用户增长近年成为互联网非常热门的话题，大部分产品在提及用户增长时，主要关注的一般为MAU或DAU的增长。
从用户的性质来说，用户增长可以拆解为新用户增长及老用户增长，简单概括为新用户的基数积累及老用户的留存，类似于理财中的开源节流。
开源，即不断导入新用户(新产品往往比较依赖于拓新)。
而在产品达到一定体量后，新用户难以保持不断增长，这时除了拓新，老用户的留存率提升可能会显得特别重要，这时可以理解为节流。
即，优化用户的转化漏斗，提升整体留存。
结合网上的资料观察用户留存率的走势，会发现很多产品的用户留存率走势会呈现类似于y=x^a的幂函数走势。通常，第N月留存率=次月留存率*(留存月份N^衰减速度)，顾名思义，衰减速度为用户逐渐衰减的速率，取值通常为负。
可见，提升用户的留存，一方面应提高新用户的次月留存率，另一方面应降低老用户的用户衰减速度。
在提高新用户的次月留存率上，以次月留存率作为指标，会发现该指标相对滞后，且由于周期较长，容易受到特殊节假日因素的影响，不利于观察，因此，通常会更倾向于观察次日、3日、周留存指标，具体可结合各产品的用户访问周期而定。
但无论什么产品，在新用户访问当日，应尽可能引导新用户成为潜在的活跃用户。
以脉脉、linkin为例，会发现首次注册后，会引导用户加好友，而阅读APP会引导用户阅读，相应的引导都跟提升新用户的留存息息相关。在设计相应的运营方案时也应紧紧围绕留存率展开，并以留存率提升作为判断方案是否有效的关键依据。
新用户过了次月后，通常未流失的用户转变为老用户后，行为习惯与老用户趋同，留存率一般相对稳定，但产品迭代等因素也可能影响用户留存率的变化，这个阶段仍需观察用户留存率的变化，并对不同时间的留存进行对比，以发现运营中存在的问题。
举例:
- (1)有个时间段，发现新、老用户的次月留存率均呈现大幅下跌，且下跌幅度类似，这时就应考虑最近是否有系统性的因素发生，如产品迭代、竞品挤压等等。
- (2)假如并非所有类别的用户留存率均出现下跌，而仅有某些时间的用户留存率存在下跌，如仅有注册时间较早的用户出现大规模留存率下降(通常留存率衰减速度应越来越慢)，这时应考虑是否出现了换机潮，用户生命周期到期。但是否生命周期到期，还需结合其他的数据综合验证。
- (3)假设只是有些渠道的新用户留存率下降，这时可以重点分析是否因为这些渠道带来的用户质量下降。
DAU=MAU*月平均访问天数/30，在老用户运营上，除了提升用户的衰减速度，还可以提升用户的粘性(月平均访问天数)。
相应的用户增长方案的设计应围绕这两个关键指标进行，方案是否有效也应根据关键指标的数据变化进行判断。
文源：米儿的数据分析
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