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用户留存难度评估及留存策略全解析

编辑导语:用户激活、用户留存、用户转化,三者中留存是关键,拉新和转化在此基础上进行。用户留存决定产品生死的一个重要因素,需要大家对阶段性的进行梳理和优化。在文章中,作者展开聊聊用户留存话题,希望能给大家带来启发!

用户激活之后就要想办法做用户留存,再之后是转化。可以说留存是关键,拉新和转化都建立在留存好的基础上,不然花了很高的成本获取大量用户但是都留不下来,那就等于钱白花了。既然用户都走了自然也谈不上转化,这样一来转化也好不了。

所以留存是关键,业内有生于拉新,死于留存的说法。生于拉新的意思是想要做大必须靠拉新,死于留存的意思是留存不好产品就死了。

好,闲话不多说,我们接下去展开聊聊用户留存这个话题,希望对大家有个启发。

一、用户留存的前提是什么?

要做用户留存是有前提的,并不是所有产品都适合做留存,只有 PMF 成立的产品才具备做留存的基础条件,也就是说这个产品的长期价值必须成立。

那么怎么判断产品的长期价值是否成立?

我们可以根据留存曲线进行评估,一般是根据三个维度进行评估:基本形态、行业均值、变化趋势。

我们一般是先从留存曲线的形态上进行判断,一个 PMF 成立的产品,它的留存曲线必然是接近 L 型的,如果是快速下滑曲线,且尾端接近 0,那么这个曲线就是不健康的,表示未能达到 PMF。

如果 PMF 未能达成,那么要做的不是留存而是先做 PMF。这个时候做留存是没有价值和意义的。

如果留存曲线的基本形态没有问题,那么就再去看和行业均值的差异大不大,这个很好理解,如果用户留存远低于行业平均水平那肯定也是不行的,这倒不是说 PMF 不成立,实际上只要形成了 L 型留存曲线那么就表示这个产品的 PMF 在一定程度上已经成立了,但远低于行业均值就表示有很大的可提升空间,这个时候要做的不是留存,而是去进一步提高产品的价值和可用性,先把留存曲线的均值拉到行业均值附近。

如果和行业均值的差异不大,那么就去看不同阶段的留存曲线的变化,譬如 3 个月前的留存曲线和这个月的留存曲线的差别,是变好了还是变差了。

如果变差了那就需要先考虑留存变差的原因,先解决系统性的问题,把留存曲线进行改善然后再做留存。

市面上还流传着另一种判断方法,是通过安卓推荐的用户数据指标来判断:新增的日活跃用户数超过 100,30% 的新用户次日留存,达到 10 万用户量,5% 的付费转化率,月流失率小于 2%。

从我的角度来理解的话,这套指标有一定的局限性,但的确也具备参考性。

二、PMF 不成立的原因有哪些呢?

可能性比较大的是三类:伪需求、有短期价值但是没有长期价值、解决方案不够好。

第一类伪需求,这个迷惑性比较大,譬如说几年前曾经流行过的风口,020 解决方案 - 上门洗车、上门理发,当时还是热了一阵的,但是很快就凉凉了,因为从现实角度来说并没有真的方便用户,用户还是需要领着上门服务的人到停车的地方,然后等在那里,车洗好了才能走。和到洗车店的流程差别不大,就省了几公里油钱。而且可能还面临怎么取水、怎么排污这些问题,反而更麻烦。

进化到现在的话很多洗车店是开在写字楼里的,这样一来的话就上班的时候洗车,下班车已经洗好了,反而的确是更方便一点。

伪需求的话其实只能通过 MVP 去验证,当然市场狂热的时候由不得人多想,这个就得看自己了。

第二类有短期价值但是没有长期价值,这个也很常见,譬如脸萌,火过一阵子,但是很快就大家不用了,就是图个新鲜,其实也没什么长期价值。

这个情况的话其实没什么解,必须是在后面加上长期价值才行,用长期价值承接短期价值带来的流量,这样整个链条才会成立。

第三类解决方案不够好,这个的话在很多产品的早期可能常见一点,譬如打车 APP 早期司机不够的话,打车的用户体验就不好,留存自然不好。

这种情况的话可以通过内测、公测再到全网开放这个方式来进行逐步调整优化,这种方式还是比较常见的,即便是到现在还是有很多 app 使用,譬如播客类 app 小宇宙就是用这个方式做的。

三、用户留存的难度评估

如果产品的 PMF 成立,那么接下去就要评估一下产品做用户留存的难度。

不同的产品,用户留存难度自然是不同的。

譬如说婚恋类 app,它天然是一个短周期的产品,譬如一个用户通过婚恋类 app 三个月找到了婚恋对象,这个时候用户就天然流失了,产品的价值基础不存在了,所以生命周期就短。周期短就意味着时间有限,做留存的难度也会加大。

譬如一个查询公积金的 app,用户使用它的频率天然就是低,公积金数据一个月更新一次,不会有用户天天来查的,这个时候用户留存的难度也就上去了。

用户留存的难度可以围绕用户留存公式来评估,用户留存 = 用户感知价值 + 迁移成本>使用难度,反过来如果用户感知价值 + 迁移成本

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