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▌来源：微信公众号 GrowingIO
在互联网行业里，通常我们会通过拉新把客户引过来，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站／App的人就称为留存。
留存，究竟有多重要？
（哪怕你天天说，也不一定知道它的重要性）
现在大家经常会用“日活”（日活跃用户量，DAU）“周活”（周活跃用户量，WAU）来监测网站，并把 “日活”在一段时期内逐渐增加视为好的现象，如果没有做留存分析的话，这可能是错误的开始：
比如某公司做了很多拉新活动，带来了很多新的用户，活跃用户数也在不断上升，但是拉新人数太多也正好掩盖了流失率居高不下的问题，实际上客户的留存是在逐渐降低的，如果不能阻止过高的流失率，拉新来的用户总会有走光得一天。
留存下来的用户才是真正的用户，要想实现持续的真正的增长，就要设法让用户留下来。
以SaaS企业为例，获取用户的成本无论时间上还是在金钱上都是非常巨大的，也许要花掉两到三个月的时间。以下面左边的图为例，我们花了6000多美元的成本获得了一个客户，客户按照约定按月付钱，比如说月付500美金：
前期成本很高，也许我们只有通过客户使用产品一年到两年后才能收回成本。如果这个客户在之前就流失掉了，就意味着咱们的产品亏本了，连本都没有返回。
用户使用产品的时间越长，带来的现金流或者利润就会越高。
不只是SaaS公司，对于任何一家互联网公司来说，用户留得越久，就越有价值，这就是留存的一个非常核心的意义。
从上图中我们可以看到两点：
第一个，使用的时间，留在我们产里品的时间越长越好；
第二个，希望利润越高越好。利润如何越高越好？留存率越来越高，利润面积也就越来越大。
如果我们的留存做得好，用户就会一直使用我们的产品，一直产生价值，带来利润。
怎样利用数据分析，提高用户留存？
（想变现？先让尽可能多的用户留下来）
介绍了留存的概念和意义，我们进入今天的主题：如何通过留存分析提高我们的留存曲线。以下图为例：
▲纵轴是留存比例，横轴是时间
假如现在我们产品的留存度是上图中最下面那条绿色的线，纵轴是留存的比例，横轴是时间。
一天过后，我们拉新获得的100%用户只留下35%，第7天变成了20%，然后缓慢下降，到了第60天以后达到一个大约10%的效果。
我们能不能通过某些方面的改进，让它逐步提升呢？
假如我们让绿色的留存度的线上升到橙色的线，再上升到红色的线，那么第一天留存率就会高达到70%，七天留存率也有60%多，到了60天、90天的时候留存率也能高达60%左右。这就是说我们前面通过市场拉新获得的百分之百的人数在经过90天以后有60%的人留下来了。
刚开始的时候看绿色的线我们的90天的留存率是10%，如果通过我们的努力能让它达到60%，这会给我们带来源源不断的财富和现金流的收入。
对于电商，内容社交类行业来说，也是这样。
Facebook 一个季度能做到60美金的广告营收，还是因为那庞大的用户基数。
今天通过留存分析的一些方法来给大家一些思路，看看如何通过优化产品的方式来提高我们的留存率。
下面是一个常见的留存曲线，我把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。
振荡期，拉新过来的人数在前几天剧烈地减少。几天后就流失到了百分之十几或者更低，这叫做振荡期。
过了振荡期以后就是选择期，一般情况下用户在这段时间之内对产品有了初步的了解。他开始探索我们公司的产品，看看这个产品有没有满足他的一些核心需求。如果能满足，顾客很有可能就留下来了；如果没有满足，那用户就要走掉了。
接下来就是平稳期，留存率进入一个相对稳定的阶段。
对于不同时期，应该有不同策略，总的来说，在振荡期和选择期，应该关注新用户的留存，进入平稳期以后，着重关注产品功能留存。
下面，我用两个实际案例来谈一谈留存分析。在这之前我们先提一下留存分析的步骤，当然数据分析的基本步骤都比较相似：
Sidekick 是一家做强化 email 功能的SaaS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、第二周和第三周用户留存的表现，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：
1.第一周的留存率大幅度下降；
2.第二周没有出现我们非常期望的曲线（留存曲线趋于平稳），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：
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。
2.希望我们的留存曲线不再下降，进入到一种平坦的样式。
目标的留存曲线应该是下图这样：
这家公司通过不断实践和分析，最终将留存率保持在 20％ 以上。那么他们是如何做到的？
☞ 目标1：提高第一周的留存率
他们已经发现了留存率下降这个问题，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：
我们先做一个用户分群，然后分别对比来看留存和流失人群的行为。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，有两个大问题：
第一个 30% 的人没有感受到价值：代表这款产品没有产生价值就想把它卸载。
第二个 30% 的人不理解产品用途：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. 砍掉使用频率低的功能
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，那我们就把复杂难懂的一些功能先砍掉，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. 提示用户发现产品的价值
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.通过视频引导用户
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. 加了一句提示语之后
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。
他们的产品要从网页上下载，而用户使用却是在客户端使用，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15年5月的结果，之前是蓝色的，最后提升成黄色。
☞ 目标2：提升留存曲线
新用户留存提升上来以后，接下来我们来看第 2 个问题，我们的目标是将处于平稳期的留存曲线上移。对于这个问题，很重要一点就是将产品按照功能拆分，查看每个功能的留存，我们称之为产品留存分析。
我们需要了解这款产品中所有不同功能的留存率，哪些留存率趋势在降低，哪些在升高，并对留存率降低的功能进行分析找出原因。
属于产品方面的，我们利用上面介绍的方法论，进行产品优化；属于运营方面的，我们做运营去换回客户。
他们通过不断试错，分析，监控，将产品功能留存率降低的部分改进，再优化，进而使留存保持在了一个较高的水平。
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，我们可以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（10个点是非常厉害的提高了）。
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。
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，我们不断地拉新，让用户不断地增长，留存的用户平稳地堆积下来，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，实现企业活跃用户的真正增长。
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