什么是用户留存分析?直播产品用户留存率下降该怎么分析?

文 | 商业智能BI相关文章 阅读次数:101 次浏览
2024-05-16 18:11:17

在当今的数字时代,企业面临着激烈的市场竞争,用户的选择日益多样化,这使得用户留存成为了衡量企业成功的关键指标之一。用户留存分析,作为数据分析中的一个重要分支,它关注的是用户在一段时间内对产品或服务的持续使用情况。这种分析不仅能够帮助企业识别和理解用户行为模式,而且对于制定有效的用户参与策略、提升用户体验、增加用户忠诚度以及最终推动收入增长都具有重要意义。

文章将深入探讨用户留存分析的基本概念、分析思路、分析方法以及分析过程。通过实际案例分析,我们将展示如何通过留存分析来识别用户流失的原因,预测用户流失的趋势,并制定相应的干预措施来提高用户留存率。

一、用户留存概述

在互联网业务领域,用户在特定时间开始体验应用,并在随后的时间内继续使用该应用,便被视为留存用户。这些用户占同期新增用户总数的比例,即用户留存率,通常按日、周或月等时间单位进行计算。用户留存率直观反映了“有多少用户选择留下”。它不仅衡量了应用的吸引力,也反映了企业维护用户关系的能力。

常见的用户留存县官指标计算方式如下:

  • 新增用户留存率:这是指在统计周期(通常为一天)内,新增用户中至少登录过一次的用户数与新增用户总数的比值,乘以100%以得出百分比形式。
  • 新增用户数:指在特定时间段(通常是第一天全天)首次登录应用的用户数量。
  • 登录用户数:指从登录应用到当前时间至少登录过一次的用户数量。
  • 第N日留存率:这表示在新增用户开始使用应用后的第N天,仍然登录应用的用户占当日新增用户总数的比例。

第1日留存率(次日留存率):计算公式为“在新增日之后的第1天仍然登录的用户数”除以“第1天新增的总用户数”。

第3日留存率:计算公式为“在新增日之后的第3天仍然登录的用户数”除以“第1天新增的总用户数”。

第7日留存率:计算公式为“在新增日之后的第7天仍然登录的用户数”除以“第1天新增的总用户数”。

第30日留存率:计算公式为“在新增日之后的第30天仍然登录的用户数”除以“第1天新增的总用户数”。

留存,用户留存率

1、为什么要进行留存分析

当一款新的应用程序(APP)首次亮相市场时,我们最关注的两个关键指标是活跃用户的数量和新用户的增长。通过增加广告投入和扩大推广渠道,我们能够提高APP的知名度,从而吸引更多的新用户。在初期,新用户的增长往往迅速,但随着时间的推移,增长速度可能会逐渐放缓,直至达到一个瓶颈。

如果忽视了用户留存的问题,我们可能会面临一个不断循环的困境:一边在积极吸引新用户,而另一边却不断有用户流失。虽然用户数量的快速增长看似令人鼓舞,但如果不能有效留存用户,这种增长模式是不可持续的。相反,如果我们的产品能够随着时间的流逝维持一个较高的用户留存率,这通常意味着产品与市场需求高度契合,这是我们追求的目标。

没有良好的用户留存,我们的用户获取漏斗可能会变成一个“漏洞”。让我们参考AARRR模型,它最能凸显用户留存的重要性。

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用户留存是转化漏斗中至关重要的一环,它既是新用户获取和激活的延续,确保用户深入参与,也是转化和口碑传播的起点,使得真正投入的用户能够实现价值转化并进行传播。因此,用户留存体现了一种追求持续增长的战略思维。只有当我们在用户留存方面做得足够好,才能确保我们的用户获取漏斗不会变成流失用户的“漏洞”。

2、有哪些因素会影响用户留存率

(1)不精准的获客渠道导致用户质量下降

不同渠道吸引的用户群体对产品的需求存在显著差异。如果某些渠道吸引的用户并非产品的目标客户,那么这些用户对产品的兴趣自然不高。例如,一个针对男性用户的产品如果在以女性用户为主的小红书上大量投放广告,很可能导致获取的用户难以长期留存。因此,必须密切监控不同渠道的用户质量,提高广告投放的精准性,以提升用户留存率。

(2)产品使用指引不明确,影响用户体验

新用户对产品的初次体验至关重要,清晰的指引可以帮助他们快速了解产品的核心功能。如果产品操作复杂且缺乏引导,即便是潜在的目标用户也可能因不知如何使用而流失。

(3)产品功能与用户预期不符

用户对产品的期望若未得到满足,可能会选择放弃。因此,收集和反馈用户意见至关重要,这有助于降低用户的决策成本,让他们更快体验到产品的核心价值。

(4)产品触发机制不足,未能有效培养用户习惯

如果用户在使用产品过程中未能形成稳定的使用习惯,且缺乏持续的触发机制,这将对用户的活跃度和留存率产生负面影响。通过建立合理的唤醒和触发机制,以及完善的用户成长体系,可以有效改善用户沉默的问题。例如,一些游戏通过每日签到奖励机制培养用户的日常活跃习惯,从而提高留存率。

(5)产品缺乏吸引力和用户激励

缺少有效的用户激励机制会降低用户对产品的持续兴趣和活跃度。例如,拼多多通过提供现金红包和优惠折扣等多种激励手段,成功吸引了大量用户。

(6)精细化运营难以实现,用户分群不明确

不同用户群体即便面对相同的需求,也会表现出不同的偏好。如果服务和权益过于单一,无法满足多样化的用户需求,将影响用户留存,甚至导致流失。因此,识别具有明显需求差异的用户特征,并提供相应的服务和权益,是提升用户留存的关键。例如,腾讯视频针对不同付费级别的VIP用户实施精细化运营策略,通过差异化的优惠券激励,提高了各层次用户群体的转化率。

3、  用户留存分为哪几个阶段

用户留存可划分为三个关键时期:初始期、成长期和稳定期,每个阶段都需采取不同的策略进行分析和优化。

(1)用户留存的初始期

初始期是用户留存过程中最为关键的一环。在这一阶段吸引用户的能力对整体留存的影响至关重要,其重要性远超其他任何因素。如果在初始期未能吸引用户,后续阶段的补救工作将变得极为困难。

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初始期是用户对产品和品牌形成第一印象的时期。我们的目标是促使新用户尽快体验到产品的核心功能,并认识到产品的价值。通常,用户在初始期会有两种主要的操作路径。

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(2)用户留存中期阶段

用户留存中期是培养用户新习惯的关键时期。

随着时间的推移,用户最初对产品的新鲜感和兴奋感会逐渐消退。尽管在用户留存的初始阶段,产品可能给用户留下了深刻印象,但仅凭一次出色的体验并不足以形成持久的使用习惯。

一些产品经理可能会认为,初期的Aha时刻(即用户首次体验到产品核心价值的时刻)足以维持老用户的长期留存,但事实上,单一的正面体验并不足以持续吸引用户。因此,为了增强用户粘性,需要采取多样化的营销策略,如引入签到机制、组织定期的互动活动等,以持续吸引用户的参与。同时,创造更多Aha时刻,以不断激发用户的兴趣和忠诚度,对于促进用户的中期留存至关重要。

(3)用户留存长期阶段

重点转向了打造和持续优化一个卓越的产品,与前两个阶段——侧重于产品引导、用户体验和行为心理学——不同,长期阶段的目标是构建一个出色的产品并持续对其进行改进和创新。

以修图和短视频行业为例,曾经涌现出足记、美图、秒拍等热门应用。然而,在这一领域,缺乏创新就意味着可能面临衰退的风险。随着快手和抖音等新兴应用的崛起,短视频行业的市场格局经历了重大变革。因此,将创新思维和新概念融入产品,是确保产品长期保持竞争力和市场地位的关键所在。

二、  用户留存分析——挖掘Aha时刻

用户留存的根本在于产品功能设计是否能够精准地满足用户的核心需求。一旦满足了这些需求,我们应进一步思考如何提升产品功能,使其更加优越、高效和便捷,以更好地服务用户。

我们需深入理解用户在接触网站或应用初期的行为模式和频率,这些因素往往是决定用户是否长期留存并成为忠实用户的关键。通过分析这些数据,我们可以对产品进行针对性的优化,鼓励用户更多地使用这些功能,从而有效提升用户留存率。

我们期望新用户在接触APP时能够迅速产生“Aha”体验,迅速认识到产品的价值,并因此而留下来。目前,我们特别关注用户留存的早期阶段,需要深入研究用户在使用产品的第一周的行为与次周留存率之间的联系,并识别出那些能够带来高留存率的用户行为。

因此,挖掘“Aha”时刻的方法论实质上是通过数据分析来识别出最能促进用户留存的行为。将这一发现应用于产品设计和运营策略中,旨在让所有新用户都能体验到产品的核心价值,从而提高留存率。例如,如果我们发现用户在首次消费后3天内进行第二次消费的留存率最高,我们就应该通过各种运营手段引导并提醒用户在首次消费3天后再次访问进行消费。

1、用户留存分析思路和方法

用户留存分析通常跟随以下思路和方法:

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(1)提取关键行为数据特征

通过SQL从数据仓库中提取与用户留存率相关的用户行为数据。作为数据分析师,首先需要基于自己的理解确定哪些用户行为可能影响留存率,然后与业务团队沟通,借助他们的经验和知识进一步细化这些行为因素。之后,再全面提取数据,以确保所获取的用户行为数据既科学又全面。

(2)进行相关性分析

在提取了可能与留存率相关的用户行为数据之后,下一步是识别与留存率相关的行为,并将这些相关性量化,即通过数值进行计算。为了确定用户行为与留存率之间的相关性大小,需要运用专业的数据分析方法。由于这是一个典型的相关性问题,可以采用统计学中的相关性分析方法。

利用这些统计方法,可以计算出第一步提取的每个行为与留存率的相关系数。相关系数越大,表明该行为与留存率的相关性越强,对留存率的影响可能越大。例如,如果用户使用产品的次数与留存率的相关系数为0.6,而用户使用产品的时长与留存率的相关系数为0.8,则表明用户使用产品的时间与留存率的相关性更高。

(3)因果关系分析

数据分析中发现的相关性并不等同于因果关系。例如,即使发现用户使用产品的时长与留存率有很强的关联,我们仍需探究是用户使用时间长导致了高留存率,还是因为用户留存下来才导致使用时间较长。

因此,必须分析哪些行为是导致高留存率的原因,并针对这些原因进行优化,以提升留存率。因果推断是解决这一问题的关键,可以采用Granger Test等因果推断方法进行分析。

(4)识别Aha时刻

一旦确定了某个行为是高留存率的原因,比如用户每周浏览抖音短视频的时间,下一步是找出促进留存的具体行为量度,即Aha时刻。Aha时刻是指用户达到某个特定的行为量度,如一周内使用产品288分钟,将极大增加其下周留存的概率。这个特定的行为量度就是产品的Aha时刻,它能够显著提升用户的留存意愿。

识别出Aha时刻后,就可以针对与Aha时刻相关的产品模块进行优化,以增强用户留存。通过这种方式,可以更精准地把握产品留存的核心要素,从而有效提升用户忠诚度和活跃度。

2、  用户留存分析过程

为了方便读者深入理解这个分析过程,此处以某直播产品为例,该直播产品的用户留存率停滞不前,并且出现下降的趋势。面对激烈的市场竞争,尽管团队对产品功能进行了持续迭代和优化,但用户留存率仍未见显著提升。

因此,业务团队期望数据分析部门能够深入洞察用户行为,找出影响用户留存率的关键因素。他们希望数据分析团队不仅能够识别出这些影响因素,而且还能提供切实可行的业务改进建议,以帮助提升用户的长期留存。

(1)提取用户关键行为特征数据

首先,我们需要确定哪些用户行为与留存率的相关性最高。为此,我们应当规划出一套完整的用户行为特征分析框架。 行为特征是指将用户的行为模式转化为可量化的数值,以此来描述用户特定的行为特征。

通过了解相关业务资料,我们推测可能影响用户留存率的行为包括登录行为、观看行为、互动(如弹幕)行为以及付费行为。

在确定了可能影响用户留存率的行为后,下一步是将这些行为转化为可量化的数据指标。例如,登录行为可以通过绝对值指标来描述,如30天内的登录天数或7天内的登录天数;也可以通过比率型指标来反映,如最近30天登录天数与之前30天登录天数的比值,这可以体现用户活跃度的变化趋势。 其他行为同样可以通过类似的数据指标来量化,这些指标将帮助我们更精确地分析和理解用户行为与留存率之间的关系。

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(2)进行相关性分析

在成功提取了所有可能影响用户留存率的用户行为特征数据之后,接下来的步骤是量化并分析用户留存率与这些行为特征之间的相关性。这将帮助我们识别哪些行为特征对用户留存有显著的影响。

影响用户留存的四个关键因素包括:

  • 30天或7天内的登录天数,其相关系数为0.66
  • 30天内观看的不同内容品类数量,相关系数为0.44
  • 30天内观看的不同主播数量,具有0.37的相关系数
  • 30天的平均每日观看时长,相关系数为0.26
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(3)因果分析

我们识别出了四个与用户留存率密切相关的行为因素,但相关性并不直接等同于因果关系。例如,尽管留存率与登录行为紧密相关,但我们仍不能确定是频繁的登录活动促进了用户留存,还是用户留存率高导致了更频繁的登录行为。 

为了深入理解这些行为因素与用户留存之间的因果联系,我们必须开展进一步的分析,即因果推断。通过应用数据科学分析技术,我们可以分析这些行为因素与用户留存之间的因果关系,确定何者为因,何者为果。 

假设检验与决策:我们对行为因素X与用户留存率Y之间的潜在因果关系进行格兰杰因果检验。如果检验得到的P值超过0.05,我们将接受原假设,即认为X与Y之间不存在因果关系;如果P值小于0.05,我们将拒绝原假设,认为存在一定的因果关系。 

根据因果分析的结果,我们得出以下结论:

  • 30天内的登录天数 被确定为影响用户留存的一个原因。
  • 30天的平均每日观看时长 也被认为是促进用户留存的因素。
  • 30天内观看的不同内容品类数量 是影响用户留存的另一个原因。
  • 30天内的充值次数 被认定为影响用户留存的原因,但有趣的是,用户留存率并不影响30天内的充值次数。
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(4)确定Aha时刻

在识别出影响用户留存的关键行为因素之后,接下来的任务是确定这些行为达到何种程度时,能够显著提升用户的留存率。 我们将对30天内的登录天数、7天内的登录天数、平均每日观看时长、30天内观看的主播数量、30天内观看的内容品类数量等行为指标与用户留存率之间的关系进行计算分析。 

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 以30天内的登录天数为例,我们可以将横轴设为不同的登录天数,纵轴设为对应的用户留存率。观察到当横轴上的登录天数达到7天时,用户留存率趋于稳定,这表示用户已经达到了一个较为稳定的留存状态,这个临界点就是我们所说的Aha时刻其他行为指标的Aha时刻也可以用类似的方法来挖掘

 通过这种方法,我们能够识别出几个关键的留存Aha时刻:

  • 月登录4次:用户如果在一个月内登录4次,其留存率会有显著提升。
  • 周登录3次:当用户在一周内登录3次,留存率同样会大幅增加。
  • 月观看7位主播:用户如果一个月内观看了7位不同的主播,留存率会有大幅增加。
  • 月观看4个品类:用户如果一个月内观看了4个不同的内容品类,留存率也会显著提高。
  • 月日均观看时长4分钟:当用户的平均每日观看时长达到4分钟时,留存率会有大幅增加。

通过识别这些Aha时刻,我们可以更精确地了解哪些行为阈值对用户留存最为关键,进而设计相应的产品功能和运营策略,以促进用户的长期留存。

三、  总结

在深入分析了用户留存的各个关键因素和阶段之后,我们得到了宝贵的洞察,这些洞察对于任何希望在竞争激烈的市场中蓬勃发展的企业来说都是至关重要的。用户留存分析不仅帮助我们识别出了影响用户忠诚度的关键时刻(Aha时刻),而且还揭示了通过优化产品功能和提升用户体验来增强用户粘性的具体途径。

随着对用户行为的深入理解和因果关系的明确,企业现在可以更有针对性地设计激励机制,改善产品指引,以及实施个性化的营销策略。这种以数据为驱动的方法能够显著提升用户的满意度和忠诚度,最终实现可持续的增长和收入提升。

为了保持竞争力,企业必须不断地回顾和更新其用户留存策略,确保它们与市场趋势和用户需求保持同步。通过持续的监测、分析和优化,企业能够在不断变化的市场中稳固其地位,并确保长期的成功。最终,用户留存分析成为了企业最宝贵的资产之一,它不仅关系到产品的当下表现,更决定了企业的未来。

FineBI作为一款商业智能工具,通过其强大的数据处理能力和直观的数据分析界面,FineBI能够帮助企业快速识别和理解影响用户留存的关键因素。它支持多数据源的集成,使得用户行为数据的收集和分析变得更加便捷。此外,FineBI提供的丰富数据可视化选项,可以直观展示用户留存率的变化趋势和留存关键行为的Aha时刻,帮助企业制定出更加精准的用户参与策略。FineBI的易用性和灵活性,使其成为企业进行深入用户留存分析的理想选择。

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