通过观察曲线的形状和变化趋势可以判断产品的留存情况并针对性地制定改进策略。 留存曲线分解 留存曲线分解是一种简单直接的方法可以从数据中找到留存线索。例如通过比较使用某功能和未使用某功能的用户留存率差异可以判断该功能对留存的重要性。
同样比较不同类型用户的留存率也可以帮助我 爱沙尼亚 WhatsApp 号码列表 们找到高价值用户群体。 这种方法可以帮助我们识别影响留存的关键因素从而制定更有针对性的留存策略。
功能留存活跃矩阵 功能留存活跃矩阵是留存曲线分解的一个分支主要用于分析多功能产品中不同功能的留存率差异。
如果某功能的留存率高且使用人数多那就是理想情况。 如果某功能留存率高但使用人数少就存在提升机会。 通过这种分析我们可以找出产品中的「明星功能」和「潜力功能」从而优化产品功能设计和推广策略。
h 时刻分析 h 字等方法帮助我们清晰地为新用户激活制定定量化目标。魔法数字通常指用户在达到某个使用量或完成某个关键行为后显著提高留存率的那个临界点。
通过找到这个魔法数字我们可以更有针对性地设计新用户引导流程帮助用户尽快达到这个关键点。
习惯用户分析 习惯用户分析主要研究那些已经形成理想使用习惯的用户分析他们的使用频次、常见行为及完成这些行为的路径。