数据化运营05 关注用户留存就够了吗？值得你关注的另外 3 种留存

为了让你理解“留存”的重要性，在开讲之前，我们先聊一下，用户的三个来源。

产品的用户一般有三个来源：新增用户、沉默唤醒用户和留存用户。

新增用户主要来自各种外部渠道的拉新获客。但现在的拉新成本越来越高，在 2020 年 Q3，天猫的获客成本已经飙升至每新用户 1158 元；并且新用户的水池也越来越小，早在 2019 年 Q4中国移动互联网的月活设备首次出现下降。

沉默用户的唤醒也同样不乐观，当用户已经沉默，意味着用户可能已经脱离产品生态，难以有效触达，或者用户已经转移到竞品，更难以拉回。

所以，维持住现有的活跃用户是进行用户运营的重点。

维持住现在的活跃用户，我们把它叫作留存。留存率是重要的长尾指标，并且留存用户的长尾价值也非常高，原因有以下几点：

• 留存，意味着用户对产品产生较强的认可和黏性，这种认可和黏性的持续时间很长，也就是用户习惯一旦培养起来，用户一般不会轻易离开产品；

• 留存，意味着在用户生命周期能产生更多盈利与贡献，因为用户留存的频次越高、留存的周期越长，它可能带来的收入贡献也就越多；

• 留存用户，意味着是产品的忠实用户，它们更有意愿进行传播和分享产品的服务和价值，所以我们会基于留存用户来进行私域运营和裂变传播。

综上可见“留存指标”的重要性，所以我们说留存类指标是表述用户对于产品黏性的重要指标，也是考察产品运营效果的重要指标。它也通常被认为是活跃的重要组成部分之一，也是用户运营最重要的工作之一。

留存类指标非常多，我们潜意识会认为“留存”指的就是用户留存，常用的也就是次日留存、7 日留存、次周留存、次月留存这种表述方式，但这两者是完全错误，这是对“留存”的不全面解，下面我就来讲一讲如何准确理解“留存”。

留存类指标的准确定义

留存指标的准确定义应该由三部分组成，包括目标客群、考察周期和事件口径。

• 留存类指标首先需要明确指出目标客群，这个和其他指标不太一样，不同客群的留存指标差异极大。以某金融 App 为例，其“新增用户”的次月留存率为 45%，而其“活跃用户”的次月留存率为 78%。

• 其次需要明确留存的考察周期，没有考察周期的留存类指标是没有任何意义的。通常考察周期与具体业务特点息息相关，运营商、银行类的产品一般考察月留存，内容类产品一般考察次日留存和 7 日留存。

• 最后是事件口径，也是最最重要的。需要通过事件口径来明确考察的是，留存率还是留存用户量？是业务留存、行为留存还是贡献留存？

事件口径是指留存类指标的业务定义，又可分为指标类型和业务口径。其中指标类型，一般分为留存率和留存用户量，常用留存率来分析用户留存的情况，这里不再赘述。

我们重点说一下业务口径，它可分为以下三类。

业务口径：业务留存、行为留存、贡献留存

1.业务留存

是指用户使用过某个功能或办理过某项业务等，例如用户查询银行卡余额、用户兑换积分等。

例如，要计算微信朋友圈的留存，这就是典型的业务留存。首先需要明确微信朋友圈留存的口径，是浏览朋友圈就算，还是必须要发布朋友圈才行?这里我们假定，只要用户进入朋友圈浏览即可，然后确定统计周期，于是完整的朋友圈留存定义如下。

在 [2021年1月14日] 到 [2021年1月16日] 期间的 [活跃用户]，在 [点击朋友圈事件 ID] 后的 [七天内] 还 [点击朋友圈事件ID] 的用户数量。

2.行为留存

是指用户产生过某个特定行为，例如启动应用、点击首页、使用时长超过 3 分钟等。

例如，要计算使用时长超过 3 分钟这部分客群的留存，就是典型的行为留存。行为已经明确，只需要再明确统计周期即可，于是完整的留存定义如下。

在 [2021年1月14日] 到 [2021年1月16日] 期间的 [活跃用户且停留时长大于等于300秒]，在 [启动应用] 后的 [七天内] 仍然 [停留时长大于等于300秒] 的用户量 。

3.贡献留存

是指用户生产或消费过内容、商品等，例如用户发表过 3 篇文章，用户上传过2个视频，用户付费超过 100 元，用户复购率超过 10 %。

这里多说一点复购率，复购率是电商行业考察用户贡献留存的核心指标。

• 体现了用户的消费习惯，复购是用户主动发起的，是用户主动告知产品自己的消费特征，是用户画像中消费兴趣的重要补充。

• 复购率体现了用户对平台的认可和黏性。因为电商产品平台属性极重，即本身不承载商品品牌的价值，而同一品牌的商品可能同时出现在不同的电商平台，所以考察复购率可以直接评估用户对于该平台服务的认可程度。

• 不同品类的复购率差异巨大，各个品类通常拥有自己独特的复购率时间周期。

留存率的“事件口径”必须前后对应

在一些用户行为分析的产品中，留存分析有时候会这样定义：

今天 [事件口径] 的新增用户在接下来的 [7 天内] 退出 App 的用户占比。

其实，这样的定义是错误的。

而正确的定义应该类似于：今天启动 App 的新增用户在接下来的 [7 天内] 启动 App 的用户占比。

原因在于，留存的本质是用过 A，过了一段时间后又用 A。所以，留存的 [事件口径] 在同一个留存类指标中必须是唯一，且前后一致。

例如，某些行为分析平台的留存是这么定义的：

在 [2021年1月14日] 到 [2021年1月16日] 期间的 [新增访客]，在 [启动应用] 后的 [一天] 还 [退出应用] 的留存率为 35%，如下图所示。

上图是“新增用户”，默认为当天第一次启动产品，那么留存的口径是“启动”，所以在之后的使用中必须选择“启动应用”，才能计算留存。

如果“新增用户”这里你自行创建了客群，例如“已付费客户”，那么口径就是“已成功付费”，所以在之后的使用中必须重新选择下拉选项，一般会有自定义事件的选项，然后把已成功付费的事件埋点 ID 填进去。

说了这么多，都是为了强调留存是要计算前后两个事件的，务必保证前后两个事件的一致。

“留存”作为被动型指标，需要你主动分析

留存类指标与其他指标相比，显得那么与众不同，因为留存类指标是典型的“被动型指标”。被动型指标是指用户的特征不会主动产生对应的运营数据，必须由产品运营团队进行主动分析。

我们熟知的注册、活跃、付费、分享传播等，以及用户点击、使用功能等都是主动型指标，都是由用户主动行为产生的。而留存类指标是被动感知，只有当用户不在留存时才会发现，并且需要一定时间来分析，运营周期一般比较长，指标反馈速度很慢，所以运营难度较高。

这里的道理很浅显，用户可以主动告诉产品运营团队“我注册成功了，你们可以运营我了”，而不会说“我卸载产品了”；用户也可以主动告知“我是用了 XX 功能”，而不会说“我没使用 XX 功能”。

等我们发现留存下降，用户早已离开产品不知道多久了。所以，留存的运营主要针对当前活跃的用户提升活跃，以及短期内流失的用户尝试挽回，即所谓流失预警和沉默唤醒。

流失预警和沉默唤醒的打法很相似，区别仅是在不同的用户生命周期，这里仅以流失预警为例深入探讨。

至于沉默唤醒，你可以参看《16 | 活跃（下）： 如何通过用户分层进⾏沉默唤醒？》

流失是用户生命周期的最后一个阶段，用户一旦流失，我们可以非常悲观地认为用户已经走了，回来的可能性微乎其微。所以与其等用户与我们分手了才去追回，不如在用户还和我们保持热度的时候，除了正常的维系外，顺便预测下可能的流失概率，以便我们提前做干预。

【流失预警流程】
一般做流失预警的流程是：训练流失预警模型 - 挖掘高流失脱落点 - 配置维系活动。

• 训练流失预警模型，目的是计算某个用户在未来制定周期（例如 1 个月）的流失概率。我们将过往已流失的用户特征（训练集）灌入模型（决策树、逻辑回归等），通过模型来提取流失用户的共性特征（年龄、性别、业务偏好、行为偏好等），然后再抽取一部分流失用户（验证集）去验证模型的准确率是否可用。

• 挖掘高流失脱落点，目的是看流失用户离开产品前，最后使用了哪些功能，以及停留在哪些页面，这些“最后的功能或页面”，我们就叫脱落点，意味着这是能够挽留用户最后的边界。

• 配置维系活动，即当活跃用户的流失概率达到模型的阈值时，或用户多次命中脱落点，可以制定专家规则来自动触发一些通用的维系活动，常见的是发券、赠积分、老客感恩权益等。同时后台将这部分高流失概率的用户自动转移到对应的运营团队中，再进行更深入的特征分析，从而进行一些高优先级的运营活动。

按照北极星指标体系考察留存类指标

留存类指标既可用作北极星指标，也可用于伴随指标，不同的应用有不同的业务诉求。

• 用作北极星指标

留存类指标用作北极星指标，意味着产品生命周期进入成长期及之后的阶段，意味着整个战略方向开始关注用户质量，前文我们讲过用户仅活跃无留存，事实上对于产品而言毫无价值。

• 用作伴随指标

多数场景下留存都作为北极星指标的伴随指标来使用。常见的就是新增用户作为北极星指标，新用户的次日留存率作为伴随指标，用来考察新增用户的质量。如果新用户的次日留存很低，基本可以判断新增用户的质量很差，或不是产品的目标客群，需要重新调整获客策略。

小结

讲到这里，相信你已发现，注册、活跃和留存就是产品运营的核心流程，任何产品一定是先有注册、再有活跃、最后留存，通过考察注册-活跃率、活跃-留存率就能够在较为宏观的层面对产品、用户有一个初步认知。

如果你想从这个大框架逐步细化，并且拥有自己日常可以用的指标体系来评估业务运营情况，我将在下节课讲解如何搭建自己的指标体系。

最后留个互联网的灵魂拷问：什么是流量？什么是留量？欢迎你在下方留言区与大家一起交流。

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关于拉勾教育/专栏课程，你有什么想吐槽的吗？或者你还有什么想要学习的产品/运营知识吗？让我们通过 9 道选择题了解你吧～将随机抽取 5 名用户赠送专栏～

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精选评论

*丹：

流量是涌入了多少人，留量是最后留下了多少人

**丹：

流量，来了。留量，来了没走。流失，来过。

*升：

流量是水龙头的水，留量是接进自己池子并且从排水口流剩下的水

**茵：

为啥没有一个班群可以交流学习？也没人指导呢？

    编辑回复：

    有班群的哦，同学可以在“已购课程”页面中，看到“添加专属社群”，然后点击，按照流程即可加入微信班级群。磊叔已经在班级群中做了几次经验分享和问答交流活动了哦～

*逸：

通过流失预警模型，训练出来的潜在流失用户，作为运营，我们该如何对他们进行再分类，配置不同的活动呢？

    讲师回复：

    笼统的说可以做以下几件事：对高流失概率的用户，提前进行高优先级的监控，并下发维系活动；在高流失的脱落点和页面，增加挽留策略和营销活动；对小部分漏网之鱼，制定专家规则做自动化召回策略。

**恺：

我的愚见流量：活跃用户数量✖用户时长留量：提升流量效率创造更多价值

    讲师回复：

    great！good job

**铭：

我的理解：流量：在指定周期内总共有多少人访问留量：在流量的指定周期内，总共有多少人多次访问，当充足访问次数达到设定的要求时，可认为其由流量转化为留量

    讲师回复：

    说的没错！留量的价值更高。