如何在留存数据中,找到业务的提升点?7600次阅读
关于“留存”,就是当通过推广、内容、活动等引流营销的手段把用户吸引过来后,并随着用户体量的增长,洞察用户行为,针对不同类型的用户进行分群管理,挖掘性价比最优的转化、成长等路径,再施加引导激励措施,把新来的用户转化成为忠诚的高质量用户。
“留存数据”,在很大程度上也制约着业务产品线的商业变现的能力。即便有足够的推广预算花在引流上,若产品缺乏完善的活跃、留存激励措施,那么用户会持续的流失,白白浪费推广费用。其通过在“留存数据”中的洞察分析,可以反映出产品业务线的系统性、结构性等问题,如产品用户体验不好,产品竞争力不足,运营策略效果等等。其本质上是帮助我们了解自身产品业务线留住用户的能力,收集他们对产品的使用意见反馈,最终,找到业务产品线的提升点,指导我们去试验、迭代和优化产品功能(商品组合等),完善用户体验。
一、先来看一下“留存”的定义
(以互联网app为例)
在互联网APP中,用户注册后在一定时间内或者一段时间后有登录行为,仍然继续使用该应用的用户,被称为该应用的留存用户,这部分留存用户占当时新增用户的比例即为留存率。
“留存率”主要是验证用户粘性的关键指标,衡量用户的粘性和忠诚度。重点关注次日、7日、30日即可。一般业内应该次日留存率在40%左右,7日留存率在20%,30日留存率在10%左右,但留存率跟app的类型也有很大关联性。留存更关注的的是产品行为,需要较长时间观察,对留存的影响一般是产品的体验、质量、核心功能等。
例如,6月13日某考勤工具类app新增用户3000,这3000人在6月14日启动过应用的有1500人,一周后启动过应用的有1000人,一个月后启动过应用的有500人,则说明6月13日新增用户次日留存率是50%,7日留存率33%,30日的留存率是17%。
然而,不同产品天然使用周期属性是所有不同的,如:
理财类产品:每周~每月
社交以及工具类产品:每天
短视频以及内容类产品:每天~每周
保险类产品:每周~每月
游戏类产品:每天
某些特定场景的产品中也是存在不同的天然使用周期属性,值得考虑的是,用户再次回到产品时,是需要完成什么行为才能成为留存用户?所以,关键还跟需求本身决定的,更要完善活跃、留存激励措施。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。可通过对产品功能的调整、优化,来提高存留率。如果一款产品不仅能够满足用户的核心需求,而且可以比较好的、比较快的、比较方便的满足客户核心需求,那么产品用户留存率基本不会太差。
二、看一下影响“用户留存”的可能存在的原因
①获客渠道不精准,用户质量较差。不同来源的渠道用户,对于产品的需求会存在明显的差异。当渠道的用户质量较差,用户需求和产品所提供的价值不符,那么最终会体现在产品整体的用户留存上。所以,投放的过程要持续监控不同渠道的用户质量,重视精准的投放,提升用户留存状况。
例如,某产品投放针对目标群体是企业用户,那么对于渠道的筛选就要以此为依据,在投放一段时间后,分析投放效果,就能辨别该渠道是否足够精准, 是否值得长期投放。
②产品使用路径指引不明,用户体验不佳。用户的期望就是能使用到产品的核心功能,从而发现产品的价值,逐渐成长为产品的忠实用户。新用户初次使用产品的时候,清晰的引导就尤其的重要,要尽可能简化用户的使用路径,让用户在短时间内使用到产品的核心功能。
③产品功能或使用门槛过高,用户需求预期不符合。当用户发现产品功能不满足或者门槛超过了预期,就有可能放弃产品。记录反馈用户意见和降低产品的使用门槛是非常有必要的,同时也降低了用户的决策成本,方便用户快速体验到产品的核心价值。
例如,之前有很多理财产品需要1万元起投,现在余额宝有免费体验金以及红包,降低了用户的决策成本,吸引了很多用户。
④产品触发不足,用户使用习惯没培养到位
如果用户在使用产品的过程中,没形成稳定的习惯,同时缺乏持续的触发去引导用户,一定会对活跃和留存产生不利的影响。所以,合理的唤醒和触发机制,建立完善的用户成长体系,能改善这种用户沉默的情况。
例如,腾讯动漫的产品签到功能,连续签到给奖励,培养用户的使用习惯。
⑤产品吸引力不足,缺乏用户激励
缺乏用户激励机制,用户很难对产品产生持续留存和活跃,除非工具类产品。设计多种合适的激励玩法,引导用户完成关键性行为。
例如,瑞幸咖啡则针对在一段时间内未下单的低频消费用户,经常推送优惠券的短信,并指引用户下载APP使用免费券,促使用户完成下单。
⑥难以实现精细化运营,用户分群欠缺
不同类型的用户在相同需求上,也会表现出明显的差异化需求,单一的服务和权益则无法满足,用户留存同样受到影响,甚至引起用户流失。需要找到有明显需求差异的用户特征,再提供与之相适合的服务和权益,才能有效改善用户留存情况。
例如,常见的手段新老用户分层运营,新人特惠券包、首单五折、老用户专属包邮券等。精准营销,提升用户留存和转化。
三、如何在“留存数据”,找到业务的提升点?
第一、观察留存规律,要结合产品所属行业的整体趋势。与头部产品比较数据差异性以及产品差异。根据留存趋势表现,留存率能够帮助我们快速定位问题,是否是某渠道的用户质量问题,某一日或几日外部事件导致的留存变化。如果是用户质量问题,那么该批次用户次日留存率、二日、三日等留存率都会偏低;如果是外部事件导致的,那么就是不同批次用户在某一统计日的留存率会表现的都很低。
第二、对用户进行分群处理,包括新老用户、来源渠道、活动、画像等多维度分群。
第三、计算出各个维度的留存率,定位哪些维度的留存有异常。
如,哪个渠道用户的留存比较差?留存较差的渠道的用户画像是什么样的?什么类型的用户留存差?这类型用户的留存为什么差?在app上的行为和留存好的用户有什么差异?行为差异的原因什么?
第四、对影响留存因素进行梳理,找到业务的提升点。
如获客(渠道质量低、活动获取非目标用户)、满足需求(新功能改动引发某类用户不满)、提活手段(签到等提活手段没达成目标、产品自然使用周期低导致上次获得的大量用户短期内不需要再使用)等。
总之,现在的获客成本非常高,要投入广告、人力、时间等成本。如果用户还没有产生什么价值就流失了,那一定是业务成本的巨大浪费。就长期而言,获客难度系数和成本会随着时间而上涨的,若没有健康的用户留存,仅靠拉新,产品业务很难产生持续的价值,因此,提高用户的存留,为公司创造更多价值的重要一环。而对“留存数据”还可以进行非常深入的挖掘。上文只是为分析“留存数据”提供一定的参考。
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