对于APP运营者，经常面临问题是无外乎是围绕着用户的……
为什么用户数不增长？
为什么新用户流失率这么高？
为什么新版上线之后用户数反而下降了？
为什么推广活动效果一般？
……
永远是搞不完的策划、推广、总结，当真是用户虐我千百遍，我待用户如初恋。
正所谓不懂留存的产品经理不是好产品经理，搞不好留存的APP不是好APP。
使用好留存工具，洞悉用户增长原因，解决用户流失问题，才能事半功倍，真正解决用户增长难题！
目前市面上多数留存分析工具只能笼统分析总体留存，或者仅可对少数维度筛选分析，有些甚至要筛选计算好久才出结果，用起来实在是放不开手脚。
这个时候，百度移动统计新上线的自定义留存功能就能帮到您！百度统计不但能对总体留存进行评估，更能对留存情况进行全维度的展开分析，评估各个维度带来的留存收益，在查询操作快速便捷，使用完全没有门槛。
使用自定义留存功能，不需要额外埋点或手动开通功能，只要接入SDK即可使用，在正式举例之前，我们先来看几个概念：
- 除了时间范围外，自定义留存可指定初始条件和留存条件；
- 满足初始条件的用户就是本次分析的初始用户啦，而这批初始用户在其后每个留存周期中符合留存条件时，即转化为留存用户；
- 初始条件和留存条件包含渠道版本信息，用户基本属性，用户行为等维度，未来还会逐渐扩展；
- 留存率 = 留存用户/初始用户。
了解了以上概念后，让我们一起进入实际操作环节。
例：如何查看本周上海的新用户留存情况？
可以按如下方式筛选初始条件，选择省份是“上海”，用户类型是“新用户”，同时将个条件关系确定为“且”。
确认以上条件设定后，点击“开始分析”，即可获取满足对应条件的留存报告。
例：如何衡量某个用户行为的发生是否会增加留存概率
可在初始条件中筛选满足触发对应事件，例如下图展示中的满足触发事件“阅读器”，在确认无误后点击“开始分析”，即可比较留存率和平均留存率之间是否有明显差异，从而验证这个用户行为对于增加留存概率的可能性。
除了以上举例之外，更普遍的，想比较某几个维度的留存差异，可以将初始条件分别设定，比较互相之间的留存情况，继而得出哪些维度是高价值来源，哪些是低价值来源，哪些是高价值行为，哪些是低价值行为。
当然，我们从用户在APP上的使用行为角度上来看，普通的APP打开并非真正留存行为，用户必须完成一些交互才能认为是留存。对阅读类APP，可能是打开一篇文章，对音乐类APP，可能是点击播放了一首音乐，针对这样的留存分析需求，我们该如何实际操作呢？
合理利用“留存条件”这一维度，对真正的留存行为进行定义。
例：针对音乐播放类的APP，对于触发播放音乐事件的留存分析
设置留存条件是“点击播放”后，点击开始分析，查看真实的留存情况。
再做更进阶的留存分析，合理应用“初始条件”及“留存条件”，我们还能对应更多样的场景分析。
例：分析老版本APP到新版本APP的迁移情况如何
将初始条件设定为旧版本号，留存条件设定为新版本号。
依据实际的情况，选择对应的留存周期，点击开始分析，即可得到版本转化关系。
以上例举的案例，仅仅给大家做了一个抛砖引玉。
文：百度统计 / 百度统计
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