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本文作者：檀潤洋，GrowingIO數據分析師。 加州大學聖地亞哥分校碩士，曾任職美國 Emas Pro、 Kyocera 分析師，豐富的數據分析技術和案例實戰經驗。回國後加入 GrowingIO，幫助客户構建數據模型，促進業務增長。原文發於GrowingIO技術博客，授權36氪發佈。
本文會從什麼是活躍用户，什麼是留存，為什麼要做留存分析，活躍、留存和產品增長之間的關係，以及怎麼做留存分析，來給大家展開話題。
活躍用户與留存是什麼？
在互聯網行業裏，通常我們會通過拉新把客户引過來，但是經過一段時間可能就會有一部分客户逐漸流失了。那些留下來的人或者是經常回訪我們公司網站 / App 的人就稱為留存。
在一段時間內，對某個網站 / App 等有過任意行為的用户，稱之為這個網站 / App 這段時間的活躍用户，這個任意行為可以是訪問網站、打開 App 等等。
現在大家經常會用到所謂的「日活」 （日活躍用户量，DAU）、「周活」 （周活躍用户量，WAU）來監測我們的網站，有的時候會看到我們的「日活」在一段時期內都是逐漸地增加的，以為是非常好的現象，但是如果沒有做留存分析的話，這個結果很可能是一個錯誤。
比如某公司做了很多拉新活動，人是帶來了很多，活躍用户數在不斷上升，但是就代表客户在不斷增長嗎？ 也許這只是拉新人數太多掩蓋了流失率居高不下的問題，實際上客户的留存是在逐漸降低的。
下面帶大家深刻認識增長和留存的關係。
第一張，看似增長的活躍人數
看似增長的活躍用户數
橫軸代表時間；縱軸代表周活躍量的總人數， 最外面的曲線代表總人數的不斷增長，尤其是在初期。再看圖形裏面的每一個顏色，隨着時間的變化而不斷變細。這些不同顏色代表每週進來的用户，他們隨着時間的變化慢慢流逝，最後只有一小部分羣體留存下來；而最外面的曲線代表的就是留存的總人數。
這其實是一個留存的堆積圖，把每一天的留存都堆積起來形成了周活躍用户；同時這裏面有進有出，總的就是周的活躍量。
第二張，真正增長的活躍人數
真正增長的活躍用户數
隨着時間的變化，我們可以看到不同層級的顏色，經過一段時間變成平穩的一條線，這説明我們的客户有一部分留存下來。這時，我們不僅有拉新拉來的新用户，也有之前留存下來的老用户，這些用户數加起來才是真正的用户增長。
分析上面的兩條曲線，我們能發現表面上用户都在增長。但是透過現象看本質，第一張圖的用户留存是在不斷減少的，而第二張用户留存在後期趨於穩定，所以總用户數在不斷增長。要想實現持續的真正的增長，就要設法讓用户留下來。
為什麼要關注留存？
在產品的渠道推廣上，往往是需要投入金錢成本的，近幾年渠道推廣價格越來越高，CPC / CPD / CPT / CPA 等等定價不斷上漲，應用商店的 CPT 價格更是在半年間翻了幾番。另外特別像 SaaS 企業，獲得一個客户無論在時間上還是在金錢上成本都是非常巨大的，也許要花掉兩到三個月的時間才能獲得一個客户。
SaaS行業用户的現金流示意圖
以上面左邊的圖為例，剛開始這個客户，我們花了 6000 多美元的成本才把這個客户得到。得到了以後一般情況下客户對咱們這些企業可能就是按照一定的現金流給我們付錢，比如説付 500 美金，就這樣一直地付下去。
這樣你就會發現前期成本很高，也許我們只有通過客户使用產品一年或者兩年的時候我們才能收回成本。如果這個客户在之前就流失掉了，流失掉就意味着咱們的產品虧本了，連本都沒有返回。
再來看右邊的這張圖，這張圖講的是每位客户成本的應收的現金流。第一個月得到這個客户我們花了 6000 刀，然後這個客户就每個月給我們付費，比如説每個月付 500 刀，他要到第 13 個月的時候我們才能達到所謂的收支平衡，從 14 個月以後才開始逐漸地賺錢，如果我們的留存沒有做好，客户在用了兩個月以後就走掉了，那這部分錢我們就流失了。
所以説留存有一個非常重要的意義，客户使用咱們公司的產品，時間越長越好，越長帶來的現金流或者利潤越高，這就是留存的一個非常核心的意義。
如果我們的留存做得好，客户就會一直使用我們的產品，一直給我們帶來財富。
獲取客户的成本與盈利之間的關係
從上圖中我們可以看到兩點：第一個就是使用的時間，留在我們產品的時間越長越好；第二個，希望利潤越高越好。利潤如何越高越好？就是我希望我的留存率越來越高，這樣利潤的面積也就越來越大。
如何進行留存分析？
某段時間的活躍用户中包含了老用户和新用户，所以在做活躍用户分析時，需要考慮新老用户比例，如 NDAU（日新增用户） / DAU 比例，來看新用户在整個活躍用户的佔比。新用户引流靠拉新，而老用户則需要做好留存，所以我會着重講下如何做留存分析。
留存分析概述
提升用户留存示意圖
假如現在我們產品的留存度是上圖最下面那條綠色的線，縱軸是留存的比例，橫軸是時間。一天過後，我們拉新獲得的 100% 用户只留下 35%，第 7 天變成了 20%，然後緩慢下降，到了第 60 天以後達到一個大約 10% 的效果。
這個效果我們看看能不能通過某些方面的改進，讓它逐步提升呢？
假如我們讓綠色的留存度的線上升到橙色的線，再上升到紅色的線，那麼第一天留存率高達到 70%，七天留存率也有 60% 多，到了 60 天、90 天的時候留存率也能高達 60% 左右。這就是説我們前面通過市場拉新獲得的百分之百的人數在經過 90 天以後有60%的人留下來了。剛開始的時候看綠色的線我們的90天的留存率是 10%，如果通過我們的努力能讓它達到 60%，這會給我們帶來源源不斷的財富和現金流的收入。
以上是 SaaS 行業，但是對於電商，內容社交類行業來説。同是如此。Facebook 上個季度能做到 60億 美金的廣告營收，還是因為那龐大的用户羣體。
留存曲線的三個部分
今天通過留存分析的一些方法來給大家一些思路，看看如何通過優化產品的方式來提高我們的留存率。
下面是一個常見的留存曲線，我把它分成了三個部分：第一部分是振盪期，第二部分是選擇期，第三部分是平穩期。
留存分析的三個階段
振盪期，我們可以看到拉新過來進入我們公司網站或者是下載APP的人數在前幾天劇烈地減少，由100%幾天就變成了百分之十幾或者更低，這個期叫振盪期。
過了振盪期以後就是選擇期，一般情況下客户在這段時間之內對我們的產品有了初步的了解，他開始探索我們公司的產品，看看這個產品有沒有滿足客户的一些核心需求。如果能滿足，顧客很有可能就留下來了；如果沒有滿足，那客户就要走掉了。
過了選擇期就是平穩期，留存率進入一個相對穩定的階段。
對於不同時期，我們應該有不同策略，總的來説，在振盪期和選擇期，我們應該關注新用户的留存，進入平穩期以後，着重關注產品功能留存。
案例：Sidekick提高留存的實踐
下面，我用實際案例來談一談留存分析。講解之前我們先提一下，留存分析的步驟。當然數據分析的基本步驟都比較相似。
留存數據分析的流程
我們通過例子來講解，Sidekick —— 一家做強化 email 功能的SaaS公司，可以用它的個性化模板給別人發郵件，還可以監控收郵件的人是否打開了郵件。
下圖這三條留存曲線代表2014年12月份的第一週、第二週和第三週客户留存的表現，這就叫數據的監控。留存曲線持續下降，就是從數據監控中發現的問題。
sidekick案例分析
具體來説有這樣兩個問題：
第一，第一週的留存率大幅度下降；
第二，第二週沒有出現我們非常期望的——留存是平的，我們希望客户留下來，但是還是在降低。降低就意味着總有一天我們拉新過來的所有人都會走掉。
這個時候就制定出來兩個目標：
第一， 我們希望第一週的留存升高，不再繼續降低，如果你是一個2C的企業，可能就是次日留存率提高。
第二，希望我們的留存曲線不再下降，進入到一種平坦的樣式。
目標的留存曲線應該是下圖這樣：
目標的留存曲線
這家公司通過不斷實踐和分析，最終將留存率保持在 20％ 以上。那麼他們是如何做到的？
他們已經發現了留存率下降這個問題問題，但是還不知道問題的原因，接下來需要探索數據找到留存下降的原因：
我們先做一個用户分羣，然後分別對比來看留存和流失人羣的行為。這家專門做郵箱的公司發現，第一週流失的人當中，在第一天發送郵件次數是一次的有 60% ，發送二次的只有 20% 左右，也就是説 60% 的用户使用了一下產品就走了。
用户調研的結果分析
所以接下來我們就要問問這些用户到底為什麼走？
於是根據用户的反饋做了一個餅狀圖統計，很明顯，有兩個大問題：
用户流失的原因分析
第一個 30% 沒有感受到價值：代表這款產品沒有產生價值就想把它卸載。
第二個 30% 不理解產品用途：這款產品我下載了，但是不是我以為那樣的。
這兩部分用户佔了 60%，我們經常説要傾聽用户的心聲，首先要解決的就是這 60% 人的問題，由此可以假設：用户沒有很快地發現我們的產品價值。
a. 砍掉使用頻率低的功能
於是他們做的第一點就是，既然用户不能很快地發現我們的產品價值，那我們就把複雜難懂的一些功能先砍掉，然後看看留存率有沒有提高，結果發現留存率繼續下降，沒有任何提高。
嘗試1：砍掉使用頻率低的功能
b. 提示用户發現產品的價值
接下來第二個嘗試，既然用户不知道我們的產品核心價值是什麼，我給他們提示，結果留存率繼續下降，這個方法也不行。
嘗試2：提示用户發現產品的價值
c. 通過視頻引導用户
第三個嘗試，既然用户不知道怎麼用我們的產品，那麼我們就做一個錄像，其實很多公司都在做，最後數據表明還是不行。
嘗試3：通過視頻引導用户
d. 只要一句話
他們大概做了 20 多個實驗後才發現一個可行的辦法：
嘗試4:只要一句話
他們在用户下載安裝完產品後，寫了一句話：你可以去你的郵箱裏使用你的 email 了。
他們發現產品要從網頁上下載，而用户使用卻在客户端使用，用户可能沒想那麼多，覺得既然在網站上下載了一個插件，直接在網站上用就行了，而沒有去回到用户的客户端。於是他們就給了一個提示：你現在直接去你的 outlook 用就行了。加了這句話後，留存效果就變了很多。
這個是數據的結果，之前是藍色的，最後提升成黃色：
實驗前後的結果對比
將新用户留存提升上來以後，接下來我們來看第 2 個問題，我們的目標是將處於平穩期的留存曲線上移。對於這個問題，很重要一點就是將產品按照功能拆分，查看每個功能的留存。我們稱之為產品留存分析。我們需要了解這款產品中所有不同功能的留存率，哪些留存率趨勢在降低，哪些在升高。並對留存率降低的功能進行分析找出原因。屬於產品方面的，我們利用上面介紹的方法論，進行產品優化，屬於運營方面的，我們做運營去換回客户。他們通過不斷試錯，分析，監控，將產品功能留存率降低的部分改進，再優化，進而使留存保持在了一個較高的水平。
無論我們現在做留存還是拉新，基本上都是一樣的，剛開始的時候我們把每一個關注的核心功能都監控好，如果發現了異常，就開始分析問題，我們可以：
- 進行各種各樣數據探索來發現問題。
- 設立一個目標，比如希望半年時間內讓留存曲線升高 10 個點（10 個點是非常厲害的）。
Sidekick 從 12 月份到 5 月份用了半年時間，在這半年之中不斷地進行假設、驗證、分析、觀察才讓留存有了很大的提升。
探索：找出你產品的 Magic Number
以 1 個社交 App 為例子。
我們都知道用户能留下來的核心的原因是還是產品功能設計能否滿足了客户的核心需求。
如果能滿足的話，我們能不能再進一步，我們這個產品的設計能否比較好的、比較快的、比較方便地滿足客户的核心需求，這是第二點。
所以我們需要了解新用户使用過哪些功能，或者説發生過什麼行為後，他們留下來了。進一步的，我們需要知道用户訪問初期在網站 / App 的某些行為、頻次可能會讓用户留下來，並且長久使用，成為忠誠用户。發現了這些行為和發生次數，優化產品，促進用户使用這些功能，就可能帶來更高的留存率。
我們希望新用户在使用 App 的時候能夠儘早的對我們的產品説 “aha！”，希望他們能快速發現產品價值，並且留下來。因此希望能找到我們 APP 的魔法數字 。 現階段我們最關注的是用户初期留存，所以需要了解用户在使用 APP 早期（第一週做的事情）和次周留存之間的關係，並且找到那些具有高留存的行為。
為此我們做了如下幾點：
1. 明確衡量的目標：對於我們來説，我們關注的是第一週的留存和次周留存之間的關係。具體來説，我們希望找出用户的那些次周留存高的行為。
2.確定新用户早期 On Boarding 時候的行為。比如登錄次數，信息發送個數，關注人數，分享次數，點贊次數等。
3.分別計算在一定時間內這些行為和次周留存的相關關係，找出在第一週不同行為的次數和次周留存率之間的關係。
GrowingIO 的 Magic Number（魔法數字）看板
我們發現新用户首次訪問 7 天內，以下四個行為、頻次都與次周留存具有很強的正相關關係：發送信息 6 次、點贊 8 次、分享 5 次、關注人 12 人。
然後我們根據公司現階段戰略，每個行為的人數佔比，可實現的難易程度，將“分享 5 次”和“關注 12 人”當作我們 Magic Number 的候選名單。
然後我們使用 A/B 測試，通過產品和運營上的改變，讓兩組用户分別儘可能多的達到這個兩個指標。然後，我們對這兩組用户進行了驗證，我們發現促進用户分享的那組用户，次周留存並沒有得到太多提升；而關注 12 人的那組用户，次周留存有大幅提高。
最後我們將 7 天內關注 12 人當作我們的 Magic number，並將這個指標當成我們衡量用户 On Boarding 效果的最重要參考。
在選擇用户 On Boarding 過程決定性的產品時，需要遵循這個原則：做過的都留下，留下的都做過；沒做過的沒留下，沒留下的沒做過。
注意：發現公司“魔法數字”的過程可能遠比上述案例複雜，但是一旦找到公司的魔法數字將會給您的公司帶來巨大的增長。
總結
我們的第一個 Case 通過用户的分羣和對比，並加上用户的調研，結合起來提出問題，找到問題的根本原因，最終找到產品的解決方案。
第二個 Case 更側重於找到相關行為的 Behavior Cohort 與留存的相關關係。並找到一系列 Magic Number Candidates 。然後去驗證，找到公司最適合的 Magic Number 去驅動用户留存。這兩個切入角度，其實都是符合我上面講解的用户留存方法論的。秉持正確的分析方法論，然後不斷去探索，大家就能找到驅動用户增長的辦法。
一旦留存曲線提升上來後，我們就可以做用户的變現甚至其他事情，這樣我們的用户才會慢慢地增長，最後實現留存的增加。我們不斷地拉新，讓用户不斷地增長，留存的用户慢慢在後來平穩地堆積下來，這些都是我們最重要的用户，是可以變現的。而那些不平穩的用户，我們還要做各種各樣的產品的修改、運營或者是市場方面的操作，讓他們逐漸地變成留存用户，然後開始變現，實現企業活躍用户的真正增長。
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資料來源：36Kr
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