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用这个“留存率模型”,算算你的产品离日进百万还有多远?

一、“留存率”是什么? 

网站剖析

APP剖析

中,我们常常提到留存率。留存率,留的都是生动

用户(Active User),细致

的讲,就是指某一时间段内完成了某种特定行为的用户。例如某内容平台,能够

参考翻开
次数、运用
时长、互动状况

、内容产出量来制定自己

的规范

。需求
留意
的是,单个用户可能多次

完成特定行为,统计时需求
依照

用户维度去重,即只算为1个用户。举个例子,某天进来一批新用户,有的用了一下就再也没回来过,有的继续用过几次后也分开
了,还有些在一定时间段里,能够

不时

持续生动

运用
,这些不时

坚持
生动

的我们称之为留存用户。留存用户占这批次新增用户的比例,就是留存率。考量留存的时间,普通
会有次日、第7日、第30日等,分别对应着次日留存率、第7日留存率、第30日留存率。还有按整周、整月的留存率计算方式
,比如

次月留存率等。

(7日留存和周留存容易混杂
,举个例子说分明

:假定

1月1日新增100人,其中20人在1月8日依然

生动

,则7日留存是20%,即7日留存是指第一天新增用户在七天后生动

的人数;假定

1月1日到第1月7日共新增1000人,其中300人在1月8日到1月14日之间依然

生动

,那么周留存就是30%,即周留存是第一周新增总用户在第二周生动

的人数。)依据

现有的用户留存数据量
,就能够

算出留存率,而依据

留存率,又能够

预测产品未来

的生动

用户量。作为一名运营,不要简单地以为用户拉进来就算是你的用户了,也不要总把「用户总数」作为洋洋自得的指标,而应该更关注生动

用户数和留存率。

由于
,只需

真正生动

的用户,才干
产生商业价值。 

二、留存率模型 

搞清留存率,本文将祭出一大法宝——「以留存率为基础

的产品盈利模型」。

模型1.0 

在1.0版本里,留存率只是个初步模型:

生动

用户数来源于「阶段内新增用户」加上「以往每个阶段的留存用户」。举个例子,假定

要算7天的留存用户,那么第7天的生动

总用户数 = 第7天的新增用户数 + 第6天的新增用户数 x 第1天的留存率 + 第5天的新增用户数 x 第2天的留存率 + ……  + 第1天的新增用户数 x 第6天的留存率。假定

按周、月算,也是一样的道理,所以简单说来,这个模型就是把每个阶段的留存人数相加的结果。

我们用案例再来解释一下: 比如

,某产品7月1日的生动

用户量为500,然后拉取这500人接下来7天的每日生动

数,就能够

计算出该产品7天的留存率:

(当天留存率 = 该批次剩余生动

用户数 / 7月1日生动

用户量)这样,我们就得出了产品的阶段留存率。然后我们能够

依据

这个留存率来计算每日自然新增的每日留存了,假定

7月1日当天的新增用户为1400人,能够

继续计算:

(当天剩余生动

用户量 = 当天留存率 blog.sql fenxike.sql 7月1日新增用户量)因而

,我们就初步得到了7月1日这批用户在接下来几天里的生动

数变化状况

。当然理想
状况

是每天都有新增用户,因而

我们能够

计算每天新增用户的留存率,再把历史留存都加起来,就得到了每天的总留存。假定

7月1日新增用户为500人,并且每日稳定增长500人,那么依据

留存率,能够

算出7月7日的生动

用户总数:

模型2.0 

一旦能够

算出未来

的生动

用户数据量
,我们就能够

粗略的计算未来

的收益、销售额等数据。 而这个模型能够

继续优化,增加更多参数,使得计算结果愈加
接近真实状况

。需求
留意
的是,影响模型结果的要素
很多,思索
的越多,模型就越接近于真实状况

,精确

度就越高。但同时,要素
与要素
之间也会相互

影响,增加了模型的复杂水平

,计算的需求
的时间会增加,计算的结果也会愈加
难以得出。
运用
模型时,请认真
思索

这两点的均衡

性。

那么问题来了,理想
中有哪些要素
需求
思索
?哪些能够

增加到这个模型中?1、用户来自不同渠道,因而

不同渠道需运用
不同的留存率;2、随着运营活动的展开
,每月自然新增也会产生变化;3、很多产品每月会做付费推行
,这其中需求
思索
到推行
的转化率;4、推行
及活动吸收
来的用户的留存率,可能和自然新增的用户留存率不同;5、思索
到用户生命周期,历史存量用户会有固定的流失率;6、总生动

用户中,有一定比例的付费率;7、随着产品价值的提升,新增用户的付费转化率每月会增长;8、随着产品的精密

运营,单个用户在生命周期内的消费才干

会逐步

递增;9、还能够

依据

人均贡献

率预估出总收益;

……好了,假定

把这些参数都添加进去,这个模型曾经
相当复杂了。但是只需
公式正确,结果总归会趋近于真实状况

的。 固然

你可能一时看不懂,但是我们还是YY了一个产品,YY了一些数据,把它的本钱
测算和收益预估做出来了。

能够

看出,iOS渠道和安卓渠道分开计算了,并且添加了历史存量用户流失(10%)、每月自然新增逐月递增2%几个参数,重要的是,添加了付费推行
的转化率和本钱

大招来了!有了两个渠道的用户、本钱
后,就能够

算更多数据了!先把总本钱
算出来(蓝底部分

),再算用户数据(绿底部分

),再然后,能够

添加自己

的转化数据(黄底部分

)中止

测算了!GMV都能算出来!

三、这个模型究竟

有什么用呢? 

主要有3大方面:

1、关于
初创产品,能够

预估产品的盈利时间,及时调整战略

关于
初创产品,无论是老板、产品经理还是运营,最怕的除了产品功用
不稳定,就是用户不稳和收益不明晰
了,有了这个表,就能够

轻松测算了。

2、拆分各个参数的KPI; 

关于
曾经
过了启动阶段的产品,能够

依据

目的
KPI,直观的看到当前运营状态下未来

的结果,假定

达不到目的
,就要及时调整了。更重要的是,能够

制定各渠道、付费率、客单价、总本钱
的KPI,拆分后就轻松多了。

3、装逼 

这个你随意,不要太过火
就行,以免
被老板打脸。当然要明白,这个模型只需

测算功用
,且精确

率有限,所以计算结果只作为参考,计算公式只辅助运营人增强

对用户的了解

。在提升留存的方式上,不存在一个万能的办法

,一用就马上能把产品的留存进步
我们更应该关注的是,产品自身

是不是很好地满足了用户的需求。而留存率不高,95%的缘由
是产品自身

的需求没有处置

好。 

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