当我们在谈留存时，更要注意用户分群

评价一款产品价值以及保留用户的能力时，我们常常提到“留存率”。但用户留存又不能直接看活跃用户百分比。luckin coffee的营销操盘者杨飞提到过“流量池”，其实互联网的流量之争也就是用户之争。流量池即是用户池，新用户不断进来，老用户也在不断流失。

我们在谈用户留存的时候，很多人习惯通过总体的活跃用户来评价产品，这其实就是将用户整体模糊化，忽视了不同阶段用户的差异化诉求。做运营的同学应该都知道，从拉新、注册、活跃到后序的唤醒、召回和触达，针对每一个具体用户的运营，都是有一个完整的生命周期的。处在不同阶段的用户，对应的运营服务需求也不相同，在不同行业、不同场景中还呈现出更细维度的差异。

从用户生命周期来说，我们可以根据实际运营工作，将用户简单划分成三类，即新用户、活跃用户和召回用户。如何定义这三类用户？我们可以根据产品的用户平均使用周期来判定：

活跃用户：指在这个周期内活跃，并且前一周期也活跃的用户定义。
新用户：指在第一次在我这个周期内产生这种访问行为，定义为新用户。
召回用户：指在这一周期内活跃但在前一个周期内并不活跃，甚至更早周期内它活跃过的用户。

上图是我们对三类人群的留存情况进行对比。可以发现，活跃用户留存率最高；其次是召回用户，留存率最低的是新用户，而整体留存率大致介于70%到30%之间。通过人群对比发现，不同特征的人群表现是不同的。若想要提升整体留存率，就需要提升新用户和召回用户的留存率。

要想持续保持用户活跃，就要去做进一步的分析，找到活跃用户高留存率的原因？为什么召回用户和新用户的留存率如此低？为什么这些召回用户能够被召回并保持一定留存率？是否能够挖掘更多的沉默用户，让其变成召回用户，进而提高整体召回用户总量，从而提升整体用户留存率。

要想探究背后的原因，我们就需要分别对这三类的留存率进行进一步分析。

例如，我们现在要分析我的活跃用户，以易观方舟这款产品为例，我们认为用户的Aha Moment（也叫“啊哈时刻”，就是用户第一次 get 到你产品价值的时刻）就是创建分析。

易观方舟这款产品中的创建分析包含了很多功能，比如事件分析、漏斗分析以及留存分析。我们对用户这些分析需求的行为分别进行对比，然后观测做过以上分析的活跃用户以及做过上述分析之后沉默了的用户，他们具体的留存情况，此时，通过对比用户对应使用事件后的留存率，就可以找到影响不同类别用户留存的原因。

▌分析活跃用户

当我的活跃用户和沉默用户的留存差距比较大的时候，我们就可以初步判定，事件分析对用户留存这件事情是比较重要的。那我们下一步要做的，就是让用户不断的去重复事件分析这个行为，然后就能够把我的整体留存率进行一个提升。

▌分析新用户

针对新用户来说，我们其实也可以做进一步的细化分析。以易观方舟为例，新用户达到 Aha Moment 之前，会有一个Onboarding 的过程，通过onboarding 熟悉产品的基本使用技巧，也就是我们说的新手入门的过程。我们可以对比完成 Onboarding过程的新用户与未完成用户之间的留存差异，去看onboarding这件事对新用户的留存是不是真的非常重要。

假设我们目前得到这么一个结论，发现没有完成onboarding和完成了的用户差了3倍的留存。那我们基本就可以确定，onboarding这个行为对新用户的留存是一个正向的影响。我们要做的，就是不断的通过产品的优化或者体验的优化,能够让用户更顺利地完成onboarding的过程，从而我们也就可以做好新用户的留存。

▌分析召回用户

同样以易观方舟这款产品为例，当用户沉默一段时间之后又开始使用我们的产品，大部分原因可能是我们进行了一次运营或者市场活动，比如收到了我们Push短信或者EDM邮件，又重新开始使用我们的产品。

这时候，我们想通过留存分析找到究竟是哪种用户触达形式导致了召回用户的留存差异？或者说，我们想找到用户回访来源之间的差异是什么，然后发现这个产品留存最好的回访来源；或者，我们看用户回到产品之后做了什么事，能够导致他比其他行为的用户留存更高一些。

通过以上几个角度，我们其实基本上可以找到影响召回用户的留存最重要的因素是什么。下一步要做的，就是将他做的这些事情复制到其他沉默用户中，并且刺激这些沉默用户，然后让他们能够成为我们的召回用户。其实很多时候增长团队要做的事情就是不断刺激沉默用户，然后把他们变成活跃用户，这其实是巨大的潜在增长宝藏。

留存率其实反映的是一种转化率，是判定产品价值的重要标准，也反映了产品保留用户的能力。以上我们以易观方舟这款产品进行的案例讲解，通过留存分析，挖掘不同阶段用户活跃及流失的原因，从而帮助我们后续的产品的快速迭代验证和用户运营策略。

文：易观@Analysys易观(enfodesk)

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