guò)問(wèn)題的用戶和正在使用平臺(tái)的用戶對(duì)我們的迭代方案進(jìn)行了用戶調(diào)查，得出了以下反饋：

1. 表格數(shù)據(jù)展示的優(yōu)化豐富了不少，分析起來(lái)也更方便了，不用和以前一樣先下載數(shù)據(jù)在自己做對(duì)比表格了；
2. 留存規(guī)則中自定義目標(biāo)用戶基本滿足了對(duì)具體場(chǎng)景用戶分析的需求，之前就是苦于沒(méi)有目標(biāo)用戶選擇有些留存分析都做不了；
3. 留存規(guī)則中自定義起始行為和留存行為非常方便，之前都只能看宏觀的用戶有沒(méi)有登錄APP，更微觀的留存不支持，也拿不到相應(yīng)的數(shù)據(jù)實(shí)在太痛苦了。

6. 結(jié)語(yǔ)

本次功能迭代分為四步走：

1. 前期收集的用戶反饋結(jié)合平臺(tái)戰(zhàn)略層面調(diào)整確定了迭代的目標(biāo)；
2. 對(duì)相關(guān)競(jìng)品進(jìn)行分析，得出留存功能的通用公式與共性字段；
3. 基于競(jìng)品分的結(jié)論結(jié)合現(xiàn)有的迭代設(shè)計(jì)目標(biāo)敲定了本次迭代具體方案；
4. 在產(chǎn)品上線后我們通過(guò)用戶走訪對(duì)迭代的方案進(jìn)行驗(yàn)證。

迭代前的不能多場(chǎng)景下分析用戶留存、不能基于特定用戶群體進(jìn)行留存分析和留存表格數(shù)據(jù)維度單一分析困難等問(wèn)題都得到了解決。

后續(xù)我們會(huì)一直關(guān)注用戶的聲音，部分未在當(dāng)版本實(shí)現(xiàn)的功能和之后用戶在使用中暴露的問(wèn)題，是我們以后的優(yōu)化方向。

我相信在正確的戰(zhàn)略指導(dǎo)、詳盡的競(jìng)品分析、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑O(shè)計(jì)過(guò)程、科學(xué)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證下用戶留存分析模型將越來(lái)越完善，場(chǎng)景數(shù)據(jù)更全面、用戶分析效率更高。

本文由 @前行的大熊 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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