产物增长必备技:留存精密分析
本文摘要:订阅专栏撤销订阅 大众号:杨三季,每周末更新干货,实操方案1万4215在,小编简略的介绍了怎么从全局留存数据,寻找增加线索,本篇将承接的内容,继续分享一下:怎么通过精密化数据分析,近一步寻找留存增加线索。一、产品流失分析在分析产品留存前,我们需要
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在,小编简略的介绍了怎么从全局留存数据,寻找增加线索,本篇将承接的内容,继续分享一下:怎么通过精密化数据分析,近一步寻找留存增加线索。

一、产品流失分析

在分析产品留存前,我们需要先考虑用户为何会留存,为何会流失?应该从哪些角度下手,来考虑怎么下降流失并提高留存。

用户流失的原因光怪陆离,小编在这里罗列了几个常见的流失原因:

用户对产品的感知价值不足:

产品虽然存在长时间价值,但短时间价值不明确。 产品所提供的解决方案不到位,没有满足用户多元化需求。 产品无法继续的输出给用户新的价值。

用户认为产品的使用难度大:

用户典型用户途径的引导和激励不足,没有养成用户使用习惯。 产品的用户体验欠好,用户无法通过产品取得满足。

用户替换产品本钱较低:

产品没有通过有用的用户激励机制让用户对产品投入有用的时间,金钱,人力等本钱,因此形成用户替换产品时的连带损失很少。

二、产品留存难度评价

在分析产品留存前,除了要分析流失原因外,还需从产品特性考虑来评价留存难度。

我们可以从以下七个方面进行评价。

对上述7个方面,我们主要围绕以下7个问题打开考虑:

用户对产品的需求有多强烈,是止痛药仍是维他命? 产品功用模块的杂乱状况,是单一功用仍是多功用多模块?是否可拓展? 产品的天然生命周期有多长,属于长时间使用仍是稍纵即逝? 产品的天然使用频次是多久ー次属于高频产品仍是低频产品? 产品是否有很多广义的可代替品? 用户转换到其他产品的本钱高仍是低? 产品変现能力强仍是弱?

我们可以通过一张留存难度评价表来明晰的判断产品的留存难度。

三、精密分析寻找留存线索

分析思路有很多中,今天主要分享其间的两种:用户分群比照和功用留存矩阵。

3.1 用户分群比照

主要思维模式:通过比照不同用户分群的留存曲线,观察具有不同属性和行为特征的用户,留存曲线是否不同,都有哪些点不同。

这里提到的属性和行为特征可以从获客渠道、用户画像、用户行为等维度进行考虑和分群。

3.2 功用留存矩阵

主要思维模式:关于多功用/模块的产品,比照不同功用的留存率和活跃用户使用该功用的占比,观察差异性并找到留存线索。

此外,围绕产品的不同功用,还可以进行其他方向的延伸和比照(呈现出不同的功用留存矩阵)比如:

通过「新用户使用」和「留存」比照,观察不同功用在新用户里的盛行程度。 通过「功用活跃」和「使用天数」比照,观察不同功用的活跃、参加程度。 3.3 用户生命周期

有些状况下,我们也能够通过用户生命周期中各个阶段的要害指标提高留存,例如:

提高新用户激活率:留存用户的基数跟着抵达激动时刻的用户变多而变大,会让留存曲线的出发点上移,从而全面提高用户留存。 提高新用户留存率:让留存曲线最开始的那一段提高,因此会传递到留存曲线的中后期,从而提高留存率。 提高新用户流失召回率:减少后期的用户流失,让留存曲线后端上移,从而提高留存率。

3.4 用户参加度

提高用户参加度也是提高用户留存的重要手法之一。想要提高留存用户的参加度,则需要提高用户的使用强度和使用频次:

使用强度:提高强度可以添加用户每次使用产品而得到的价值,从而提高留存。 使用频次:提高频次可以稳固和加强用户的周期性使用产品的习惯,从而提高留存。

分析用户参加度的步骤如下图所示:

(1)确认产品合适度

参加度分析更适用与社交、内容、游戏等高频次高参加度的产品。有些产品用户不需要有高参加度也能取得价值,如低频但高客单价的二手交易,SaaS类产品等。

(2)核算参加程度

核算频次:

分析产品的使用周期是多久,假定是月; 画出月活用户按月活天数散布表; 将月活用户按不同频次分组。

核算强度:

分析产品的使用周期是多久,假定是月; 画出月活用户按使用时长散布表; 将月活用户按不同时长分组。

(3)制定抱负指标

依据用户的天然需要和对这类产品使用习惯,及现状数据制定一个抱负的频次和强度方针。

(4)进一步分析寻找线索

比照分析不同用户分群的使用频次和强度,找到线索; 比照分析不同产品功用的使用频次和强度,找到线索; 针对某个功用,找到阻碍用户提高使用频次和强度的因素。 四、参考案例

本节小编通过一个简略的案例来介绍一下怎么通过统计的留存数据来发现一些增加线索的详细操作流程,主要为思路和施行流程的分享,详细数据内容不具有真实性。

,我们可以看到一份分组留存数据(虚拟数据,不触及秘要数据),假设这是一份音频产品的用户分组留存数据表。

4.1 中国在线音频用户的用户画像

既然要分析用户使用意图,那首要要对用户有一定的了解,所以这里小编先简略介绍一下中国在线音频用户的根本信息。

通过数据显示在线音频用户人群主要以泛80、90后上班族占多数,其间90后占比52.5%。据艾媒调研结论:在线音频的用户活跃时间主要集中在晚间和午间两个时段,其间晚间(18-23点)时段占到40.8%;在使用场景方面,吃饭歇息(含午饭、晚饭)和睡前成两大主要场景。

从上图使用原因散布来看,在线音频用户使用在线音频主要为达到“放松身心”和“休闲文娱”的意图,“排解情绪”“打发时间”等紧随其后,与使用场景较为符合,标明在线音频用户的文娱需求较大。

据上图艾媒调研结论:音乐类、有声书和新闻资讯是其时最受欢迎的音频类型。

4.2 产品留存难度分析

首要我们针对产品本身进行简略的留存难度评价:

用户需求:用户关于在线音频产品属于非刚需型需求,但通过产品培育了杰出的用户习惯后,需求强度有所提高。 产品功用:除了录制音频和收听音频外,没有特别繁杂多样的产品功用,事务杂乱度主要集中于内容矩阵。 生命周期:音频产品的生命周期随内容矩阵的丰厚度不同而天差地别,综合状况考虑,针对听众用户的生命周期属于中。 使用频次:依据数据统计,在线音频产品的属于高频产品。 可代替品:在线音频行业虽然阅历了残酷的洗礼和产品筛选,但同质化产品仍然较多。 替换本钱:产品本身功用和技能不具备不可代替性,替换本钱较低。 变现能力:作为内容消费型产品,变现能力不强,远不如在线视频产品。

因此得到以下结论:

综合均匀得分:5分。

产品留存难度:中偏高。

4.3 依据用户留存曲线分析数据

从原数据得到以下留存曲线图和渠道下载散布图:

图2(注:红线为均匀值)

从留存曲线图可得出以下数据现象:

录制音频:全体留存数据体现最好,虽在缓慢下滑,但留存率安稳坚持在60%以上。下载量占比最小,仅为7.73%。

孩子听故事:全体留存数据体现不如「录制音频」,排名第二,留存率稳缓慢下滑,定坚持在55%以上。,下载量占比排倒数第二,为12.04%。

时事新闻:全体留存数据体现较差。

学习充电:全体留存数据体现很差,全体留存都不高于均匀值。且下载量占比仅为15.7%。

休闲文娱:全体留存数据体现最差,首周留存仅为80%,远低于均匀值5个百分点。并且首月留存大幅度下跌。最终跌破40%。下载量占比最高,为40.31%。

4.4 用户使用意图的留存矩阵

使用功用留存矩阵的方式进行数据精密分析,将数据表转化成用户使用意图留存矩阵图,如下图:

纵向:月留存,横向:月活跃用户占比

从上图可发现用户使用意图的留存南北极分化显着,结合用户画像,可以得到以下结论:

录制音频:

趋势现象:「录制音频」属于高留存,低月活占比; 优化策略:「录制音频」行为在音频产品中,属于刚需且低频的操作,用户群体相对较小,应将提高活跃用户的策略侧重在提高「录制音频」功用的交互体验的友爱度和便捷方面。

孩子听故事:

趋势现象:「录制音频」属于高留存,低月活占比; 优化策略:「孩子听故事」虽用户场景在「2019在线音频用户使用场景」中占比较小,但跟着二胎政策带来的巨大儿童消费市场,应该着重重视提高该板块的内容矩阵的丰厚度和趣味性。

时事新闻:

趋势现象:「录制音频」属于高留存,低月活占比; 优化策略:「时事新闻」在「2019年在线音频用户音频类型偏好」中占比较高,达43.5%。而此产品顶用户占比较低,半年内下载量为11263,与均匀值14347相差甚多。应该更合理的添加曝光坑位和推送策略。

学习充电:

趋势现象:「学习充电」属于低留存,高月活占比; 行业分析:「2019年在线音频用户使用原因」中常识学习占比12%,「2019年在线音频用户音频类型偏好」中常识课程占比22.5%,皆属于中偏下的水平。在线音频的用户活跃时间主要集中在晚间和午间两个时段,在使用场景方面,吃饭歇息(含午饭、晚饭)和睡前成两大主要场景,因此已「学习充电」为方针的月活用户占比属于接近中位值存在的不可疏忽的客观原因; 优化策略:因为「学习充电」的行为大多具有接连性,而该产品的这类行为的留存率较低,多是学习类音频内容质量较低,或为单一视频,系列型学习音频较少。可提高学习类音频的内容质量。引进高质量内容的系列音频内容。

休闲消遣:

趋势现象:「休闲消遣」属于低留存,高月活占比;

行业分析:通过行业数据可得,「休闲消遣」这部分用户的音频类型偏好及用户使用原因皆属于占比最大的类型。然后该产品在这方面的留存最低,而月活跃用户最高,是均匀值的2倍。说明该产品对「休闲消遣」的模块曝光是足够的,可是内容无法吸引用户留存。多是内容类型与用户人群不符合,或者是内容类型不具有连接性和继续性,再或是内容矩阵不行丰厚,多样。

优化策略:

如内容类型与用户人群不符合,那么要从用户性别,用户年纪散布,用户地点地散布,加以数据判定,如男性用户多偏好财经,小说,前史等,而女性用户则更偏疼文学,言情剧,情感类等。 如内容类型不具有连接性和继续性,那么要添加有声书或系列音频的占比,因单个音频彼此独立,音频之间的紧密型没有有声书强,用户倾听的继续性和时间就不会太长。 如内容矩阵不行丰厚,多样,趣味。那么就需要添加UGC的产品,买入某些高知名度的IP,加以KOL导向。

今天分享就到这里,后续小编将继续分享增加相关内容,敬请重视,谢谢。

 

本文由 @杨三季 原创发布于人人都是产品主管,未经答应,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议


请问一下,月活用户占比是怎么算的呢?我使用你提供的数据,使用使用意图下载量*第3周留存率,核算出月留存用户数,然后用户留存用户数的占比,但算出来跟你的不太一样。


艾瑞数据没有找到用户画像,我艾瑞咨询的陈述没有看到这些数据,答主可以给一下link吗


猎奇有几个问题想请教~感谢~
1、留存表格的用户数池子是在Week0之前就有活跃过的用户?那么这个池子的时间段统计是多久的周期呢?
2、留存表格中week0、week1是指只需在这个Week里只需活跃过1次/天就算活跃了是么。


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