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如何分析活躍用戶和留存用戶

Twitter早期由于其產(chǎn)品特色，吸引了不少用戶關注和注冊。

不過讓團隊苦惱的是，大部分用戶注冊后看了下之后，就再也不來了，換句話說，產(chǎn)品的留存率非常低。

針對這個問題，團隊進行了研究和調(diào)查，他們詳細地分析了一下，有繼續(xù)留下來使用的活躍用戶和來一次就走的用戶有什么區(qū)別，一名叫做Josh Elman 的員工發(fā)現(xiàn)了一個區(qū)別：

留存下來的活躍用戶有一個行為特點，會在注冊的當天，自己再去多挑選5-10個用戶關注；而流失的用戶大部分都是，直接接受了系統(tǒng)默認推薦的20個用戶。

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于是他們在產(chǎn)品上進行了調(diào)整，在用戶注冊之后，會鼓勵用戶自己選擇10個最希望關注的用戶關注，關注完之后，再給用戶推薦一批名單，用戶只要選擇性地關注就可以了。

有些笨辦法也是好辦法

對于初期用戶質量要求比較高的產(chǎn)品，用人力邀請也不是不能做的邀請辦法，有時候還比其他方法更加有效。

比如，對于一些產(chǎn)品氛圍、調(diào)性比較重要的產(chǎn)品來說，第一批種子用戶的質量非常關鍵，會影響后續(xù)的產(chǎn)品的走向，所以主動篩選定向邀請，只選對最符合初期產(chǎn)品種子用戶標準的用戶進來，比如我們熟知的知乎，早期用戶都是創(chuàng)始人一封封郵件邀請來的科技圈朋友。

美妝第一社區(qū)美啦在最開始做的時候，為了邀請到一些美妝達人，除了常規(guī)的線上邀請外，有些重要的人物沒邀請到，CEO直接飛過去當面邀請，最終邀請來了一批優(yōu)質的初始用戶。

滴滴早期的第一批司機用戶，也是工作人員一個個幫著司機安裝的，司機本身文化程度低，對新事物接受度不高，又沒見過之前有這種先例，只能用這種辦法開始拉，雖然看起來是個挺笨的辦法，但是是當時最有效的了。

一、什么是活躍用戶/客戶

用戶/客戶每天既會不斷新增，也會不斷流失，如果單獨只看每日活躍用戶數(shù)，是很難發(fā)現(xiàn)問題的本質的，所以通常會結合活躍率和整個APP的生命周期來看。

二、什么是留存用戶/客戶

留存用戶和留存率通常反映了不同時期獲得的用戶流失的情況，分析這個結果往往是為了找到用戶流失的具體原因。

三、如何分析活躍與留存

1、如何了解某個月新注冊的用戶在接下來的第一個月的留存情況怎么樣，在第二個月里的活躍和留存情況如何。

2、如何對比不同渠道的來看用戶活躍和留存情況，比如，選取樣本的時候，我們就看A和B渠道（比如說seo或者sem）進來的用戶有什么區(qū)別:

3、如何分析產(chǎn)品的改版是否改進了體驗，提高了用戶活躍和留存： 總之，此方法可以靈活使用，也可以用于分析對比購買過不同產(chǎn)品的用戶的留存的不同，罵過娘和點過贊的用戶留存的不同，等等。