扼住產品咽喉的關鍵：提升用戶留存率

江湖傳言，生于拉新，死于留存；用戶留存可謂是扼住產品的咽喉，今天我們來盤一下留存的道。

我面試過這樣的一個運營，這是他工作的第二年，期望月薪寫的是20K;即使在深圳這個城市，我也覺得算高了；在整個面試過程中，這位同學表現的中規中矩；兩年時間，也確實不太可能對運營有太深的理解；結束時，我問了他一個關于用戶留存的問題。

最終他沒有回答這個問題,理由是信息不足。我并不指望他能夠給我一個完整的解決方案，我想看下他對用戶留存的理解。同樣是這道題，我會在文末給出我的想法。

言歸正傳，留存在運營體系中歸為用戶運營。一些運營大佬覺得運營留存是很初階的東西，但認真盤一下還是有很多道道的。

留存可以根據運營目的和產品特性，劃分出不同的緯度，新用戶留存/老用戶留存/次日留存/7日留存等等。

7日留存率：（第一天新增用戶數，第8天還登錄的用戶數）/第一天總注冊用戶數

30日留存率：（第一天新增用戶數，第31天還登錄的用戶數）/第一天總注冊用戶

在一些行業里，留存和復購的概念的概念雖然不同，但在用戶行為上是沒有太大區別的，比如電商。

2、使用頻次高，用戶不會直接付費；音樂/新聞/社交等APP，這些APP的基本功能不會收費，但是增值功能是要收費的；想一下你用的QQ音樂、愛奇藝以及渣浪就是這么干的；他們需要用戶在產品內形成使用習慣，甚至要在某一節點形成用戶的付費轉化；所以對他們來說，活躍留存是他們的生命線；

3、使用頻次低且用戶會直接付費；多為一些傳統行業，酒店或者婚紗攝影，他們更加關注的是客單價，用戶活躍和留存對他們來說比較雞肋，尤其是婚紗攝影行業；

上面的一些分析主要上幫助運營人員找到自家產品關注的重點，如果你的產品需要關注留存，甚至留存是產品的生命線，建議你花幾分鐘繼續看下去；

用戶使用頻次較高，基本上每天都使用的產品，像渣浪、QQ音樂等，這些軟件就需要關注用戶的次日留存和三日留存這些數據；

用戶的使用頻次較低，基本上是一周或者兩周使用一次，像一些加油軟件，關注的就是7日留存和15日留存了；

除了用戶的使用頻次外，有些產品會有固定的使用周期，求職軟件，考研產品等，有明顯的使用周期，這種產品一般不會關注留存情況；一些用戶長期使用的產品，粘性比較高的，就需要考慮 通過建立一些更加高階的用戶運營體系來提升用戶留存和用戶價值了。

1、產品價值不足，說白了，你產品不行；這里面又可以細分幾個方面，產品沒有根本價值，缺乏洞察，是個偽需求，這種產品基本上是回天乏力；

有短期價值，短期內滿足后，對產品失去新鮮感，如：臉萌，deepfake，這種的需要不斷的推出新的玩法，激發用戶的新鮮感。

2、產品沒能引導用戶體驗到核心價值。有些產品設置復雜，用戶使用路徑過長，沒有找到產品的核心功能；

（1）功能留存，引導用戶體驗核心價值

可以在用戶注冊成功之后，通過新手任務和優惠券補貼亦或紅包的形式，引導用戶體驗產品的核心價值；產品自身也可以進行優化，刪除雞肋功能；

這里需要給大家普及一個知識點—產品的magic值，任何類型的產品都有適合他的magic值，magic值需要根據數據反推分析得出。

比如網易云音樂，評論超過3次，用戶就會留存下來，很難流失。比如Facebook，如果加了10個好友及以上，或者twitter上關注30個人及以上，Slack上發了2000個消息后，就能夠把用戶成功轉為付費用戶。

那么這些數字就是magic值，為了提升留存，可以通過一定的數據分析，可以找到這些值，通過產品手段盡量達成。比如某團購APP，如果連續簽到4天及以上，這些用戶的后續啟動APP頻率會比其他用戶高30%，那么可以針對簽到功能進行強化，尤其針對新用戶，可以在使用初期，通過適當的PUSH或短信提醒，促使用戶連續簽到達到4天，那么APP啟動頻次就自然而然能夠提高，留存也自然能夠提高。比如連續簽到3天，就可以成為付費用戶。

（2）內容留存

對用戶進行精細化運營，通過推送相匹配的內容，提高用戶留存

（3）社交和互動留存

幫助用戶去締結更多有效的關系或制造更多的互動。

3、用戶不匹配

根據當前用戶留存情況，分析用戶畫像，調整投放和用戶拉新渠道。

假設你在網易云音樂負責用戶運營，當前云音樂的產品版本為V5.4.0。

且，當前已知有如下幾個背景 ——

1 ）云音樂的老用戶中， 50 ％以上都會使用“每日推薦’來聽歌；

2 ）只有 10 ％的用戶會定期刷“朋友”這個 Tab ;

3 ）首頁，也就是“發現” Tab 中，被點擊最多的幾個模塊從多到少排序依次是：每日推薦，私人FM ，推薦歌單，排行榜，最新音樂，搜索框；

4 ）如果按照音樂類型劃分，過去一個月內，在云音樂站內被收聽次數最多的音樂類型按從多到少排序依次是：國語流行、民謠、搖滾、Hip-pop 、后搖、輕音樂、電音。

為了找出留存率起伏不定的原因，并進一步提高站內的整體新用戶留存率，你需要進行一些分析。

請依次回答 ―

1.結合上述背景信息，為了找出云音樂留存率起伏不定的原因，身為運營，你覺得你可能會需要向 RO 或 PM 提出哪些數據需求？請給出具體的數據字段，并說明為什么你需要這些數據；

答：根據用戶的使用頻次，網易云音樂需要關注的重點是次日留存數據；從表格中我們可以看到次日留存數據低的是25%，高的可達到53%；對于這兩個數據的對比，我們就可以得到一些很有趣的結論；

數據字段的話，通常可以從兩個維度入手，一個是用戶的基本信息維度，比如說這兩天用戶的年齡、性別以及來源渠道的對比；一個是用戶的行為數據，“發現”Tab中各個模塊的使用人數以及使用時長；更加重點的要關注“每日推薦”這個模塊的使用人數和使用時長；

2.拿到這些數據后，你可能會如何對其進行分析和比對，最終找到問題根源或能夠提升留存率的線索？請給出你的具體分析思路；

答：先說方法，我見過一些運營人員，拿過數據之后滿頭霧水，不知道從哪下手。數據分析的最核心原則就是一些數據分析都要圍繞核心業務流程展開，重中之重是找到關鍵業務指標，之后再對核心業務指標進行拆解，定位到數據之后的用戶行為和基礎信息的差異。數據更多的是驗證你的假設，而不是直接給你答案。

我會先用Issue Tree及其變形做出一系列假設，然后在通過數據來進行驗證。

這個問題比較符合現實，你要選擇關鍵業務數據進行分析；網易云音樂的主要功能就是聽歌和評論，所以每日推薦模塊的數據，是一定要獲取的，另外還有評論模塊的數據；私人FM模塊數據；以及國語流行音樂類型的用戶數據。