留存分析是一種用來分析用戶參與情況以及活躍程度的分析模型。主要考察在某段時間內(nèi)新使用產(chǎn)品(網(wǎng)站、APP等)的用戶，經(jīng)過一段時間后仍然在使用該產(chǎn)品，即有多少用戶留存下來了。

企業(yè)可以通過留存分析衡量產(chǎn)品對用戶價值的高低，找出增加用戶粘性的解決方案。

01?留存分析案例展示

• 留存率曲線

留存率是留存分析的最核心指標(biāo)。第N日留存率 = 第1天新增的用戶中，第N天還使用產(chǎn)品的用戶數(shù)／第1天新增的總用戶數(shù)。使用產(chǎn)品的用戶數(shù)可以按照業(yè)務(wù)需求定義，例如訪問網(wǎng)站、打開App等。

做留存分析，首先是監(jiān)控留存率曲線，評估產(chǎn)品對用戶的粘性。留存率曲線的縱軸是留存率，橫軸是時間。

以案例為例，一天過后，我們拉新獲得的 100% 用戶只留下 57%；第 7 天變成了15%；然后緩慢下降，到了第 30 天以后達到一個大約 5% 的效果。這個留存率有些低，需要想辦法通過某些方面的改進讓它逐步提升。

• 拆解分析問題

可以使用拆解分析法來分析問題所在。影響用戶留存的重要因素包括用戶屬性、產(chǎn)品主線(業(yè)務(wù)流程)、運營活動、獲客渠道等。

例如：將新增用戶拆解到是哪個月新增的用戶。如果某個月的留存率曲線較之前月份有所下降，那通過拆解分析就可以定位到是哪個月出現(xiàn)了問題。問題原因可能是某個產(chǎn)品功能改動或是某次運營活動。

再例如：將新增用戶拆解到獲客渠道，可以對比出哪個渠道是優(yōu)質(zhì)渠道，可以加強投入。

• 留存用戶畫像

想要提高留存曲線，可以改進拆解分析發(fā)現(xiàn)的問題，也可以利用用戶的基礎(chǔ)信息、用戶的行為數(shù)據(jù)（新增用戶的關(guān)鍵行為次數(shù)：登錄次數(shù)、信息發(fā)送個數(shù)、關(guān)注人數(shù)、分享次數(shù)、點贊次數(shù)等）進一步對留存用戶和流失用戶做差異化行為分析。

例如，根據(jù)案例中的留存率曲線，我們發(fā)現(xiàn)1天內(nèi)是產(chǎn)品的振蕩器，3天是留存拐點，3天內(nèi)是決策期，7天后是平穩(wěn)期。我們可以重點關(guān)注這些日期的留存率。通過聯(lián)動功能，獲得對應(yīng)的留存用戶列表，做進一步的留存用戶的用戶畫像分析。

?02?ETL中做留存分析數(shù)據(jù)準備

• 數(shù)據(jù)源

數(shù)據(jù)源包含用戶的基礎(chǔ)信息(用戶ID、來源渠道、年齡、性別)，以及用戶的注冊日期和訪問日期。一個用戶有多次訪問就記錄多行。

• ETL截圖

• 詳細步驟
  

????◆??篩選數(shù)據(jù)行：過濾注冊日期 大于等于 2021-01-01；

????◆??添加"SQL輸入"操作，并輸入以下SQL。使用collect_list函數(shù)將每個用戶的訪問日期拼接為數(shù)組，并用array_sort函數(shù)對日期進行排序。

????????SELECT input1.`用戶ID`,input1.`年齡`,input1.`性別`,input1.`來源渠道`,input1.`注冊日期`,

????????array_sort(collect_list(input1.`訪問日期`)) as `訪問日期`

????????from input1

????????group by 1,2,3,4,5

????????——該步驟輸出效果為每個用戶只有一行數(shù)據(jù)。

????◆??添加計算列：

????????間隔天數(shù)：explode(sequence(1,30))

????????——使用sequence函數(shù)創(chuàng)建一個1到30的數(shù)組，并用explode函數(shù)將數(shù)組展開。該步驟輸出效果為每個用戶有30行數(shù)據(jù)。總數(shù)據(jù)量為用戶人數(shù)*30，請預(yù)估數(shù)據(jù)量并在第一步對用戶數(shù)做適當(dāng)?shù)倪^濾。

????????新增用戶數(shù)：1

????◆??添加計算列：

????????留存日期：DATE_ADD([注冊日期],[間隔天數(shù)])

???????? ?今日：CURRENT_DATE()

????◆??篩選數(shù)據(jù)行：留存日期 小于等于 今日；

????◆??添加計算列：

????????留存人數(shù)：if(exists([訪問日期], x -> x=[留存日期]),1,0)

????????——使用exists函數(shù)判斷用戶是否在對應(yīng)的日期訪問。

????◆??保存并且運行ETL就可以使用ETL的輸出數(shù)據(jù)集制作案例展示的卡片啦。

• ETL輸出數(shù)據(jù)集

03?卡片上即席做留存分析

當(dāng)不需要做留存率曲線，只需要檢測重點日期的留存率時，可以直接在卡片上計算留存率。

最后需要注意，做新增用戶30日留存曲線時，需要對新增用戶的注冊日期進行過濾，確保留存率計算中的分母(新增用戶數(shù))從注冊日期開始算已經(jīng)超過30日。例如今天是2022-09-15，若某個用戶的注冊日期為2022-09-01，統(tǒng)計用戶30日留存曲線時需要排除該用戶，因為該用戶注冊至今還不滿30日。

• 圖表1：留存漏斗圖

????◆?展示隨日期變化的留存人數(shù)和留存率。

????◆??使用數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)集新建卡片，并新建計算字段：

??????間隔天數(shù)：DATEDIFF([訪問日期],[注冊日期])

????????新增用戶數(shù)：COUNT(DISTINCT([用戶ID]))

????????1日留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([間隔天數(shù)]=1,[用戶ID],null)))

????????3日留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([間隔天數(shù)]=3,[用戶ID],null)))

????????7日留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([間隔天數(shù)]=7,[用戶ID],null)))

????????30日留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([間隔天數(shù)]=1,[用戶ID],null)))

????◆??選擇可視化類型為漏斗圖，將新增用戶數(shù)、1日留存人數(shù)、3日留存人數(shù)、7日留存人數(shù)、30日留存人數(shù)拖入數(shù)值欄，即可得到左側(cè)圖形；

????◆??也可以直接新建計算字段來計算留存率：

????????1日留存率：[1日留存人數(shù)]/[新增用戶數(shù)]

????????3日留存率：[3日留存人數(shù)]/[新增用戶數(shù)]

????????...

• 圖表2：留存分析手槍圖

在月份維度計算月用戶留存率。Y軸為新用戶注冊的月份，X軸為過去了幾個月，單元格內(nèi)可展示留存人數(shù)或者留存率。

◆??例如注冊月份2022-04對應(yīng)的0月是2022-04當(dāng)月，1月是2022-05，2月是2022-06，并以此類推。假設(shè)某個用戶在2022-04-15首次注冊，則在2022-04對應(yīng)的0月記為1人；若該用戶在2022-05-01到2022-05-31期間登錄過，則在2022-04對應(yīng)的1月記1人；并以此類推。

◆??使用數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)集新建卡片，并新建計算字段：

????????注冊月份：DATE_TRUNC('month',[注冊日期])

????????1月后：ADD_MONTHS([注冊月份],1)

????????2月后：ADD_MONTHS([注冊月份],2)

????????3月后：ADD_MONTHS([注冊月份],3)

????????4月后：ADD_MONTHS([注冊月份],4)

????????5月后：ADD_MONTHS([注冊月份],5)

????????6月后：ADD_MONTHS([注冊月份],6)

◆??新建計算字段來計算留存人數(shù)：

????????0月新增用戶數(shù)：COUNT(DISTINCT([用戶ID]))

????????1月留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([訪問日期]>=[1個月后] AND [訪問日期]<[2個月后],[用戶ID],null)))

????????2月留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([訪問日期]>=[2個月后] AND [訪問日期]<[3個月后],[用戶ID],null)))

????????3月留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([訪問日期]>=[3個月后] AND [訪問日期]<[4個月后],[用戶ID],null))))

????????4月留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([訪問日期]>=[4個月后] AND [訪問日期]<[5個月后],[用戶ID],null)))

????????5月留存人數(shù)：COUNT(DISTINCT(if([訪問日期]>=[5個月后] AND [訪問日期]<[6個月后],[用戶ID],null)))

◆??新建計算字段來計算留存率：

????????0月：[0月新增用戶數(shù)]/[0月新增用戶數(shù)]

????????1月：[1月留存人數(shù)]/[0月新增用戶數(shù)]

????????2月：[2月留存人數(shù)]/[0月新增用戶數(shù)]

????????3月：[3月留存人數(shù)]/[0月新增用戶數(shù)]

????????4月：[4月留存人數(shù)]/[0月新增用戶數(shù)]

????????5月：[5月留存人數(shù)]/[0月新增用戶數(shù)]

◆??選擇可視化類型為表格，將注冊日期(月)拖入維度欄，留存人數(shù)或者留存率的指標(biāo)拖入數(shù)值欄；

◆??設(shè)置條件格式 > 列規(guī)則：例如留存率≥25%的顯示為橙色，其他顯示為藍綠色。