如何在“留存数据”，找到业务的提升点？

现在，我们来梳理一下 如何在“留存数据”， 找到业务的提升点？

第一、观察留存规律，要结合产品所属行业的整体趋势。 与头部产品比较数据差异性以及产品差异。根据留存趋势表现，留存率能够帮助我们快速定位问题，是否是某渠道的用户质量问题，某一日或几日外部事件导致的留存变化。如果是用户质量问题，那么该批次用户次日留存率、二日、三日等留存率都会偏低；如果是外部事件导致的，那么就是不同批次用户在某一统计日的留存率会表现的都很低。

第二、对用户进行分群处理 ，包括新老用户、来源渠道、活动、画像等多维度分群。

第三、计算出各个维度的留存率 ，定位哪些维度的留存有异常。

如，哪个渠道用户的留存比较差？留存较差的渠道的用户画像是什么样的？什么类型的用户留存差？这类型用户的留存为什么差？在app上的行为和留存好的用户有什么差异？行为差异的原因什么？

第四、对影响留存因素进行梳理，找到业务的提升点 。

如获客（渠道质量低、活动获取非目标用户）、满足需求（新功能改动引发某类用户不满）、提活手段（签到等提活手段没达成目标、产品自然使用周期低导致上次获得的大量用户短期内不需要再使用）等。

总之，现在的获客成本非常高，要投入广告、人力、时间等成本。如果用户还没有产生什么价值就流失了，那一定是业务成本的巨大浪费。就长期而言，获客难度系数和成本会随着时间而上涨的，若没有健康的用户留存，仅靠拉新，产品业务很难产生持续的价值，因此，提高用户的存留，为公司创造更多价值的重要一环。而对“留存数据”还可以进行非常深入的挖掘。上文只是为分析“留存数据”提供一定的参考。

最后，若你遇到了：“次日留存率下降你该如何分析呢？”欢迎留言添加完善分享，并交流！