循序渐进的增长黑客指南:如何提高用户留存(数据分析篇)

来源:36氪
发布时间:2018-09-17
在用户留存率低迷的情况下仍然投入巨额预算去拉新/获客,那么你其实就只是在租用流量而已。

本文作者:席文奕,蝌蚪互娱联合创始人。关注SaaS行业应用、大数据分析及业务增长。原文发布于蝌蚪互娱技术博客,授权36氪发布。

 在上一文《循序渐进的增长黑客指南:如何提高用户注册转化与用户激活》中,我们已经分享了如何从“目标用户-文案内容-渠道选择-落地转化”这个漏斗中去提高用户注册转化率。那么在用户完成注册转化之后,增长黑客的工作就是尽量去留住用户——用户留存率高,用户生命周期长,用户生命周期价值就高。

我在《AARRR已是过去式,而RARRA才是更好的增长黑客模型》一文中提过,注重用户增长的AARRR模型已经失去了实际意义——2007年McClure提出“海盗指标-AARRR模型”时获客成本(Customer Acquisition Costs, CAC)还很低,所以AARRR模型强调“获客/用户拉新(Acquisition)指标”是首要指标。但是今天,市场情况已经完全不同了。你去看现在各大广告/社交渠道的流量价格,获客成本CAC已经高到离谱,市场情况和2007年已经完全不同。所以如果到现在这个发展阶段了,首要任务还在强调获客,我觉得是不合适的。所以我们需要一个更好的增长黑客模型,那个模型就是RARRA模型。

循序渐进的增长黑客指南:如何提高用户留存(数据分析篇)

RARRA模型

而在RARRA模型中,用户留存Retention是最被关注的要素——因为用户留存率能够真正反映产品的价值。正如我所一直强调的那样,如果你在用户留存率低迷的情况下仍然投入巨额预算去拉新/获客,那么你其实就只是在租用流量而已,这根本就算不上是真正的获客,因为不管你拉新多少新用户,他们最终都流失了。 

那么应该如何提高用户留存率?

我先泼盆冷水,提高用户留存绝对不是简单的教你几招武术招式,而是靠数据去分析并驱动的。所以在我们采取一系列运营行为试图去提高用户留存之前,需要先进行用户留存分析和群组分析,需要搞清楚用户留存率有多少、用户是在什么节点流失的以及为什么用户流失,这是你做出所有运营干预的基础,然后我们再有的放矢地进行优化实验,否则就是无用功。

搞清楚这三个问题,至关重要——

  • 用户N天留存率是多少?

  • 用户是什么时候流失的?

  • 用户是什么留存节点流失的?

要分析用户留存率,我们可以尝试群组分析Cohort Analysis.

什么是群组分析Cohort Analysis?

群组分析Cohort Analysis是指你根据用户来源或用户行为对用户进行分组,以了解他们在你产品上的留存情况。群组分析Cohort Analysis我们一般主要分为两类:

  • 获客群组Acquisition Cohorts:是指在用户首次注册产品时对用户进行划分,可以按照获客日期或者获客渠道来源划分。

  • 行为群组Behavioral Cohorts:是根据用户在在你的产品中采取的行为轨迹来划分。这些行为可以是应用启动、应用卸载、商品交易等任何行为事件。

如何运用获客群组分析,我们可以来看一个例子——

循序渐进的增长黑客指南:如何提高用户留存(数据分析篇)

示例1:获客群组-按照获客渠道划分-用户留存率

示例1所示的是按照不同的获客渠道所划分的获客群组Acquisition Cohorts,你可以从表中分析周留存,即7日留存情况:

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