如何寻找影响用户留存的关键因素

随着互联网流量红利见顶以及获客成本的升高,运营人员需要寻找影响用户留存的关键因素,做好存量运营。此时,利用数据分析,也许能够帮助运营人员找到关键因素所在。根据相关数据显示,2021年中国移动互联网用户规模保持在近11.6亿,2021年5月同比增速竟首次出现负增长,这意味着流量红利时代结束,进入存量争夺阶段。而互联网不同赛道的玩家,也不得不把突破增长困局的关键点,放在如何提升存量用户的留存价值上。这些都可以通过海量数据挖掘出影响用户留存的关键指标。

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第一步是确定留存的具体口径

要结合用户行为数据,或者基于业务常识,和业务人员对流失或者留存用户的确认方式达成一致。确认点主要是:多久内没有发生使用行为会被定位为流失。首先是确认用户的关键行为:不同业务模式下的用户核心行为不同,比如对于交易平台,关键行为可能是下单;对于短视频平台,关键行为可能是播放视频;对于工具类APP,关键行为可能是启动APP。

第二点是确认窗口期:窗口期的长短取决于,用户关键行为的发生频次高低。比如车主用户一般每隔14天加油一次,因此14天可以作为窗口期。

可以基于用户相邻两次关键行为天数间隔的75%分位数的方法确定窗口期的大小。比如,选取昨日发生过关键行为(比如下单、或启动APP)的用户作为研究对象。分析这些用户最近两次关键行为发生的间隔天数。如果75%用户的间隔天数都在xx天内,则xx天可以作为流失行为的窗口期。

第二步就是影响用户留存的相关性因素分析

在这一步中,首先要搭建影响用户留存的指标体系,可以选取用户静态画像、活跃行为类指标、付费行为类指标、以及其他核心行为类指标作为指标体系。也可以参考用研团队针对流失和留存用户的调研结果,为指标体系搭建提供新的思路。数据是分析师必备的武器。用户调研结束后,数据分析师要尝试对调研结果中用户强烈吐槽或者十分满意的功能体验,尽可能抽象成可观测、可度量的数据指标。

第二点是确定影响留存的重要指标筛选,影响用户留存或者流失的因素非常多,需要从众多指标中筛选出重要度较高的几个指标。具体的筛选方法下期继续分享


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