解決5大問題,留存分析從入門到精通

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公司業(yè)務(wù)長(zhǎng)期的增長(zhǎng)以及健康的發(fā)展取決于漏斗的底部,也就是你的產(chǎn)品保留用戶的能力。尤其在線上流量紅利消失的今天,通過買量獲取大成功的概率會(huì)越來越小。那么如何做好用戶留存運(yùn)營(yíng)呢?

互聯(lián)網(wǎng)在全球范圍內(nèi)目前已經(jīng)擁有超過30億的用戶,與2017年同期相比穩(wěn)步增長(zhǎng)了10%。人們花在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品上的時(shí)間越來越多,但同時(shí)可以選擇的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品也越來越多,這意味著想要在眾多產(chǎn)品中脫穎而出,牢牢地抓住用戶留住用戶也變得愈發(fā)困難。

買量已不再產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的核心。

買量是很多行業(yè)的關(guān)鍵詞,尤其在游戲行業(yè),很多游戲公司都會(huì)在買量上投入巨大成本以獲取新用戶。但用戶獲取只是產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)的開始,超過90%的產(chǎn)品面臨這樣的困境,80%新用戶在下載后的3天內(nèi)旋即流失。

也就是說,如果你不能及時(shí)地向用戶展示核心價(jià)值,并將其轉(zhuǎn)化為習(xí)慣用戶,那么你的產(chǎn)品必然會(huì)失敗。如果你把產(chǎn)品的整個(gè)生命周期看成是一個(gè)漏斗,漏斗頂部,也就是獲取用戶,并不是最重要的。

公司業(yè)務(wù)長(zhǎng)期的增長(zhǎng)以及健康的發(fā)展取決于漏斗的底部,也就是你的產(chǎn)品保留用戶的能力。尤其在線上流量紅利消失的今天,通過買量獲取大成功的概率會(huì)越來越小。

那么如何做好用戶留存運(yùn)營(yíng)呢?

以下分步為大家解答。

一、什么時(shí)候需要注意留存分析

很多人錯(cuò)誤地認(rèn)為只有企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模,擁有一定用戶基量時(shí)才需要去考慮留存。事實(shí)上,留存分析伴隨了整個(gè)公司的發(fā)展周期,在不同的時(shí)期留存分析的策略也會(huì)有所不同。

在前期的產(chǎn)品測(cè)試階段,留存分析能很好的揭示你的產(chǎn)品是否能夠迎合市場(chǎng)需求。如果留存曲線沒有達(dá)到一定水平上穩(wěn)定下來,而是一直趨向于0,就需要反思自己的產(chǎn)品本身是否滿足了市場(chǎng)的需求,是否需要調(diào)整產(chǎn)品的方向?

如果有一部分用戶在你的產(chǎn)品上留下來了,那么就需要分析這些用戶為什么會(huì)留下來,產(chǎn)品中的哪個(gè)點(diǎn)真正地吸引了他們。了解這些留存用戶留下來的原因,并且讓更多人因此而留下來就成為了你運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵。

當(dāng)產(chǎn)品趨于穩(wěn)定,留存分析的核心作用又轉(zhuǎn)變?yōu)樵u(píng)估迭代與優(yōu)化的效果,根據(jù)留存的數(shù)據(jù)不斷調(diào)整產(chǎn)品優(yōu)化的方向。

二、如何確定產(chǎn)品的關(guān)鍵事件和使用周期

在介紹留存周期框架前我們需要弄清楚兩個(gè)核心概念:產(chǎn)品的關(guān)鍵事件和產(chǎn)品的使用周期。

產(chǎn)品的關(guān)鍵事件是指你最希望你的用戶在產(chǎn)品中進(jìn)行的某個(gè)操作,這往往與產(chǎn)品提供的服務(wù)緊密相關(guān)。例如:Airbnb的關(guān)鍵事件是用戶在平臺(tái)上預(yù)訂房間;滴滴的關(guān)鍵事件是用戶叫車。

那么一個(gè)產(chǎn)品應(yīng)該有多少個(gè)關(guān)鍵事件呢?

我們建議一個(gè)產(chǎn)品最好只有一個(gè)關(guān)鍵事件,雖然從公司層面上來說可能會(huì)定義很多關(guān)鍵事件,例如:Airbnb不僅有面向租客的產(chǎn)品,也有面向房東的產(chǎn)品,在面向房東的產(chǎn)品會(huì)有不同于面向租客的產(chǎn)品的關(guān)鍵事件。但對(duì)于一個(gè)產(chǎn)品而言,最好只有一個(gè)關(guān)鍵事件,這對(duì)留存分析很有意義的,畢竟只有明白了產(chǎn)品的核心價(jià)值,留存才有意義。

那么產(chǎn)品的使用周期又是什么呢?

一些產(chǎn)品我們可能天天都在用,例如:微信、微博、音樂等,而另一些產(chǎn)品我們可能一周才會(huì)用一次;例如:電商、在線教育等,另外一些可能是我們需要的時(shí)候才會(huì)使用;例如:機(jī)票與住宿等。

通過以下四個(gè)步驟,可以幫助你更好地確定產(chǎn)品的使用周期:

  1. 選定一定時(shí)間范圍,篩選出所選時(shí)段內(nèi)進(jìn)行過兩次關(guān)鍵事件的用戶。一般選定的時(shí)間范圍是60到90天,因?yàn)榇蟛糠智闆r下,用戶在一個(gè)月內(nèi)會(huì)觸發(fā)一次關(guān)鍵事件,60天則相當(dāng)于用戶至少會(huì)觸發(fā)兩次。
  2. 計(jì)算每名用戶的前后兩次關(guān)鍵事件的間隔時(shí)間。
  3. 畫出間隔時(shí)間的天數(shù)分布圖。
  4. 分析分布圖中80%的用戶落在多少天之內(nèi),那么這一天就是用戶的使用周期。

三、什么是留存周期框架

什么是留存周期框架呢?

上面提到在產(chǎn)品的各個(gè)階段我們都需要去關(guān)注用戶的留存,而留存周期框架指的是對(duì)不同類型的用戶采取不同的策略的理論框架。

不管產(chǎn)品在什么時(shí)間段,產(chǎn)品的用戶群都是由三部分人組成的:新用戶、活躍用戶、回流用戶。留存周期框架的核心就是,針對(duì)這三類人群的留存分析。

那么下一個(gè)問題來了,如何定義這三部分人群呢?

下面給出了這三部分人群的定義:

  1. 新用戶:用戶還處在第一個(gè)的使用周期中;
  2. 活躍用戶:用戶在前一個(gè)使用周期和當(dāng)前使用周期中都是活躍的;
  3. 回流用戶:用戶在前前一個(gè)使用周期和當(dāng)前使用周期是活躍的,但在前一個(gè)使用周期中不活躍。

四、如何進(jìn)行新用戶留存分析

對(duì)新用戶的留存分析會(huì)幫助我們了解用戶是如何一步步發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品價(jià)值的,如果我們將用戶和產(chǎn)品比作約會(huì)的雙方,那么第一次約會(huì)的目的肯定是如何快速地進(jìn)行下一次約會(huì),而非直接談婚論嫁。

同樣的,新用戶留存的關(guān)鍵點(diǎn)在于,如何讓用戶在最初的體驗(yàn)中得到極大的樂趣,從而更快地再次使用你的產(chǎn)品。

1. 根據(jù)不同用戶屬性挖掘有效線索

通過分析用戶不同屬性(例如:平臺(tái)、渠道、地理位置等)的留存曲線,可以發(fā)掘有價(jià)值的分析線索。我們以一款海外發(fā)行的產(chǎn)品為例,可以從國(guó)家維度畫出不同的留存曲線:

根據(jù)不同國(guó)家的留存曲線,我們能夠發(fā)現(xiàn)這款產(chǎn)品在中日韓市場(chǎng)非常走俏,但在北美、南美一帶的表現(xiàn)不佳。這就給我們提供了一條非常好的線索,指引我們仔細(xì)分析這款產(chǎn)品在美洲市場(chǎng)失敗的原因。

經(jīng)分析這款產(chǎn)品是一款三國(guó)卡牌類游戲,其題材與地區(qū)的文化歷史息息相關(guān),因此美洲市場(chǎng)很可能水土不服,因此可以考慮在美洲市場(chǎng)發(fā)行時(shí)更換產(chǎn)品題材,更好地適應(yīng)市場(chǎng)需求。

2. 重視用戶第一印象

Onboarding這個(gè)概念起源于人力資源領(lǐng)域,意為“新人的入職培訓(xùn)”,是企業(yè)制定的一系列幫助新員工迅速適應(yīng)新工作環(huán)境的。

在新手階段,會(huì)有很多因素導(dǎo)致用戶停止使用產(chǎn)品,交互、UI、音樂、文案等等元素都有可能成為阻礙用戶打開心扉的絆腳石,新手引導(dǎo)的好壞直接影響了產(chǎn)品的成敗。

回到約會(huì)的例子,雙方第一次約會(huì)時(shí)的第一印象會(huì)直接決定是否還有后續(xù)進(jìn)展,即便雙方可能在思想、愛好等方面有很多共同點(diǎn),但在深入溝通之前,外在形象、衣著品位、行為舉止等容易獲取的信息才是決定性因素。

漏斗模型會(huì)很容易得幫助我們定位新手引導(dǎo)過程中的問題。例如:上圖是一個(gè)典型的音樂類APP新手引導(dǎo)漏斗,當(dāng)產(chǎn)品引導(dǎo)用戶搜索歌曲后,可以發(fā)現(xiàn)只有很少的用戶進(jìn)入到了下一步,即播放歌曲,很明顯許多使用者并沒有找到想聽的音樂,可能是搜索引擎除了問題,此時(shí)就需要反推技術(shù)去測(cè)試搜索功能了。

同理,每個(gè)產(chǎn)品都需要定義新手引導(dǎo)漏斗,以發(fā)現(xiàn)這一階段的產(chǎn)品問題。

3. 快速過渡至核心價(jià)值發(fā)現(xiàn)階段

對(duì)于新用戶而言,留存分析的目的就是讓他們順利渡過新手引導(dǎo)階段,并快速發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的核心價(jià)值。

首先要做的是了解每一階段的大致時(shí)間是多少,下面的表格大致定義了各階段的時(shí)間周期,可以發(fā)現(xiàn)各階段的時(shí)間周期對(duì)應(yīng)了產(chǎn)品使用周期。

在明確了大致的時(shí)間范圍之后,我們可以采用上一篇文章中提到過的方法論,比較在價(jià)值發(fā)現(xiàn)階段留存的用戶與流失的用戶的行為,發(fā)現(xiàn)留存用戶背后的行為動(dòng)機(jī)。

下面列舉了幾種常見產(chǎn)品可能的行為動(dòng)機(jī),以及相應(yīng)建議。

五、如何進(jìn)行活躍用戶的留存分析

首先我們回顧一下活躍用戶的概念,這里的活躍用戶是指,在當(dāng)前產(chǎn)品使用周期和上一個(gè)使用周期都是活躍的用戶。

1. 發(fā)現(xiàn)藏在活躍用戶后的行為動(dòng)機(jī)

如上圖展示,我們把一條普通的留存曲線分成以下幾個(gè)步驟,實(shí)際上每個(gè)新用戶在向活躍用戶轉(zhuǎn)變的過程中也都需要經(jīng)過這幾個(gè)步驟:

  1. 新手引導(dǎo);
  2. 發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品的核心價(jià)值;
  3. 形成使用習(xí)慣;
  4. 成為該產(chǎn)品的活躍用戶。

對(duì)活躍用戶進(jìn)行留存分析,很重要的一點(diǎn)是在于明白用戶為什么會(huì)對(duì)產(chǎn)品形成使用習(xí)慣,而在形成習(xí)慣的過程中又有哪些產(chǎn)品閃光點(diǎn)讓用戶眼前一亮,基本上這些點(diǎn)都是用戶在使用產(chǎn)品的初期就會(huì)發(fā)覺的。

理解這些高留存用戶背后的原因,進(jìn)而運(yùn)用這些原理轉(zhuǎn)化新用戶和回流用戶。例如:Facebook發(fā)現(xiàn)那些在最初使用的10天中,添加了7個(gè)及以上好友的用戶的留存很高。因此Facebook會(huì)鼓勵(lì)所有的新用戶在使用初期先添加7個(gè)好友,這也是為什么Facebook能實(shí)現(xiàn)用戶指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的原因之一。

那么如何去發(fā)現(xiàn)這些背后的原理呢?

  1. 選擇一群在習(xí)慣形成期留存下來的用戶作為樣本;
  2. 從樣本用戶中,篩選出在下一習(xí)慣形成期中仍然留存下來的用戶,這些用戶就是真正留存下來的活躍用戶群;
  3. 同樣從樣本用戶中,篩選出在下一習(xí)慣形成期內(nèi)流失的用戶群,這些用戶就是流失用戶;
  4. 比對(duì)活躍用戶群與流失用戶群,盡可能地發(fā)掘那些活躍用戶擁有但流失用戶不具備的行為。

你可以通過下列表格,查詢產(chǎn)品使用周期與習(xí)慣形成時(shí)間段的對(duì)應(yīng)關(guān)系:

經(jīng)過以上的比對(duì),我們就能發(fā)現(xiàn)區(qū)分留存活躍用戶與流失用戶的關(guān)鍵事件。

2. 活躍用戶深度下鉆分析

在之前活躍用戶的基礎(chǔ)上,我們可以根據(jù)他們觸發(fā)關(guān)鍵事件的頻次再將他們分為被動(dòng)活躍用戶,核心活躍用戶,VIP活躍用戶,通過數(shù)數(shù)科技ThinkingAnalytics系統(tǒng)可以較為快速的實(shí)現(xiàn)用戶精細(xì)分群與用戶留存的自定義分析。

那么被動(dòng)活躍用戶如何變成核心活躍用戶,核心活躍用戶如何變成VIP活躍用戶,其實(shí)我們可以再使用上述比對(duì)過程,去發(fā)現(xiàn)不同用戶群體之間轉(zhuǎn)變的內(nèi)在原因。我們的目的就是通過理解這些原理,將盡量多的用戶轉(zhuǎn)化為VIP核心用戶。

用戶留存分析的核心就是選定合適的留存周期,對(duì)新用戶、活躍用戶進(jìn)行細(xì)致分類,從而找出促使新用戶轉(zhuǎn)向活躍用戶、活躍用戶轉(zhuǎn)向核心用戶的關(guān)鍵事件,以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精益運(yùn)營(yíng)與用戶增長(zhǎng)。

 

本文由 @?韓進(jìn) 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

題圖來自 Pixabay,基于 CC0 協(xié)議

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  1. 你好,你說的ThinkingAnalytics系統(tǒng)在哪里可以找到呢?

    來自上海 回復(fù)
    1. 具體可以看一下數(shù)數(shù)科技官網(wǎng),www.thinkingdata.cn

      來自上海 回復(fù)