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浅谈用户行为分析之“留存”

215 2024-10-24

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一个数据人的自留地
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文章摘要

《数据人学习平台上线了:www.shujurenclub.com》摘要

作者介绍

赵壮实,微信号:dataman2020,数据产品专业人士,是“数据人创作者联盟”的成员,专注于数据分析和BI方向,目前招聘同道中人,致力于交流学习。

浅谈一:如何定义留存

留存是指在第一个时间周期内发生了起始事件的用户在第二个时间周期内发生回访事件的比率。不同产品根据业务需求,会有不同的起始事件、回访事件和时间周期的定义。例如,游戏/社交产品往往将“打开应用/浏览网页”作为起始和回访事件。而对于健身类app,可能需要将起始事件定义为“打开应用”,回访事件定义为“完成1次健身”,以准确衡量用户留存。

浅谈二:如何计算留存

留存的计算公式是:留存=(第二个时间周期内发生回访事件的用户数 / 第一个时间周期内发生了起始事件的用户数)*100%。日留存通过日为周期计算,而2周/月留存则通过周/月为单位计算。此外,时间范围内的留存计算,需要汇总特定时间范围内的数据进行比较。

浅谈三:留存分析场景应用

留存分析在日常工作中应用广泛,包括评估渠道质量、判断运营手段或功能改动效果,以及衡量产品健康状况等。通过不同时间周期的留存数据对比,可以洞察用户行为和产品发展趋势。

总结

留存是衡量用户对产品粘性的一个重要指标,通过合理的定义和计算方法,可以有效评估产品运营和发展情况。作者鼓励实际工作中实践留存分析,同时推荐了《数据产品经理修炼手册:从零基础到大数据产品实践》一书,以供进一步学习。

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