留存分析

留存分析

一、功能定位

如果说APP用户的增长是开源节流的结果，那么拉新是开源，留存就是节流。

留存是APP增长运营的重要核心，留存率的高低代表APP对用户的持续吸引力大小，它是丈量产品核心价值的主要指标之一，也是投资人最关注的指标。

在移动统计平台上，留存分析按照对象的差异分为两大类“新用户留存”和“活跃用户留存”。

二、功能详述

1. 留存的概念

移动统计平台的“留存”，目前仅指“启动层面的留存”，即A用户在m日期有启动过APP，则就算A为m日期的留存用户。

1.1 新用户留存：某段时间的新用户，在考察的时间段（如第2天、第3天或任意之后的某个时段段）再次启动APP的用户数，为新用户留存用户数；再次启动的用户数占原本新用户数的比例，为新用户留存率。

1.2 活跃用户留存：概念同1.1，只是将新用户替换为活跃用户。

2. 新用户留存报告（天级别更新）

2.1 新用户首次留存

2.1.1 选择新用户时段；新用户的留存时段可选择按日、周、月三种粒度查看。

• 天粒度：第2天、第3天、第4天…第7天、第15天和第30天。
• 周粒度：第2周、第3周、第4周…第8周和第9周。
• 月粒度：第2月、第3月、第4月…第8月和第9月。

2.1.2 可以通过选择“#或%”，切换显示留存用户数或留存率。

2.1.3 可视化显示套用Cohort Analysis（同期群分析）模型，并以颜色深浅直观反馈数据表现差异，蓝色越深留存效果越好。

2.2 新用户自定义留存 与“新用户首次留存”相比，可以自定义“留存时段”。可以帮助解决诸如“考察元旦期间的新用户在2月16日-17日春节期间的留存情况”这种典型商业问题。

2.2.1 汇总指标展示所选时间段内总体的“新用户数、留存用户数、留存率”

2.2.2 数据表展示新用户时段的分日数据结果。

2 活跃用户留存（天级更新）

“活跃用户留存”的报告分析逻辑与“新用户首次留存”一致，即选定“活跃用户时段后”，仅可按固定的 天、周、月的时段查看留存情况。

3 灵活运用“渠道”和“版本”高级控件

无论是在“新用户留存”还是“活跃用户留存”中，都可以同时选择多个渠道或版本，以考察：

• 某一（或多个）渠道的新用户/活跃用户的留存情况
• 某一（或多个）版本的新用户/活跃用户的留存情况
• 属于某一（或多个）渠道且属于某一（或多个）版本的新用户/活跃用户的留存情况