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留存率还能这样计算?(上)

来源:小蚂蚁网 编辑:小蚂蚁 时间:2018-11-28 23:34:18 阅读:

留存率还能这样计算?(上)

留存率这个概念对于大家来说一点也不陌生,平时看到的更多是固化的留存率,一般统计周期按天,常见有次日、7日、14日、15日、30日、60日等;如果大家想看更加灵活维度的留存率,比如按照某一日期时间段的留存率,都有经历这样的流程:给分析师提需求——分析师给技术提需求——分析师拿到数据并分析留存率——将数据结果给PM/运营,这个流程至少需要持续一天,一天后才能拿到最终的结果,不仅耽误了调整网站运营策略的最佳时间,还可能因为时间间隔存在数据误差的情况。这样的流程的确降低了工作效率,那有没有什么方法能更加自主、灵活地计算留存率呢?

1、何为留存率?

在互联网行业当中,因为拉新或推广的活动把用户引过来,用户开始访问网站/应用,但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。留存率定义为用户在某段时间内开始使用网站/应用(一般定义是注册),经过一段时间后,仍然继续使用的人被认作是留存用户。留存率体现了网站/应用的质量和保留用户的能力。

留存率计算方法:留存率=登录用户数/新增用户数*100%

(一般统计周期为天,常见的周期维度有次日、7日、14日/15日、30日、60日、90日)

比如:

  • 次日留存率:(第一天新增用户数,第2天还登录的用户数)/第一天总注册用户数
  • 7日留存率:(第一天新增用户数,第8天还登录的用户数)/第一天总注册用户数
  • 30日留存率:(第一天新增用户数,第31天还登录的用户数)/第一天总注册用户

留存率 ≠ 活跃率

留存率和活跃率混为一谈,这是一个很严重的误区。大家经常会用日活(简称DAU)来监测网站/应用,有时候日活在一段时期内都是逐渐增加的,按理说这是一个好现象,但是如果忽略了留存率计算,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,带来了很多新用户,其日活数据应该也是增加的,但是最终留下来的用户不一定在增长,甚至有可能在减少,只不过是新用户太多而掩盖了留存率问题,实际上用户的留存是在逐渐降低的。

2、留存率在数据平台中是如何实现的?

(1)如何设定

维度:日期维度

数值:新增注册用户+留存设置(注:留存率可同时计算多个,如次日留存、第7日留存、第30日留存、第1季度留存等;)

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