對于APP運營者，經(jīng)常面臨問題是無外乎是圍繞著用戶的……
為什么用戶數(shù)不增長？
為什么新用戶流失率這么高？
為什么新版上線之后用戶數(shù)反而下降了？
為什么推廣活動效果一般？
……
永遠(yuǎn)是搞不完的策劃、推廣、總結(jié)，當(dāng)真是用戶虐我千百遍，我待用戶如初戀。
正所謂不懂留存的產(chǎn)品經(jīng)理不是好產(chǎn)品經(jīng)理，搞不好留存的APP不是好APP。
使用好留存工具，洞悉用戶增長原因，解決用戶流失問題，才能事半功倍，真正解決用戶增長難題！
目前市面上多數(shù)留存分析工具只能籠統(tǒng)分析總體留存，或者僅可對少數(shù)維度篩選分析，有些甚至要篩選計算好久才出結(jié)果，用起來實在是放不開手腳。
這個時候，百度移動統(tǒng)計新上線的自定義留存功能就能幫到您！百度統(tǒng)計不但能對總體留存進(jìn)行評估，更能對留存情況進(jìn)行全維度的展開分析，評估各個維度帶來的留存收益，在查詢操作快速便捷，使用完全沒有門檻。
使用自定義留存功能，不需要額外埋點或手動開通功能，只要接入SDK即可使用，在正式舉例之前，我們先來看幾個概念：
- 除了時間范圍外，自定義留存可指定初始條件和留存條件；
- 滿足初始條件的用戶就是本次分析的初始用戶啦，而這批初始用戶在其后每個留存周期中符合留存條件時，即轉(zhuǎn)化為留存用戶；
- 初始條件和留存條件包含渠道版本信息，用戶基本屬性，用戶行為等維度，未來還會逐漸擴(kuò)展；
- 留存率 = 留存用戶/初始用戶。
了解了以上概念后，讓我們一起進(jìn)入實際操作環(huán)節(jié)。
例：如何查看本周上海的新用戶留存情況？
可以按如下方式篩選初始條件，選擇省份是“上?！?，用戶類型是“新用戶”，同時將個條件關(guān)系確定為“且”。
確認(rèn)以上條件設(shè)定后，點擊“開始分析”，即可獲取滿足對應(yīng)條件的留存報告。
例：如何衡量某個用戶行為的發(fā)生是否會增加留存概率
可在初始條件中篩選滿足觸發(fā)對應(yīng)事件，例如下圖展示中的滿足觸發(fā)事件“閱讀器”，在確認(rèn)無誤后點擊“開始分析”，即可比較留存率和平均留存率之間是否有明顯差異，從而驗證這個用戶行為對于增加留存概率的可能性。
除了以上舉例之外，更普遍的，想比較某幾個維度的留存差異，可以將初始條件分別設(shè)定，比較互相之間的留存情況，繼而得出哪些維度是高價值來源，哪些是低價值來源，哪些是高價值行為，哪些是低價值行為。
當(dāng)然，我們從用戶在APP上的使用行為角度上來看，普通的APP打開并非真正留存行為，用戶必須完成一些交互才能認(rèn)為是留存。對閱讀類APP，可能是打開一篇文章，對音樂類APP，可能是點擊播放了一首音樂，針對這樣的留存分析需求，我們該如何實際操作呢？
合理利用“留存條件”這一維度，對真正的留存行為進(jìn)行定義。
例：針對音樂播放類的APP，對于觸發(fā)播放音樂事件的留存分析
設(shè)置留存條件是“點擊播放”后，點擊開始分析，查看真實的留存情況。
再做更進(jìn)階的留存分析，合理應(yīng)用“初始條件”及“留存條件”，我們還能對應(yīng)更多樣的場景分析。
例：分析老版本APP到新版本APP的遷移情況如何
將初始條件設(shè)定為舊版本號，留存條件設(shè)定為新版本號。
依據(jù)實際的情況，選擇對應(yīng)的留存周期，點擊開始分析，即可得到版本轉(zhuǎn)化關(guān)系。
以上例舉的案例，僅僅給大家做了一個拋磚引玉。
文：百度統(tǒng)計 /?百度統(tǒng)計
增長黑客輿情部門 承接：輿情監(jiān)測，輿情壓制，輿情處理；
業(yè)務(wù)微信：18500351878
首席增長官CGO薦讀：
更多精彩，關(guān)注：增長黑客（GrowthHK.cn）
增長黑客（Growth Hacker）是依靠技術(shù)和數(shù)據(jù)來達(dá)成各種營銷目標(biāo)的新型團(tuán)隊角色。從單線思維者時常忽略的角度和高度，梳理整合產(chǎn)品發(fā)展的因素，實現(xiàn)低成本甚至零成本帶來的有效增長…
本文經(jīng)授權(quán)發(fā)布，不代表增長黑客立場，如若轉(zhuǎn)載，請注明出處：http://m.gptmaths.com/quan/17145.html
微信掃一掃 
支付寶掃一掃 
