>

第 8 期公开课 | 做好留存分析,市场、运营、产品有这些方法

GIO 增长团队 2018-02-27
600

本期讲师:GrowingIO 商务分析师 檀润洋


我们邀请了 GrowingIO 商务数据分析师檀润洋,为大家讲解面对留存,产品、运营和市场应该怎么做?


点击“学习”观看视频


一、什么是留存?

留存在互联网行业中说的多,但是真正做得好的却不多。

留存是什么呢?就是使用了一段时间的产品后,仍然留下来的那部分用户。留存是一个非常重要的指标,一来可以衡量渠道拉新最终的结果——有多少人留下来,二来可以通过留存率来分析产品的使用情况。

我们一般使用留存表和留存图来表示留存率,下面分别展示的留存表和留存图:

上图4月25日这天用户数是 110,代表这天有 110 个新用户;1 天后是 29  ,代表 4 月 25 日这天拉新来的 110 名用户当中 1 天后有 29 名留下来了,以此类推。第一行(黄色的线)代表的是这些天总体留存情况。

接下来是留存图,纵轴代表的是百分率,横轴代表时间(天)。当天有100%的用户进来,一天后还剩下15%的用户留下来,两天后还有10%的用户继续访问我们。

既然有DAU/WAU/MAU,为什么还需要“留存”?

以前很多用户只关注日活、周活和月活,但这些真的够吗?活跃用户数在不断上升,就代表客户在不断增长吗?下面带大家深刻认识增长和留存的关系。

第一张,看似增长的活跃人数:

横轴代表时间;纵轴代表周活跃量的总人数, 最外面的曲线代表总人数的不断增长,尤其是在初期。再看图形里面的每一个颜色,随着时间的变化而不断变细。这些不同颜色代表每一天进来的用户,随着时间的变化慢慢流逝,最后只有一小部分群体留存下来;而最外面的曲线代表的就是留存的总人数。

这其实是一个留存的堆积图,把每一天的留存都堆积起来形成了周活跃用户;同时这里面有进有出,总的就是周的活跃量。    

第二张,真正增长的活跃人数:

随着时间的变化,我们可以看到不同层级的颜色,经过一段时间编程平稳的一条线,这说明我们的客户有一部分留存下来。这个时候,我们不仅有拉新拉来的新用户,也有之前留存下来的老用户,这些用户数加起来才是真正的用户增长。    

分析上面的两条曲线,我们能发现表面上用户都在增长。但是透过现象看本质的话,第一张图的用户留存是在不断减少的,而第二张用户留存在后期趋于稳定,所以总用户数在不断增长。所以说,要想实现持续的真正的增长,留存是一个至关重要的因素。

二、留存在 AARRR 中的意义

AARRR 模型这两年很火,很多互联网企业都希望按照这样的思路来实现增长,那么 AARRR 到底是什么呢?我们先从字面上来理解一下:

在传统意义上来说,一般由市场部门负责用户的获取;产品或者设计部门主要来做用户的激活和用户的留存,通过不断地优化产品,让客户更多使用产品;接下来通过一些商业运营模式,把关键用户转化为我们公司的财富,最后用户自发推荐,一般是由市场部门来做。我们现在就是这五个团队来负责整体的AARRR模型的转化工作。

拉新在早期的确能给企业带来很多用户,但是也会消耗很大的成本,而且这些用户在早期往往不能给企业带来实实在在的价值。只有那些留下来的客户才能给企业带来财富,实现真正意义上的增长。

三、留存是基础,是增长的核心

为什么留存那么重要,而且是增长的核心?

第一,提升留存有助于提升用户推荐我们的可能性。一个很简单的道理,留存的基数越大、核心用户越多,推荐的人和可能性就越大。    

第二,提升留存可以延长用户使用产品的生命周期,意味着用户会越来越长的留在我们的网站上,带给我们财富的可能性就越大。

第三,提升留存有助于提高升级概率。升级是指用户从最初使用免费的初级功能到后来的复杂功能,到最后通过付费来购买完整功能。

第四,缩减回本周期。越来越多的人们留下来的时候,通过付费购买,或者推荐给他人的方式,都能让钱尽快回到我们公司的内部。    

第五,有利于降低获客成本,增加渠道。在SaaS领域,如果用户的生命周期价值(LTV)和获客成本(CAC)的比例达到3:1的话就非常好。LTV越高的话,我们就可以增加市场渠道的投入,因为渠道越多的话就能找到更加优质的客户。

那么在实际操作中,市场、运营和产品又该如何提升用户留存呢?

从市场运营的角度出发,通过对比不同渠道留存曲线,发现“触发关键行为的用户”的渠道来源,然后优化获客渠道,提升整体的用户留存。

以 GrowingIO 为例,我们发现看过我们“帮助文档”的用户的留存度和活跃度都非常高,受到这个启发,我们将用“帮助文档”入口放在首页,同时不断完善我们的帮助文档,从而提升用户留存。

从产品的角度出发,我们通过之前的留存分析,找到触发影响留存的关键行为,帮助用户尽快找到产品留存的关键节点,提高早期用户的留存。

GrowingIO 的圈选功能非常强大,圈选网页/app上的任意元素就可以实时出数。为了方便和鼓励用户使用圈选功能,GrowingIO 将自定义圈选放在了操作界面的左上角显著的位置。数据证明,这一设计有效地提高了整体的留存度和活跃度。

从用户运营的角度出发,我们把我们的用户分成四块(四个象限),可以涵盖留存曲线上的所有用户。为什么会有低频高活跃的用户呢?这些往往是早期用户,还没有养成使用习惯。这个时候我们可以通过运营的手段、例如推送,来提高用户的活跃度。

再看最左边的低活跃高频访问用户,他可能之前是高频高活跃用户,假如每天使用10个功能,现在只用5个功能。这是个危险信号,需要我们对客户进行调研分析。

四、留存分析的几大步骤:

留存分析的步骤一般来说是这样的:

我们通过例子来讲解,Sidekick —— 一家做强化 email 功能的公司,可以用它的个性化模板给别人发邮件,还可以监控收邮件的人是否打开了邮件。

下图这三条留存曲线代表2014年12月份的第一周、第二周和第三周客户留存的表现,这就叫数据的监控。留存曲线持续下降,就是从数据监控中发现的问题。

具体来说有这样两个问题

第一周的留存率大幅度下降;

第二周没有出现我们非常期望的——留存是平的,我们希望客户留下来,但是还是在降低。降低就意味着总有一天我们拉新过来的所有人都会走掉。

这个时候就制定出来两个目标

目标1:我们希望第一周的留存升高,不再继续降低,如果你是一个2C的企业,可能就是次日留存率提高。

目标2:希望我们的留存曲线不再下降,而是进入到一种平坦的样式。

目标的留存曲线应该是下图这样:

我们已经发现了问题,但是还不知道问题的原因,接下来需要探索数据找到留存下降的原因,这里有几种探索的方法:

方法 1:用户分群

以 GrowinglO 为例,大家注册 GrowinglO ,只能用企业账号,这是为什么呢?

让我们按照邮箱后缀把用户分为企业邮箱和其他邮箱:

我们发现蓝色的是企业邮箱,它的留存率明显高于绿色的;蓝色的很快就进入一个平坦期,而绿色的还在持续下滑。由此可见企业账号的留存率要远远高于私人账号,接下来要做的就是鼓励用户多用企业邮箱注册。

方法 2:分群对比

留存和流失人群的行为对比。

我们先做一个用户分群,然后分别对比来看用户的画像,这家专门做邮箱的公司发现,第一周流失的人当中,在第一天发送邮件次数是一次的有 60% ,发送二次的只有 20% 左右,也就是说 60% 的用户使用了一下产品就走了。

所以接下来我们就要问问这些用户到底为什么走?

于是根据用户的反馈做了一个饼状图统计,很明显,有两个 30% 的问题:

第一个 30% 没有感受到价值:代表这款产品没有产生价值就想把它卸载。

第二个 30% 不理解产品用途:这款产品我下载了,但是不是我以为那样的。

这两部分用户占了 60%,我们经常说要倾听用户的心声,首先要解决的就是这 60% 人的问题,由此可以假设:用户没有很快地发现我们的产品价值。

1. 于是他们做的第一点就是,既然用户不能很快地发现我们的产品价值,那我们就把一些功能先砍掉,然后看看留存率有没有提高,结果发现留存率继续下降,没有任何提高。

2. 接下来第二个尝试,既然用户不知道我们的产品核心价值是什么,我给他们提示,结果留存率继续下降,这个方法也不行。

3. 第三个尝试,既然用户不知道怎么用我们的产品,那么我们就做一个录像,其实很多公司都在做,最后数据表明还是不行。

4. 他们大概做了 20 多个实验后才发现一个可行的办法:他们在用户下载安装完产品后,写了一句话:你可以去你的邮箱里使用你的email了。他们发现产品要从网页上下载,而用户使用却在客户端使用,用户可能没想那么多,觉得既然在网站上下载了一个插件,直接在网站上用就行了,而没有去回到用户的客户端。于是他们就给了一个提示:你现在直接去你的outlook用就行了。加了这句话后,留存效果就变了很多。

这个是数据的结果,之前是蓝色的,最后提升成黄色:

回到之前,第 1 个问题解决了,第 2 个问题是留存持续下滑,没有一个平稳期,于是他们在客户可能遗忘这个产品的时候去做唤回等等,不断试错,分析,监控,把提高了留存率的部分改进,再优化到真正的产品里。

无论我们现在做留存还是拉新,基本上都是一样的,刚开始的时候我们把每一个关注的核心功能都监控好,如果发现了异常,就开始分析问题:

进行各种各样数据探索来发现问题。

设立一个目标,比如希望半年时间内让留存曲线升高10个点(在企业当中10个点是非常厉害的)。

Sidekick 从 12 月份到 5 月份用了半年时间,在这半年之中不断地进行假设、验证、分析、观察才让留存有了很大的提升。

方法 3:用户总结

通过用户的分群和对比,并加上用户的调研,结合起来提出问题,找到问题的根本原因,最终找到产品的解决方案。一旦留存曲线提升上来后,我们就可以做用户的变现甚至其他事情,这样我们的用户才会慢慢地增长,最后实现留存的增加。

我们不断地拉新,让用户不断地增长,留存的用户慢慢在后来平稳地堆积下来,这些都是我们最重要的用户,是可以变现的。而那些不平稳的用户,我们还要做各种各样的产品的修改、运营或者是市场方面的操作,让他们逐渐地变成留存用户,然后开始变现,实现企业活跃用户的真正增长。




关于 GrowingIO


GrowingIO 是基于用户行为的新一代数据分析产品

首推国内领先的“分析工具+运营咨询+持续增长”数据服务体系,帮助企业构建数据运营闭环

依托于快速部署无埋点技术,实时采集全量行为数据,搭建完整的数据监控体系

高效管控与运营核心业务指标,帮助企业挖掘更多商业价值