导读
留存，是指用户在 App、网站等应用上使用过，并一段时间后仍有使用。留存分析模型是一种衡量用户健康度/参与度的方法，超越下载量、DAU 等这样的虚荣指标，深入了解用户的留存和流失状况，发现影响产品可持续增长的关键因素，指导市场决策、产品改进、提升用户价值等等。
▌留存分析能解决哪些问题？
1、上个月做了一次产品迭代，如何评估其效果？是否完成了产品经理期望完成的行为？
2、作为一个社交App，在注册后不添加好友和添加 10 个好友的用户后续留存有差异吗？
3、短期留存低，长期留存一定很差吗？
4、两个推广渠道带来不同的用户，哪个渠道的用户更有可能是的高价值用户？
5、近 30 天注册的用户，半个月都没有回访的用户比例是多少？
▌为什么用户留存这么重要？
这就好比非常经典的“注水放水”数学题。我们每天都会面对新增用户，也会面对流失用户，池子里剩下的水就是活跃用户；而留存分析就是分析多少用户进来了，多少用户流失了，具体情况是什么，对整个产品的影响究竟有哪些影响……
如果不做好留存，用户进一个走一个，产品就永远不能做增长。以图中为例，假设每月新增1000个用户，且没有任何人流失，那四个月之后，大概会有24000个用户，但在实际情况中，这种假设是不成立的。有人进就有人出，所以假设每个月新增1000个用户，留存率做到90%（这其实是一个非常高的值），两年后，每个月大概会持续9000个用户。这时会发生什么呢？假设每月新增的1000个人是固定的，留存率是90%，24个月之后，该产品用户总数将不会再发生大的变化。因此做好留存分析至关重要。
▌如何构建常见的三类留存？
首先我们需要了解，留存是基于某个用户群体的初始行为时间来计算的，描述发生了某个行为的同期群，在一段时间后是否发生了期望的行为。
初始行为和回访行为均可以是任意事件或者某个具体的事件。
通常用的三类留存可以这样来构建，以移动端应用为例，我们可以通过易观方舟来分析新增用户、活跃用户留存以及自定义留存率。
1、了解新增用户留存
可选择【初始行为 = 首次启动，回访行为 = 任意事件】，即可分析用户在首次使用应用后的留存情况。
2、了解活跃用户留存
可选择条件【初始行为 = 任意事件，回访行为 = 任意事件】，即可分析活跃的用户后续使用应用的情况。
3、自定义留存
相较分析新增/活跃用户的总体留存情况，我们更关注核心事件用户留存情况：
例如，对于电商的运营，比较关注的一个指标是复购率，我们可以定义【 初始行为 = 支付订单，回访行为 = 支付订单】 来了解用户的复购行为，用户多长时间会产生复购，我们点到任意数据节点，可以看到详细说明，比如此处代表的是2019年2月4日支付订单的用户是1729人，在第3日，即2月7日，这些用户中又有32人支付订单；
我们在此节点查看分群概览或保存用户分群，进一步分析这些忠实用户的行为特征；
如果想了解某类商品的复购率情况，可以在事件行为上增加条件。比如想了解家电类商品的复购率，同时在初始行为和后续行为上添加条件，选择商品分类包含家电，可以查看家电类产品的复购情况。
文：易观@Analysys易观(enfodesk)、
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