一、何为留存
1、留存的定义
在互联网行业当中，用户往往会因为广告、推荐等传播途径认识和使用新产品，部分用户也会因为种种原因不再使用这些产品。我们将首次使用产品的用户定义为新用户，一段时间后仍在使用这些产品的用户则被称为留存用户。
留存是基于某个用户群体的初始行为时间来计算的，它描述了发生了某个行为的同期群，在一段时间后是否发生了期望的行为。这里的初始/回访行为可以是任意事件，若未特殊指明，一般指「启动产品」。
衡量留存情况，仅关注「启动产品」往往会忽略很多重要信息，于是大部分公司也针对自身的业务特质对一些关键路径做了留存统计。比如电商平台会基于重复购买行为统计复购，券商会基于重复资产交易统计投资交易留存。
为保证统计基准一致性，我们一般以留存率来表达留存效果，即留存量对于同期群初始量的占比。以某资讯平台为例，以开启APP作为留存标志，它的次日留存率的计算方式如下：
把用户量视为蓄水池的水，市场会徐徐注入新用户，池子里部分老用户也免不了对产品逐渐无感而流失。观察整个增长过程，可以粗略总结出下述公式：
换言之，提高用户留存的意义在于从减少用户的流失的方向来保证用户增长的有效性。假设有A、B两个位于某蓝海行业且同时起步的创业公司，目标市场内只有这两家公司相互竞争。它们每日拉新量相同，但A公司产品有100%次月留存率，B公司产品只有0%次月留存率。我们以月为时间单位观察这两家公司的用户总量走势，作图如下：
分析得出，产品在早期用户基数较少的情况下，流失现象对整体影响不大，该阶段的有效增幅由拉新力度决定；而中期用户体量有一定规模后，每日流失将极大拖累当日拉新的有效性，导致增长乏力。潜在用户有限，一旦触及市场容量天花板，可拉新量将趋于0，此时用户量将进入单向下降的趋势。如果把从B公司流失的用户也列入A公司的可拉新对象，A公司用户量在达到1/2市场容量临界点后将继续维持增长幅度，直到填满市场容量（即A公司*的曲线）
二、如何描述用户留存
用户总量是拉新量和流失量的汇总结果，所以，仅仅观察用户量的走势是不足以评估产品留存情况的。
1、找到关键行为
易观对用户留存是这样定义的：
留存，是指用户在 APP、网站等应用上使用过，并一段时间后仍有使用的行为。
这里的用户留存是广义的，在未指明「使用」的定义时，我们往往将「启动产品」记为使用，一段时间后仍然会使用产品的用户，都会被记为留存用户。
衡量留存情况，仅关注「启动产品」往往会忽略很多重要信息，那么我们还能观测什么行为来衡量产品的留存情况呢？
产品是企业为达成商业价值，与用户进行价值交换的媒介。基于这个理念，健康的产品都会有自己的核心功能，来满足其商业目的，这些功能的有效运作结果即是产品的核心价值。而这些能让用户感受到产品核心价值并不断重复的行为，正好能够证明产品能对用户不断的产生价值，形成良性循环，从而留住他们。这些行为，就是我们构建留存率所需的关键行为。
举个例子，A产品是天气软件，它除了看天气还有写心情的功能。假设所有用户打开软件后只记录心情却不查看天气，那么这批用户的行为对于迭代产品是起干扰作用的，同时以这批用户规模起伏来评测天气产品的好坏也是没有意义的。
这里的关键行为，往往是指向产品的核心业务的运行结果。以A产品为例，更合理的做法是将「用户查看天气」记为关键行为，同时观察「一定周期内用户重复打开软件查看天气」的留存情况。
2、找到观察周期
对于一个旅游产品，用户可能是2周左右才打开一次；看新闻的场景比旅游场景高频很多，用户对新闻类软件的使用间隔可能是1天。如果统一都按1天为周期来计算产品的留存率，显然对评估旅游产品的留存健康度不合适。
上图是统计天气等6个类型，部分APP近一年的每周使用频率图。
可以看出，不同类别的应用，其使用频率区别很大。比如天气、新闻、金融类应用等频率就远高于旅游类。这是由产品特指的所属场景所决定，所以很多公司为了提升产品的使用频率往往会扩张业务领域，通过渗透更多的用户需求场景来提升留存率。
除了看行业标杆数据，我们也可以从产品内部的数据监控系统来进行观察。取较长的时间段，抓取「使用两次以上关键行为」的用户，查看其两次行为间的时间分布，就是产品现阶段的使用周期了。
使用周期代表了一个用户使用产品的标准间隔，一个用户是否在1个标准间隔触发关键事件，则可以评估该用户在这个周期内是否留存。我们可以以1个使用周期为最小观察单位，通过观察多个连续的使用周期来评估留存率的走势。
3、留存曲线
一个比较基础的留存描述方法就是留存曲线。它以时间为横坐标描绘出用户留存随时间的变化轨迹。如下图所示，一般留存曲线先会迅速下降（新注册用户快速流失），然后随着产品的不同会有三种分类：
- 扁平曲线：这种曲线在迅速下降后会保持平缓，既不上升也不下降。它代表着在这一个用户群中，用户数量达到了平衡：一部分新用户看到了产品的价值并长期持续性的回来。当然，平稳后更高的曲线代表着更受用户喜爱的产品。但一般来说，留存曲线是扁平的能够让人感到安心，因为它代表着产品用户数量不会萎缩。
- 下降曲线：这种曲线持续性的下降而没有达到平缓，最终会达到一个非常低的值。它代表着在这一个用户群众，用户持续性的流失：极少甚至没有用户找到产品的价值。这个时候，我们需要改变产品，找到如何先让一部分用户成为忠实用户，让曲线扁平的方法。
- 微笑曲线：这种曲线在迅速下降后先趋于平缓，在缓慢上升。它代表着产品的持续性改良：更多的新用户看到了产品的价值和改进，长期持续性的回来。
三、如何评估留存效果
1、不求增长，不必留存
上文提到，留存是增长的根基。换句话说，如果产品对增长没有要求，那就没有必要把成本放在留存建设上。举个例子，把景区小卖部看做一个产品，景区游客（且多为外地人）视为潜在用户，核心业务即商品交易，小卖部靠买卖赚钱。景区顾客基本为一次性顾客，那么他们不管是否留存下来，都很难进行二次消费，提升业务盈利，这样的留存性价比极低。在成本足够的前提下，小卖部想获取更高收益，更应该把成本放在同业竞争上，如置办更多场景合适的商品、做活动促销等压低景区其他小卖部的竞争力，获取收益最大化。
视角切回互联网产品，也是同样的道理。首先我们要明确自己的产品对增长是否有足够高的需求，然后才是去思考该不该做留存，该做到多高的留存。
2、留存曲线足够合理吗
2.1、留存正在变好吗
用户留存率代表同期群对产品的认可占比，它随着时间推进将愈发显著。
观察同一批用户随时间递进的留存率变化，若曲线趋于平缓，这意味着产品确实满足了部分用户的需求，让用户愿意留下来。若曲线单向下降，那么就要考虑这批用户是不是出现了拉新失误，偏离了目标用户群体；亦或者产品本身还没有达到市场契合的状态。
通过产品的良性迭代、拉新群体的精度提升等手段，产品的留存率应该更早趋于平缓并提升趋近值。观察同个路径不同期批次的用户留存率曲线，理想状态下，最近的曲线应该朝更好的形状发展。
2.2、用户生命周期价值来倒推合理的留存曲线
用户只要「留下来」就有价值变现的潜力，一般而言，留下来的周期越长，能营销的机会也就越多，同理能转化的生命周期总价值（LTV）越高。
在这里引用一张用户生命周期的阶段图，可以看到用户从引入到流失的阶段是层层递进的，用户往往在激活前和流失后都无法创造价值，故而在激活到活跃阶段是价值转化的高峰。
我们取用户的留存时间和单位时间的平均变现价值就能得到一条粗略的用户累计转化价值曲线（S曲线），它描述了用户在各留存阶段所累计的转化价值，α、β分别为用户周期激活前、流失后的分界点。
我们在此基础上叠画一条用户的平均留存线。
不同的留存率对用户转化的价值有什么影响呢？我们试着调整用户留存率，来观察它们对这批用户价值转化总值的影响。观察图可以发现，在用户价值曲线不变的前提下，留存率曲线穿过α~原点，转化总值没有区别，但是穿过活跃期的价值曲线后，每上抬一定斜率，总转化价值都能显著增加。原因在于激活前、流失后这两段曲线处于S曲线的平缓带，波动值趋近0，故而留存曲线的变化对乘积结果不明显影响。而在活跃期内，用户价值曲线随时间单向递增，所以留存率曲线每抬高一定单位，都会对结果起到较为可观的提升。
除了控制留存率，我们也可以换个角度来影响最终的累计总价值。保持留存曲线不变，我们来尝试一下调整价值曲线。不难发现，哪怕留存曲线落在激活点前，只要我们优化产品，将激活点调前，也能起到刚才的效果。
四、总结
- 留存是控制增长有效性的基础，不能保证留存率的增长只是短期增长；
- 留存率是观察留存力表现的关键指标，除了会看留存，我们还需要会定义「关键事件」和「观察周期」来构建留存看板；
- 不是所有产品都需要留存率，对商业价值没有意义的话可以不去考虑留存；
- 尽量抬高留存曲线和前置产品激活点都能有效提升用户价值转化效果。
来源公众号：PM青锋