如何有效提升留存率促进用户活跃？

1. 如何有效提升留存率促进用户活跃？

　　1.定义流失用户：找到不活跃用户处在成长的何种阶段，分析其流失原因，并分别找到其流失预警指标、拟出不同的解决方案进行预防。同时，与核心用户保持密切联系也是至关重要的，跟核心用户的直接沟通，往往能帮助我们更快地发觉用户流失原因。
　　2.创建用户激励体系：用户激励体系包含正激励和负激励(负激励即积分扣减或其它惩罚性措施)。正激励可以分为“荣誉激励”、“情感激励”、“利益激励”三类，常见的有排名、竞争图谱、等级、勋章、积分、社交互助、奖金激励等形式，这些“正激励”形式+每日任务+有吸引停留能力的内容能够更好地达到刺激用户持续留存的效果。
　　3.PUSH和活动：消息推送和有吸引力的活动是促活的必选项，但推送精准度、频率、时段、质量、landing页等都是决定推送效果的重要因素，而且推送的优化应该是永久性的。建议大家尽量编写引起情感共鸣的推送文案，这一块淘宝店做得最透，卖萌装痴无所不用其极。
　　4.让用户带动用户：一万次王婆自夸不如一次社交分享的力量，引导用户和用户之间产生联系无疑是提升活跃度的高效方案。除了优化产品的分享、邀请体验(别忘了在分享体验中加入激励机制)之外，你还可以注意将最受欢迎的页面或功能向适合的用户展示出来，告诉他这一内容或商品受到了XXXX人的关注，利用从众心理让用户产生兴趣。
　　5.定期更新版本和功能：让“小红点”帮你做一次“最强推送”同样是唤醒强迫症用户的好方法，APP开发者们都感触：每次更新版本都可以刺激用户活跃一段时间。要特别注意认真写更新说明(可以顺便卖萌装腐)，提高用户更新完随便打开的兴趣。
　　6.流量营销：那些适合“打发时间”又会耗费不少流量的APP可以试试看跟流量运营商合作，霸气十足地告诉用户“因我起生的流量费，已经被我承包了”，试试看能否挽回用户的芳心?
　　7.追到天涯海角：追踪用户沉默流失后的转移路径，与高重合APP建立拉回沉默用户渠道。
　　8.减少运营打扰：一些多余的提示、繁琐的操作步骤、包括不合适的频繁推送，都会成为用户“退出”的原因，注意尽量让用户能够简便、快捷地使用产品才是我们的核心追求，清除缓存的功能也一定要为用户考虑到。

2. 怎么提高活跃度和留存？（用户增长篇）

“ 用户增长中，激活和留存的指标关乎产品存亡。本文将介绍 激活 和 留存 中， 如何分析数据、拆解问题，和一些提高转化的方法  ” 
  
 1）获得大量注册用户，没有足够的激活和留存，用户终将流失、产品终将被弃用。
  
 2）市场容量有限，能拉新的用户有限。
  
 3）留存是产品的致命伤：安卓市场的APP，3天内平均会失去80%的用户，30天内会失去90%
  
 4）效益高。比 变现环节的提高、获客成本的减少，提升的空间和效益更大。
  
  举个栗子 品一下留存的意义 
  
 通过下列推算，用户留存率每上升5%，公司盈利可以提升25%-95%。
                                          
  活跃和留存有什么关系？ 
                                          
 怎样算激活？发现产品的使用价值，探索核心功能、产生关键行为，成为活跃用户。
  
 怎样算留存？持续地回访，才达到留存。而活跃可能只产生了一次，不一定是留存。
  
 活跃度的下降，是流失的先兆指标，活跃度和留存 不可分割。
  
 活跃度更具有可干预性和预测力，只有促活才能防止流失。
  
 
  
  
  用户流失和激活路径 
                                          
 活跃用户，代表产品的运营现状。
  
 流失用户，代表产品是否存在被淘汰的风险，是否有能力留住用户。
                                          
 
  
                                          
 
  
  
  怎么样算是健康的留存情况？ 
  
 观察上方绿色的表格
  
 1. （横向）过了某个月之后，后续月份留存率就稳定下来，部分用户最终留存下来；
  
 2. （纵向）：越来越高，说明每个月的新用户留存率，比以前越来越好。
  
 激活（上瘾）的目标是什么？
  
 使新用户get到产品的核心价值，有动力重复使用产品。
  
 新用户的留存/流失路径如下图
                                          
  HOOK成瘾模型四要素 ：
  
 Trigger触发—>Action让用户行动—>Reward奖励用户—>Investment让用户投入
  
 诱导用户采取行动、进入系统的 契机、手段。
  
 ①外部触发 - 诱饵主导
  
 通过 提示（推送、广告）
  
 CTA（Call to action）
  
 Email推送
  
 应用商店推荐
  
 权威推荐
  
 ②内部触发 - 用户自己主导
  
 情绪（手机拍照）
  
 习惯（饭点用外卖软件）
  
 场景（网课的录屏软件）
  
 地点（取电影票）
  
 人
  
  举一个Instagram的触发机制 
  
  外部触发 ：Facebook、Twitter引流；APP推送唤醒用户（文字吸引力）；APP图标动态边吸引用户
  
  内部触发 ：用户害怕失去某个时刻的记录；孤独；无聊；怕错过某些热点
  
  让用户有预期的操作行为 
  
 要驱使用户采取行动，必须考虑易用性：使用难度 < 用户欲望 能支撑的使用难度
  
 举例，动动手指，就有好看的好友动态、最新文章
  
  “让用户行动”的拆解 
  
 让用户行动 = 出现诱饵 + 动机很强 + 做起来很容易
  
 动机：帮用户寻求希望、快乐、被接受，帮用户避免 痛苦、恐惧、被拒绝
  
 执行难度：各种成本，包括时间、金钱、思考、社交障碍、非常规行为
  
 除了反馈闭环，还能提供多种潜在奖励，去保持用户兴趣。
  
 完成某个动作后，立刻获得奖励，最快地获得满足感。用户上瘾的关键步骤。
  
 举例，Pinterest 兴趣推荐，瀑布流没有底。
  
  哪些给用户奖励的方式 ？
                                          
 需要用户做一些事情；让用户对产品投入的任何形式。
  
 包括：时间、数据、精力、社会关系、金钱、参与产品的进步（如对功能反馈等）
  
 作用：
  
 1. 让用户产生沉没成本，产生情怀。比如付费比免费让他更加重视产品。
  
 2. 提升进入下一轮Hook的可能性。举一些例子。
  
     存储价值：歌单、虚拟产品、粉丝
  
     植入下一个诱饵：二次充值优惠
  
 符合用户偏好：今日头条的推荐系统
  
  一个实例 看看Hook模型的应用 
  
 Snapchat，2017年上市，日活1.7亿，日均使用时长 10min。
  
 - 触发机制
  
 1. 害怕失去美好时刻，记录很方便
  
 2. 推送通知消息
  
 - 行动召唤
  
 1. 没有形象包袱和思想负担，随便发出来
  
 （Instagram用户纠结于选择什么滤镜，阻碍了第一时间使用的冲动；snapchat通过自动匹配滤镜解决）
  
 2. 激发了互惠心理
  
 用户收到照片之后，有责任要回复些内容（毕竟照片阅后即焚），如此有来有回。
  
 - 奖励
  
 支持个性化装饰，修改照片很有趣、创造性
  
 生成 我的故事，精选用户的作品
  
 - 投资
  
     1. 阅后即焚
  
     激发用户的探险心理和荷尔蒙
  
     2. 评论-回复
  
     产生黏性
  
  用户离开的原因统计 
  
 30%：没有感受到产品价值而离开
  
 30%：不知道怎么操作而离开
  
 10%：体验失败而离开
  
 30%：兼容性差、投奔竞品
  
  Aha Moment是什么？ 
  
 某个问题的解决方案豁然开朗的时刻。产品中是指 让用户惊喜的功能，爽点。
  
 作用：通过数据发现产品的Aha moment，哪个功能是影响用户的留存的关键功能
  
 知名APP的Aha Moment
                                          
  怎么找一个产品的Aha Moment？ 
  
 1. 产品的核心功能是什么？
  
 2. 观察什么用户行为促使他留下来？哪些功能能快速低成本地让用户感受到产品价值？
  
 3. 用试验和数据验证猜测
  
 有些产品的moment和核心功能没关系，这时候需要去根据数据找那个功能。
  
 1）通过数据找出Aha Moment——相关性分析
  
 如下图，发现功能与功能之间的相关性，与核心指标（登录次数）相关性最高的功能就很可能是Aha Moment。
                                          
 2）GreenIO的留存魔法师，自动地相关性分析
                                          
  举个栗子 ——Pinterest怎么找到Aha moment？
  
 分析发现：查看图片时，点击 推荐Pin图 的群体，更容易从注册用户转化成激活用户
  
 假设：推荐的Pin图和用户当前查看图片的差异越小，用户越容易去点击pin图，并激活。
  
 迭代方向：减小主图的大小、给推荐图片更多比重，让主图和推荐pin图的风格保持一致。经过四版迭代，数据上去了。
  
  有什么指标可以衡量功能的留存？ 
  
  功能留存率 ：下个周期再次试用某功能的用户/上个周期使用该功能的用户。体现功能的用户黏性。
  
  使用用户占比 ：某周期内使用该功能的用户量/该周期的活跃用户量。
  
 将这两个指标，建立产品留存矩阵，将不同功能模块放入矩阵观察，发现问题并解决。
  
 一个易懂实例
                                          
 可以发现UGC生产模块表现良好。但 UGC消费模块 和 电商模块 明显有优化空间。
  
  UGC消费 模块 
  
 问题：留存率低
  
 找原因：最大流量入口 “首页推荐” 和 “用户搜索” 的留存率低
  
 猜测原因：1）“今日推荐”的更新频次低；2）根据用户搜索频次、结果和点击率，猜测搜索结果不符合预期
  
 试验：1）每日更新 2）优化搜索功能，更符合用户预期
  
 结果：UGC消费从第二象限（流量高、留存低），提高到第一象限
  
  电商模块 
  
 问题：虽然留存高，但活跃用户覆盖率低
  
 找原因：没有足够地激发用户的消费意愿
  
 方案：1）通过设置签到积分入口，引导用户进入签到模块   2）积分可累计抵扣消费金额，提升付费转化率
  
 试验：增加签到赢积分，积分抵扣消费金额，监控签到功能使用情况、签到产生的付费转化率
  
 结果：将电商模块从第四象限（留存高、流量低），提高到第一象限
  
 本文介绍了激活和留存的意义和关系；产品留存趋势的分析方法；激活用户的Hook模型；让用户留存的Aha Moment；提高留存的拆解与方法。

3. 如何激发用户留存活跃？

1、职场社交巨头的用户激活秘诀
他们首先通过 A/B 测试调研了新注册用户愿意邀请的朋友数量。经过反复试验，最终确定了
“4”这一魔法数字。当新注册用户到达“邀请好友”页面时，如果系统默认建议用户邀请的朋友
数量少于4 人，则他们很可能会轻易地忽略这一步骤；如果多于4 人，则可能会让用户感到
焦虑和麻烦；而不偏不倚刚好4 人，能实现最大程度的邀请转化率。
2 A/B测试网站活跃度提升的法宝
所谓 A/B 测试，简单说来就是针对想调研的问题提供两种不同的备选解决方案（比如两个下
单页面），然后让一部分用户使用方案 A，另一部分用户使用方案 B，最终通过数据观察对
比确定最优方案。
A/B 测试的基本思想包括：
提供两个方案并行测试。
不同方案之间只存在一个变量，排除其他干扰因素。
以某种标准判定结果优劣，筛出最优方案。
一个功能明确、转化率较高的网站，必须让用户在
第一时间明白它的作用和价值，并且用最醒目的方式呈现出接下来要做的动作，尽可能排除
与核心目标无关的其他要素，减少无意义的视觉干扰，即“别让用户思考”。
3、另辟蹊径，降低用户活跃门槛
在很多时候，产品团队即便明确地了解到用户有某一方面的需求，但碍于技术实现成本或行
业成熟度等制约，开发起来难度较高。此时，同样的跑道、同样的规则下，谁能先通过巧妙
的思路破除用户在功能使用中的障碍，降低活跃门槛，谁将无疑获得更高的市场认可。
4、旷日持久的补贴大战
在现实生活中，最吸引人们进入商场抢购的除了节假日的减价促销外，返利和补贴也是屡试
不爽的惯用伎俩。
5、游戏大战
这种在原本非游戏的情境中运用来自于游戏的设计元素，趋使人们达成某种行动或意向的方
法，就是游戏化（Gamification），其目的是利用人类爱玩的天性，通过改造接触、沟通和
参与的过程，产生具有吸引力的、持续的外在激励，诱发参与者的内在激励，从而更有效地
提升参与者的参与度，实现态度和行为的转变。
6、我，机器人——脚本自动化运营
产品早期尚未形成稳定的用户来源和社区氛围，想要让人与人之间通过信任建立起对等友善
的信号，往往并不那么简单。而一旦达到一定规模，产生羊群效应，则在此基础上再让人们
产生某种行为转化则容易得多。

4. 如何提高用户的留存率？

一、    概念界定：活跃用户：在一时段内，启动过应用的用户即为此时段的活跃用户（去掉重复启动的）；留存用户：假设在第一天启动应用的用户有2000，在第二天有2000中的100个用户启动了本应用，那这100个用户就是留存用户，简单来说就是再次使用应用的用户就是留存用户。二、    方法：1、内功：●产品功能要好，能解决用户痛点。打铁还需自身硬，基本的产品功能要做到足够好，有用户才能探讨用户留存的问题。产品要专注解决某类问题，能够解决用户的“痛点”，才有让用户多次使用且保留在手机中的价值。●信息更新及时。每次用户打开的时候，如果不只是为了完成特定目标的工具型应用，那么所提供的信息最好能有所更新，否则用户每次打开都会很失望，久而久之就把你的产品遗忘了。●利用好推送（push）。有节奏的推送用户需要的信息，是留住用户的有效手段。然而推送始终是把双刃剑，最容易被删掉的是一声不吭的和天天亮红点的。所以要找到合理的用户场景来做推送，有计划的选择适合的内容、时间、周期、场景去唤醒沉睡用户使用你的产品，不但可以引起更高关注，还可以提高活跃度、使用率，也是增加用户忠诚度的好途径。不同的产品推送最好时间段也是不同的，这需要根据产品特性及用户使用习惯等数据，选择合适的时间，适量推送。●设法增加UGC功能。用户能够生产内容，内容可以被别人评价、欣赏，也能提高留存。●设法增加社交属性。在合理范畴内增加社交属性，让用户有割舍不断的社交关系，也能够提升留存。2、外挂：●做积分商城或者说积分体系，是提升用户活跃度最为直接、有效的手段，有很多不错的APP在积分商城方面都做了很好的先例，而且效果显著，如天猫、滴滴、赶集等，可以借鉴一下的。但搭建这样的积分体系需要耗费大量的人力和物力。●可采取满足用户虚荣心的手段。提供给用户能够用来炫耀自己特殊性的标示，就是一种非常有效的激励手段，例如：等级、勋章、认证、特权等。●实在实的物质奖励。免费的馅饼大家都爱抢一抢，简单的抽奖、免费试用等实质性的奖励，对用户的吸引还是非常大的。每次新iPhone发布时，看看朋友圈送iPhone的活动有多少就明白了。

5. 如何分析活跃用户和留存用户

活跃用户
用户每天既会不断新增，也会不断流失，如果单独只看每日活跃用户数，是很难发现问题的本质的，所以通常会结合活跃率和整个APP的生命周期来看。
活跃率是指活跃用户/总用户，通过这个比值可以了解你的用户的整体活跃度，但随着时间周期的加长，用户活跃率总是在逐渐下降的，所以经过一个长生命周期(3个月或半年)的沉淀，用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的用户活跃的表现，当然也不能完全套用，得视产品特点来看。
留存用户
留存用户和留存率通常反映了不同时期获得的用户流失的情况，分析这个结果往往是为了找到用户流失的具体原因。
那如何来看呢?有几个指标。
次日留存：因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通过不断的修改和调整来降低用户流失，提升次日留存率，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。
周留存：在这个时间段里，用户通常会经历一个完整的使用和体验周期，如果在这个阶段用户能够留下来，就有可能成为忠诚度较高的用户。
月留存：通常移动APP的迭代周期为2-4周一个版本，所以月留存是能够反映出一个版本的用户留存情况，一个版本的更新，总是会或多或少的影响用户的体验，所以通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是否对用户有影响。
渠道留存：因为渠道来源不一，用户质量也会有差别，所以有必要针对渠道用户进行留存率分析。而且排除用户差别的因素以后，再去比较次日，周留存，可以更准确的判断产品上的问题。

6. 如何分析活跃用户和留存用户?

方法如下：
1、活跃用户
用户每天既会不断新增，也会不断流失，如果单独只看每日活跃用户数，是很难发现问题的本质的，所以通常会结合活跃率和整个APP的生命周期来看。
活跃率是指活跃用户/总用户，通过这个比值可以了解你的用户的整体活跃度，但随着时间周期的加长，用户活跃率总是在逐渐下降的，所以经过一个长生命周期(3个月或半年)的沉淀，用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的用户活跃的表现，当然也不能完全套用，得视产品特点来看。
2、留存用户
留存用户和留存率通常反映了不同时期获得的用户流失的情况，分析这个结果往往是为了找到用户流失的具体原因。

活跃用户，是相对于“流失用户”的一个概念，是指那些会时不时地光顾下网站，并为网站带来一些价值的用户。 流失用户，是指那些曾经访问过网站或注册过的用户，但由于对网站渐渐失去兴趣后逐渐远离网站，进而彻底脱离网站的那批用户。活跃用户用于衡量网站的运营现状，而流失用户则用于分析网站是否存在被淘汰的风险，以及网站是否有能力留住新用户。
我们经常看到某些数据分析报告中说：某某网站的注册用户数已经超过几百万，其实这些数据并没有太大的意义，因为可能这几百万里面很多用户都已经不再登录该网站（流失用户），真正最近登录过或有过操作行为的用户（活跃用户）其实就寥寥几万。
所以对于一个网站而言，真正有意义的是活跃用户数而非总用户数，因为只有这些用户在为网站创造着价值。事实上，很多公司对活跃用户定义有不同的标准。他们为了吸引眼球，为自己的运营方案服务，往往有意拉长统计时间段。一般来说，应以15日和30日流失率为依据。

7. 分析活跃用户和留存用户有什么好方法吗？

Twitter早期由于其产品特色，吸引了不少用户关注和注册。

不过让团队苦恼的是，大部分用户注册后看了下之后，就再也不来了，换句话说，产品的留存率非常低。


针对这个问题，团队进行了研究和调查，他们详细地分析了一下，有继续留下来使用的活跃用户和来一次就走的用户有什么区别，一名叫做Josh Elman 的员工发现了一个区别：
留存下来的活跃用户有一个行为特点，会在注册的当天，自己再去多挑选5-10个用户关注；而流失的用户大部分都是，直接接受了系统默认推荐的20个用户。

 
于是他们在产品上进行了调整，在用户注册之后，会鼓励用户自己选择10个最希望关注的用户关注，关注完之后，再给用户推荐一批名单，用户只要选择性地关注就可以了。








有些笨办法也是好办法
对于初期用户质量要求比较高的产品，用人力邀请也不是不能做的邀请办法，有时候还比其他方法更加有效。
比如，对于一些产品氛围、调性比较重要的产品来说，第一批种子用户的质量非常关键，会影响后续的产品的走向，所以主动筛选定向邀请，只选对最符合初期产品种子用户标准的用户进来，比如我们熟知的知乎，早期用户都是创始人一封封邮件邀请来的科技圈朋友。
美妆第一社区美啦在最开始做的时候，为了邀请到一些美妆达人，除了常规的线上邀请外，有些重要的人物没邀请到，CEO直接飞过去当面邀请，最终邀请来了一批优质的初始用户。
滴滴早期的第一批司机用户，也是工作人员一个个帮着司机安装的，司机本身文化程度低，对新事物接受度不高，又没见过之前有这种先例，只能用这种办法开始拉，虽然看起来是个挺笨的办法，但是是当时最有效的了。

8. 如何分析活跃用户和留存用户？

做产品和做运营经常会遇到一个难题——辛辛苦苦把用户拉来，却发现大部分用户再也不打开产品，更谈不上会在这里继续消费。

这种只来一次的用户，是几乎没有多少商业价值的，也就意味着投入在这些用户拉新上的投入全部浪费了。

有的用户，继续使用了几次之后，也成为流失用户。

相反的，那些在一定时间段里，能够持续活跃使用的用户，我们称之为留存用户。

留存用户占这批次新增用户的比例，我们称之为留存率。

考量留存的时间，一般会有次日、第7日、第30日等，分别对应着次日留存率、第7日留存率、第30日留存率。

比如，某个产品新增了100个用户，其中次日、第7日、第30日分别有30个、15个、5个用户再次使用了该产品，那么对应的：
次日留存率就是30%
第7日留存率是15%
第30日留存率是5%
有的没有做过运营的人，看到上面所举的数据，可能会有疑问——你举的例子，怎么留存数字用这么小，100个用户第30日只留下5个？

然而事实上，经过30日之后，当天还有5个用户登录的产品已经属于正常。而大部分留存低的产品，留存率比这个低很多。

作为一名运营，不要简单地以为用户拉进来就算是你的用户了，也不要总把「用户总数」作为洋洋自得的指标，而应该更关注活跃用户数和留存率。

因为，只有真正活跃的用户，才能产生商业价值。

比如一个产品各平台下载量是1000万，后台数据看到活跃用户有10万，只有这活跃的10万用户才有可能创造利润。
提升留存的魔法数字

在国外提升留存率的案例中，会经常提到一个概念——魔法数字。
Twitter发现它的留存用户与流失用户相比，留存用户会在第1次使用时多挑选5-10个用户关注（另外一个版本说法是留存用户首月内会关注30个用户)；
Facebook发现10天内添加7个好友的留存率高；
Linkedin的留存用户特征是，是一周内会添加5个好友；
Dropbox里使用了1次Dropbox的用户，会成为更活跃的用户。



上图的这些数字，就成为了这些产品的魔法数字。

魔法数字的方法论本质是通过分析、调研找到活跃用户和非活跃用户之间的行为差异，并通过产品设计和运营尽可能地让所有新用户体验到产品价值。



比如，当Twitter发现活跃用户有挑选5-10个用户关注的行为特点后，在产品设计上简化流程、突出重点，在运营上加强引导、优选推荐关注人等，让新来的用户非常轻松地关注5-10个用户，这样留存率就提高了。

为什么这样做留存率就会提高了呢？

因为Twitter的产品核心价值，就是看值得关注的用户发送的更新消息流，如果新用户刚开始关注的用户很少，也就很难体验到Twitter好在哪里，于是放弃使用的可能性就大幅提高。

一旦通过产品和运营，让用户能够更好地体验到产品的核心价值，更好地满足了用户的需求，产品的留存率也就提高了。

这种魔法数字是怎么被找到的呢？

找魔法数字的本质在于找到活跃用户和非活跃用户之间的行为差异，找到这种差异一种是通过数据分析找到的，另一种是通过用户回访找到的。

数据分析的方法是，通过看哪些用户行为特征与用户活跃是有正相关的，当正相关的程度很高，就说明这种差异性很可能就是影响活跃的关键。

理论上用户与App发生的所有交互行为都是可以被记录下来的，这种分析是能够发现一些问题的。

如果有能力的公司自己可以去建这种数据分析系统，现在市面上很多数据平台支持做这些分析，初创企业也可以以较低的成本使用。