概念
在互联网行业当中，因为拉新或推广的活动把客户引过来，用户开始访问公司网站、使用产品，但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站、使用产品的人就称为留存。
现在大家经常会用到所谓的“日活”（编者注：日活跃用户量，DAU）来监测我们的网站，有的时候会看到我们的“日活”在一段时期内都是逐渐地增加的，这是一个非常好的现象。但是如果我们忽略了留存分析的话，这个结果很可能是一个错误。
比如某公司做了很多拉新、推广的活动，人是带来了很多，但是留下来或经常返回来的客户不一定增长，他们有可能是在减少，只不过是拉新过来的人太多了而掩盖了流失率居高不下的问题，实际上客户的留存是在逐渐降低的。这个时候留存分析就很重要！
数据模型
在活动开始的第一天记录用户数量，随着时间的推移，用户数量的变化来分析用户对于产品的留存情况。
根据自身产品的用户使用周期，指定不同的指标来进行分析。
有些产品可能每天都会用到，比如音乐APP,社交APP等；但是也有些工具型产品的使用频率不高，比如在线图表制作、下载工具等。
振荡期
用户留存率从第一天开始剧烈下滑
选择期
用户熟悉产品功能，对比竞品并作出选择
平稳期
用户转化为核心用户
- 在震荡期内，不要因为用户数量下滑而焦虑
- 在选择期内，分析自身产品的独特之处
- 在平稳期内，将自身产品的独特之处做到极致
提高留存
任何产品初次上线、接触的第一批新用户想要提高留存是非常难的，因为没有数据作为依据。
在”振荡期”内，大量的用户涌入，可以为我们提供较大的用户基数数据来分析。
在”选择期”内，查看这些用户的操作行为，可以分析出我们产品吸引用户的点。
在”平稳期”内，将我们的核心优势做到极致，并开发辅助的功能。
说不定这次的辅助功能，在下一个留存周期里成为次核心功能，更好的提高用户留存率。
数据分析准备
准备步骤
- 用户参与网站活动
- 用户访问网站记录
- 数据分析用户留存
- 优化产品提高留存
基础数据
- 当天用户量
- 每日用户量
- 一周用户量
- 一月用户量
- 一季用户量
- 功能热度
延伸数据
Day1-Day3为动荡期，Day3-Day7为选择期，Day7之后为平稳期。
- 动荡期内用户行为共性
- 选择期内用户行为共性
- 平稳期内用户行为共性
| 周期/热度 | 人数 | 功能A | 功能B | 功能C |
|---|---|---|---|---|
| 动荡期 | 9000 | 6 | 2 | 9 |
| 选择期 | 3000 | 5 | 2 | 9 |
| 平稳期 | 500 | 6 | 3 | 8 |
热度评分 1-10分 根据热度不同，评分越高热度越高
用户留存、产品功能、产品盈利的关系
产品和网站想要盈利，必须有忠诚、稳定的核心用户，当然临时性、冲动性用户也越多越好，但是还是不够稳定。
产品和网站的盈利与产品周期密不可分。
用户稳定长期使用、付费，对于产品来说有用户数据来分析产品，提供产品更新迭代的必要依据。这样产品才会越做越好，用户才会越来越活跃、稳定。
总结
分析用户留存需要锁定一个时间段/活动周期。
抓住留存周期内各个期间，分析用户行为，找到用户留存原因。
使用户留下来的功能做到极致，使用户离开的功能完成迭代修复。