當(dāng)我們?cè)谡劻舸鏁r(shí)，更要注意用戶分群

評(píng)價(jià)一款產(chǎn)品價(jià)值以及保留用戶的能力時(shí)，我們常常提到“留存率”。但用戶留存又不能直接看活躍用戶百分比。luckin coffee的營(yíng)銷操盤者楊飛提到過“流量池”，其實(shí)互聯(lián)網(wǎng)的流量之爭(zhēng)也就是用戶之爭(zhēng)。流量池即是用戶池，新用戶不斷進(jìn)來，老用戶也在不斷流失。

我們?cè)谡動(dòng)脩袅舸娴臅r(shí)候，很多人習(xí)慣通過總體的活躍用戶來評(píng)價(jià)產(chǎn)品，這其實(shí)就是將用戶整體模糊化，忽視了不同階段用戶的差異化訴求。做運(yùn)營(yíng)的同學(xué)應(yīng)該都知道，從拉新、注冊(cè)、活躍到后序的喚醒、召回和觸達(dá)，針對(duì)每一個(gè)具體用戶的運(yùn)營(yíng)，都是有一個(gè)完整的生命周期的。處在不同階段的用戶，對(duì)應(yīng)的運(yùn)營(yíng)服務(wù)需求也不相同，在不同行業(yè)、不同場(chǎng)景中還呈現(xiàn)出更細(xì)維度的差異。

從用戶生命周期來說，我們可以根據(jù)實(shí)際運(yùn)營(yíng)工作，將用戶簡(jiǎn)單劃分成三類，即新用戶、活躍用戶和召回用戶。如何定義這三類用戶？我們可以根據(jù)產(chǎn)品的用戶平均使用周期來判定：

• 活躍用戶：指在這個(gè)周期內(nèi)活躍，并且前一周期也活躍的用戶定義。
• 新用戶：指在第一次在我這個(gè)周期內(nèi)產(chǎn)生這種訪問行為，定義為新用戶。
• 召回用戶：指在這一周期內(nèi)活躍但在前一個(gè)周期內(nèi)并不活躍，甚至更早周期內(nèi)它活躍過的用戶。

上圖是我們對(duì)三類人群的留存情況進(jìn)行對(duì)比。可以發(fā)現(xiàn)，活躍用戶留存率最高；其次是召回用戶，留存率最低的是新用戶，而整體留存率大致介于70%到30%之間。通過人群對(duì)比發(fā)現(xiàn)，不同特征的人群表現(xiàn)是不同的。若想要提升整體留存率，就需要提升新用戶和召回用戶的留存率。

要想持續(xù)保持用戶活躍，就要去做進(jìn)一步的分析，找到活躍用戶高留存率的原因？為什么召回用戶和新用戶的留存率如此低？為什么這些召回用戶能夠被召回并保持一定留存率？是否能夠挖掘更多的沉默用戶，讓其變成召回用戶，進(jìn)而提高整體召回用戶總量，從而提升整體用戶留存率。

要想探究背后的原因，我們就需要分別對(duì)這三類的留存率進(jìn)行進(jìn)一步分析。

例如，我們現(xiàn)在要分析我的活躍用戶，以易觀方舟這款產(chǎn)品為例，我們認(rèn)為用戶的Aha Moment（也叫“啊哈時(shí)刻”，就是用戶第一次 get 到你產(chǎn)品價(jià)值的時(shí)刻）就是創(chuàng)建分析。

易觀方舟這款產(chǎn)品中的創(chuàng)建分析包含了很多功能，比如事件分析、漏斗分析以及留存分析。我們對(duì)用戶這些分析需求的行為分別進(jìn)行對(duì)比，然后觀測(cè)做過以上分析的活躍用戶以及做過上述分析之后沉默了的用戶，他們具體的留存情況，此時(shí)，通過對(duì)比用戶對(duì)應(yīng)使用事件后的留存率，就可以找到影響不同類別用戶留存的原因。

▌分析活躍用戶

當(dāng)我的活躍用戶和沉默用戶的留存差距比較大的時(shí)候，我們就可以初步判定，事件分析對(duì)用戶留存這件事情是比較重要的。那我們下一步要做的，就是讓用戶不斷的去重復(fù)事件分析這個(gè)行為，然后就能夠把我的整體留存率進(jìn)行一個(gè)提升。

▌分析新用戶

針對(duì)新用戶來說，我們其實(shí)也可以做進(jìn)一步的細(xì)化分析。以易觀方舟為例，新用戶達(dá)到 Aha Moment 之前，會(huì)有一個(gè)Onboarding 的過程，通過onboarding 熟悉產(chǎn)品的基本使用技巧，也就是我們說的新手入門的過程。我們可以對(duì)比完成 Onboarding過程的新用戶與未完成用戶之間的留存差異，去看onboarding這件事對(duì)新用戶的留存是不是真的非常重要。

假設(shè)我們目前得到這么一個(gè)結(jié)論，發(fā)現(xiàn)沒有完成onboarding和完成了的用戶差了3倍的留存。那我們基本就可以確定，onboarding這個(gè)行為對(duì)新用戶的留存是一個(gè)正向的影響。我們要做的，就是不斷的通過產(chǎn)品的優(yōu)化或者體驗(yàn)的優(yōu)化,能夠讓用戶更順利地完成onboarding的過程，從而我們也就可以做好新用戶的留存。

▌分析召回用戶

同樣以易觀方舟這款產(chǎn)品為例，當(dāng)用戶沉默一段時(shí)間之后又開始使用我們的產(chǎn)品，大部分原因可能是我們進(jìn)行了一次運(yùn)營(yíng)或者市場(chǎng)活動(dòng)，比如收到了我們Push短信或者EDM郵件，又重新開始使用我們的產(chǎn)品。

這時(shí)候，我們想通過留存分析找到究竟是哪種用戶觸達(dá)形式導(dǎo)致了召回用戶的留存差異？或者說，我們想找到用戶回訪來源之間的差異是什么，然后發(fā)現(xiàn)這個(gè)產(chǎn)品留存最好的回訪來源；或者，我們看用戶回到產(chǎn)品之后做了什么事，能夠?qū)е滤绕渌袨榈挠脩袅舸娓咭恍?/p>

通過以上幾個(gè)角度，我們其實(shí)基本上可以找到影響召回用戶的留存最重要的因素是什么。下一步要做的，就是將他做的這些事情復(fù)制到其他沉默用戶中，并且刺激這些沉默用戶，然后讓他們能夠成為我們的召回用戶。其實(shí)很多時(shí)候增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)要做的事情就是不斷刺激沉默用戶，然后把他們變成活躍用戶，這其實(shí)是巨大的潛在增長(zhǎng)寶藏。

留存率其實(shí)反映的是一種轉(zhuǎn)化率，是判定產(chǎn)品價(jià)值的重要標(biāo)準(zhǔn)，也反映了產(chǎn)品保留用戶的能力。以上我們以易觀方舟這款產(chǎn)品進(jìn)行的案例講解，通過留存分析，挖掘不同階段用戶活躍及流失的原因，從而幫助我們后續(xù)的產(chǎn)品的快速迭代驗(yàn)證和用戶運(yùn)營(yíng)策略。

文：易觀@Analysys易觀(enfodesk)

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