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    駿君:留存率還能這樣計算?
    2016-08-05 3062

    留存率這個概念對于大家來說一點也不陌生,平時看到的更多是固化的留存率,一般統計周期按天,常見有次日、7日、14日、15日、30日、60日等;如果大家想看更加靈活維度的留存率,比如按照某一日期時間段的留存率,都有經歷這樣的流程:給分析師提需求——分析師給技術提需求——分析師拿到數據并分析留存率——將數據結果給PM/運營,這個流程至少需要持續一天,一天后才能拿到最終的結果,不僅耽誤了調整網站運營策略的最佳時間,還可能因為時間間隔存在數據誤差的情況。這樣的流程的確降低了工作效率,那有沒有什么方法能更加自主、靈活地計算留存率呢?

    1、何為留存率?

    在互聯網行業當中,因為拉新或推廣的活動把用戶引過來,用戶開始訪問網站/應用,但是經過一段時間可能就會有一部分客戶逐漸流失了。留存率定義為用戶在某段時間內開始使用網站/應用(一般定義是注冊),經過一段時間后,仍然繼續使用的人被認作是留存用戶。留存率體現了網站/應用的質量和保留用戶的能力。

    留存率計算方法:留存率=登錄用戶數/新增用戶數*100%

    (一般統計周期為天,常見的周期維度有次日、7日、14日/15日、30日、60日、90日)

    比如:

    次日留存率:(第一天新增用戶數,第2天還登錄的用戶數)/第一天總注冊用戶數

    7日留存率:(第一天新增用戶數,第8天還登錄的用戶數)/第一天總注冊用戶數

    30日留存率:(第一天新增用戶數,第31天還登錄的用戶數)/第一天總注冊用戶

    留存率 ≠ 活躍率

    留存率和活躍率混為一談,這是一個很嚴重的誤區。大家經常會用日活(簡稱DAU)來監測網站/應用,有時候日活在一段時期內都是逐漸增加的,按理說這是一個好現象,但是如果忽略了留存率計算,這個結果很可能是一個錯誤。比如某公司做了很多拉新、推廣的活動,帶來了很多新用戶,其日活數據應該也是增加的,但是最終留下來的用戶不一定在增長,甚至有可能在減少,只不過是新用戶太多而掩蓋了留存率問題,實際上用戶的留存是在逐漸降低的。

    2、留存率在數據平臺中是如何實現的?

    (1)如何設定

    維度:日期維度

    數值:新增注冊用戶+留存設置(注:留存率可同時計算多個,如次日留存、第7日留存、第30日留存、第1季度留存等;)

    (2)留存率設置

    經過很多相關的數據調研,我們最終確定留存率可以按日、周、月、季度、年、或自定義時間段來計算,以往大部分留存率都是以日為維度,但這些按周、按月甚至自定義時間段的個性化需求是很強烈的,能幫助我們客戶了解更加網站的具體留存數據,做出更加正確的網站運營策略。

    按固定時間:最基礎的設置,只查看未來某個固定時間的留存率

    留存周期:選定按固定時間計算,包括:日、周、月、季、年,比如第n日,第n月,上圖設置第7日;

    日期字段:選擇工作表里是日期的字段,比如用戶訪問時間;

    所選日期:即留存周期的開始時間,默認固定時間,也支持自定義設置時間段;

    數值設置:留存率、留存數,這個應該不難理解;

    上圖含義:今天之后的第7天留存,即7日留存;

    按范圍時間:設置更加靈活,可以查看未來某一段時間范圍(按固定的周期,比如第1周-第7周)的留存率

    留存周期:選定按范圍時間計算留存率,包括:日、周、月、季度、年,比如第n日到第m日,第n月到第n月,上圖設置第1日到第7日(即次日-7日留存);

    日期字段:選擇工作表里是日期的字段,比如用戶訪問時間;

    所選日期:即留存周期的開始時間,默認固定時間,這里我們選擇自定義設置時間段;

    數值設置:留存率、留存數,這個應該不難理解;

    上圖含義:2016-07-21到2016-07-31這段期間的新用戶總數對應的次日-7日留存情況;

    按自定義時間段:最個性化的設置,可以任意查看未來某一段時間范圍(無固定周期設置,任意設置日期范圍)的留存率

    (圖1,所選日期:固定時間)

    (圖2,所選日期:自定義時間段)

    留存周期:選定按自定義時間段計算留存率,比如從2016-08-04到2016-08-31;

    日期字段:選擇工作表里是日期的字段,比如用戶訪問時間;

    所選日期:即留存周期的開始時間,可以選擇固定時間(今天),也可以自定義時間段;

    數值設置:留存率、留存數,這個應該不難理解;

    圖1含義:今天的注冊用戶在2016-08-04到2016-08-31的留存情況;

    圖2含義:2016-07-21到2016-08-03的新用戶總數在2016-08-04到2016-08-31的留存情況;

    另外,需要注意一下高級選項中“在計算留存率的時候計算值可能存在多個狀態”這句話是這樣理解的:比如大部分網站使用用戶ID來計算新用戶、用戶留存率,新用戶只是對用戶ID做了一個計算判斷(比如,訪問時間-創建時間=0,即此用戶ID為新用戶),留存率也是針對用戶ID進行計算,那訪問日期來的用戶除了之前留下來的用戶,還有訪問當天來的新用戶,這時候就必須把訪問當天的新用戶給排除,只剩之前留下來的用戶才能算作留存用戶,計算出來的留存率才是正確的。

    若留存率計算對應的字段不存在這種例外情況,可以忽視這個所謂的“高級選項”。

    以上就是留存率是如何在數據平臺靈活設置的相關內容,下期想跟大家分享的是留存率的設計理念和一些實際應用的場景,以產品設計角度跟大家分享更多有關留存率的知識。

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