01

短期留存來講，可以理解為用戶初步了解產品之后的留存，也就是說產品下載后用了一下，并沒有馬上刪掉或者近兩天選擇刪掉。
新用戶一般在app下載完成之后會進入直接的了解產品階段，這個階段，在產品主要功能界面，如果產品本身沒有什么特別顯眼的亮點（可以理解為撩點），或者一下子勾住用戶的東西，用戶流失的可能性很大，畢竟大部分用戶只是嘗鮮的狀態，這類流失問題，一般智能（算法）或精選推薦類的內容型的產品有優勢，資訊類的也好，短視頻的也好，商城類的也好，直播類的也好，能夠采用高度的熱點內容推薦勾住大部分用戶的使用欲。
比如我最近在嘗試了解的抖音，他有很大的優勢決定了app的短期留存率會高于其他同類短視頻，原因有三，第一：抖音本身的音樂屬性和產品用戶定位決定了他的視頻更有特點；第二：抖音的拍攝門檻、制作高標準和視頻處理的優勢，決定了視頻的高質量；第三，首頁精選機制，讓用戶的選擇門檻降低，我們打開APP就能播放短視頻，并且從我幾天的觀看情況來看，質量都挺高。（我目前沒找到抖音首頁的推薦算法相關內容，但是從內容質量上來講，應該有較大的人工干預機制）。

抖音的這三個特點決定了用戶在打開app后，能快速的沉浸在高質量的短視頻中，也就是能快速的勾住用戶，這一點我會覺得強于快手，快手在短視頻的選擇上，是一件很費力的事情。你回憶下你在某個無聊的下午，想看找一部好電影看看，篩選電影過程中的糾結與吐槽。
而對于沒有抖音這類有鮮明特點的內容產品來講，可以從另外一個角度出發。根據頭條發布的 2016 移動資訊行業細分報告，今日頭條娛樂興趣用戶占全平臺總量 68.29%，占比排名第一。占比第二是的社會類資訊，達 67.29%，占比第三的是搞笑類，占46.56%。也就是說只是集合了這三點，那么對于嘗鮮用戶推薦，短期上的留存率會極高。
當然對非內容型產品，一般的采用的是強視覺和交互的形式，也就是說，采用用戶能一眼看懂產品的側重點，產品的使用特點，讓用戶能很容易的上手，也就是快速形成這個產品很品質不低，這個產品功能看起來挺好的第一觀感。
這也就能理解為什么對于很多新產品來講，一個好的新手引導非常重要了，這是對于用戶快速了解產品的一個捷徑。新手引導可能不僅包含產品的功能的使用，還包括產品的核心亮點呈現（可能包括一些理念，比如匠心、高品質之類的內容介紹）。

02

對于中期來講，更加合適的內容和更加舒適的功能使用變得是比較重要的。任何一個東西，我們都會從驚艷期（或嘗鮮期）逐步過渡到平和期，當我們已經習慣了產品的大部分功能的時候，把產品的功能做的更細膩，更便捷，比如，更了解當前用戶，推薦算法更精確；比如，操作更便捷，將原有的三步點擊變為一步，就像我們使用電腦時間長了，很多功能我們會傾向于使用快捷鍵而非鼠標；再比如，提供更加個性的視覺方案，app換設計風格，也就是說這個是一個從產品還不錯到用的爽的步驟。
網易云音樂的歌曲評論模塊，這個本身并不是一個很剛需的功能，但是作為錦上添花的功能效果卻非常的棒，很多置頂的評論直接帶動了用戶的情緒，加強了歌曲本身的感染力。

再往前進一步，提供更加有趣的內容哪怕是跟產品核心功能弱關聯。網易云音樂的“朋友”模塊，我發現我曾經無意識的花了大量的時間在上面，里面有有趣的短視頻，搞怪的gif動畫，好聽的音樂，還有一些明星小八卦，本身來講這個模塊跟音樂并沒有太直接的關系，但是他從聽音樂的人和明星出發，以朋友圈的形式（當然他的推薦機制并非朋友圈這種，而是帶有智能和熱點推薦的機制在其中，畢竟云音樂的朋友關系大多是弱關系，和微信略有差異），作為云音樂的留存模塊，這個我覺得是作為中期留存是可以借鑒的。

03

再說說長期，也就是資深用戶的留存問題，當用戶習慣了產品的內容和功能，其實會有一個“癢”的階段，微信做的再好，用了一兩年之后，你可能會覺得不過如此，幽默段子看多了，你經常能猜出一些套路，幽默也就變成了無聊了。papi醬你現在還看嗎，用很多網友的話說，就那些套路，再說下抖音，他現在也有這樣的問題，抖音從音樂短視頻出發，也就是說很多視頻會在固定的音樂節奏和內容中，這就決定了他的很多視頻拍攝和剪輯套路相同，我周圍有不少深度使用的用戶都說視頻重復率過高，經常能看到類似的形式，新鮮感逐漸遞減。
在這個階段，一般的產品會祭出三張大旗，第一個叫社交，第二個叫用戶成長體系，第三個叫持續的運營刺激（包括形式多變的話題、熱點、社群）。
社交好理解，我們之所以不放棄微信，是因為上面有我們大量的社會關系，我們關注的并不是微信，而是微信上的人，只是目前沒有一個產品能做到微信這樣的強關系鏈特質。
直播的yy直播、陌陌，短視頻類的快手、抖音，在產品的新鮮度遞減的情況下，可不能建立微信這種強關系，但是弱關系依然是有強大的挖掘的可能。
直播也好，短視頻也好，作為孤獨和無聊出口的一個方向，我們可以通過屏幕看到一個個有趣的陌生人，既然是人，那么自然就有人格。
那么弱關系的挖掘可以從內容的喜好變為人格的喜歡，這個可以理解為與AKB48類似的養成，不同點在于，也許我以前是喜歡你的優秀的作品，后面成為粉絲后我喜歡的是你作為人的個性與有趣，那么作品只是你人格的組成部分，在后期，你關注的那個主播可能不需要非常亮眼的內容，你甚至會更加喜歡，覺得他真實。
這就是內容型產品社交弱關系的可深度挖掘的部分。
成長體系，簡單來說，就是“工作幾年之后榮譽以及一些特權、福利”，這個不做細講，展開來非常大。
持續的運營刺激，一般分為兩種情況，資訊、媒體類產品一般傾向于制造爭議話題的運營，話題內容往往能出其不意，畢竟并非一家之言，選題選的好，可能下面的回復會爆點不斷。
商城類產品會傾向于，制造節日，雙十一也好，618也好，都屬于這一類，當然持續的運營刺激，制造節日屬于規律性的，也有非規律性的，比如滴滴、膜拜的毫無理由的送券，送優惠。

04

總結下，我說的雖然是短中長期的留存，但這個短中長并非一個特定的時長，不同用戶對產品使用的程度不同，反映的各個用戶身上的短中長期流程的時間也可能不一樣。這是其一。
二是，我說的這些產品功能內容并非一定要分先后，有可能同時并行研發，畢竟有的留存功能是三個階段都適用的，只是說哪個階段的效果最佳而已，低層本高產出，做最有效率的事情。
就像一個剛畢業的大學生，你給他講再高質量的500強企業商戰干貨，對他來講，并沒有什么卵用，還不如教他如何提高面試成功率比較實在。留存的方案策略使用也是如此。
以上是留存方面的一點小思考，希望有用。

內容轉載自公眾號 油炸果子

以抖音網易云音樂為例，挖掘用戶留存三個階段的不同需求，首發于Cobub。

那么在運營領域，什么是同期群呢？

同期群屬于用戶分群里的一個細分，是指在規定時間內對具有共同行為特征的用戶進行分群。“共同行為特征”是指在某個時間段內的相似行為，它除了按不同時間的新增用戶來分類外，還可以按不同的行為來分類，譬如“在2017年6月第一次購買”，“在2017年10月第二周對產品的使用頻率開始降低”等。
注意同期群分析側重于分析在客戶生命周期相同階段的群組之間的差異。

同期群分析（Cohort Analysis）為什么很重要？

在產品發展過程中，我們通常會把產品收入和產品用戶總量作為衡量這個產品成功與否的終極指標。不可否認這些指標固然重要，但是它們并不能用來衡量產品最近所取得的成功，并且極有可能會掩蓋一些急需我們關注的問題，如用戶參與度持續走低、用戶新增在逐漸變緩等。在分析用戶行為的過程中，我們需要更細致的衡量指標，這樣才更有利于我們準確預測產品發展的走向并通過版本迭代及時對產品進行優化和改進。

同期群分析（Cohort Analysis）是提高APP用戶留存的關鍵

上面提到，一個產品的成功與否不在于下載量多少，而在于如何留住即將流失的用戶以及如何召回已經流失的用戶。
我們不能通過下載量確定APP發展的具體情況，因為漂亮的下載數據會誤導我們以為APP發展很健康，但實際上，很多用戶下載幾天后就流失了。同期群分析是提高用戶留存的關鍵。
案例
針對首次啟動APP的用戶進行同期群分析，并觀察他們接下來七天的留存情況。

17461個新增用戶在10月30日首次啟動了APP，第一天在這些用戶里有 30.6%的人再次啟動，第四天12.2%，第七天7.9%，這表明在第七天的時候約每12個用戶里就只剩下一個活躍用戶。這同時也意味著我們流失了92%的用戶
我們需要知道哪些同期群有更好的留存并分析原因。如：我們在那一天發起了一場新的營銷活動嗎? 還是提供了促銷或折扣？或是發布了新功能，在產品里添加了視頻教程？我們可以將這些成功的策略應用于其他用戶，來提高用戶活躍度及留存率。我們還可以比較不同時間段的留存：

? 拉新后的留存：

通過比較拉新后不同的同期群，我們可以看到4天，7天等時間段后再次回來的用戶。這些同期群數據可以讓我們了解用戶登錄體驗，產品質量，用戶體驗，市場對產品的需求力等關鍵信息。

? 長期留存：

通過觀察每個同期群用戶再次回來使用APP的天數，我們可以看到每個同期群長期的留存，而不是拉新后幾天的留存。
我們可以知道用戶是在哪里退出的，并且可以知道活躍用戶群有什么特征，他們在做什么，這樣一方面有助于我們在拉新時快速找到目標用戶，另一方面我們還可以影響新用戶，讓他們遵循同樣的路線，最終成為忠誠用戶的模樣。

同期群分析（Cohort Analysis）能幫助我們實時監控真實的用戶行為、衡量用戶價值并制定有針對性的營銷方案

例如我們的運營團隊在9月份發起了一場為期60天的歡迎活動，想要通過一系列折扣和優惠來推動用戶增長。通過廣告展示和社交媒體，我們每天都有數以千計的用戶增長。5個月后，我們的用戶增長量非常大，領導對我們的活動結果非常滿意。
表面看，我們順利達到了用戶增長的目標。然而，當我們仔細研究同期群的數據，從用戶的終身價值出發，我們會發現，歡迎活動中新增的用戶在活動2個月之后購買率持續降低，與之相反，活動前的新增用戶如8月份的用戶，在活動的這五個月里購買率一直比較穩定。

如果我們只把每月總收入作為衡量指標，我們就會以為收入增長僅僅來自新涌入的用戶。然而，活動啟動之后的用戶群組數據表明，一旦優惠活動結束，收入就會下降。收入下降證明我們并沒有擴大忠實用戶群體。
如上所示，通過同期群分析我們可以實時監控真實的用戶行為趨勢，否則，我們會因為只分析總體數據得到錯誤的判斷而做出錯誤的決策。通過分析每個同期群的行為差異，我們可以制定有針對性的營銷方案。在這個案例中，運營人員需要制定新策略來提高活動開始兩個月后的用戶參與度。

如何實施同期群分析（Cohort Analysis）？

首先從定義商業疑問開始

定義商業疑問是研究得到有效結果的前提。商業疑問定義基于商業目標以及研究試圖解決的問題。
用戶在我們優化產品之后購買轉化率是否提升？產品改進后用戶流失率是否降低？我們需要對這些疑問進行迭代和細化，以確保它與商業目標一致。

依據商業疑問定義度量指標

如購買轉化率和用戶留存率是回答業務問題的關鍵指標，我們想要了解從注冊到完成購買每一步的用戶流失率以及最后的購買轉化率。

定義同期群

前面留存的案例里，同期群是基于創建賬戶一周內購買的用戶。在其他情況下，我們可以用不同的方式定義同期群，例如，某個內容APP，我們可能會基于創建賬號的24小時內發布內容的用戶。

分析同期群數據

我們還以圖一典型的同期群表格為例，橫向為自然天數排列，縱向為每天的新增用戶數，表格內部是計算的每天留存率，一般情況下橫向的留存率最終會在某天后停留在一個相對穩定的狀態，從圖中我們可以看到，在第5天留存趨于穩定。這就說明這批用戶是穩定留存下來的。否則，如果留存率一直下降，總有一天會歸零。
我們再來看下縱向的留存數據，如果一個產品在健康發展，這個數據應該是越來越好。很顯然這個產品并不是，PM應該不斷根據歷史數據優化改進產品，提升用戶體驗,從而提高用戶留存率！

總結

同期群分析（Cohort Analysis）有利于我們更深層地分析用戶行為，并揭示總體衡量指標所掩蓋的問題。在營銷方式和活動效果不斷變化的當下，學會運用同期群分析有利于我們預測未來收入和產品發展趨勢。

“同期群分析Cohort Analysis”知道不？不知道你就OUT啦！，首發于Cobub。