友盟:功能介绍分析工具留存分析

2018-10-30 17:24:33 |发布者: 安智宝

留存分析是对用户活跃程度进行分析的方法,主要考察用户对产品的粘性。用户在某段时间内开始使用产品,经过一段时间后,仍然继续使用该产品的用户,被认作是留存用户。

由上可知,留存是个跨时间阶段的概念,是将第一阶段的用户与第二阶段的用户进行比较,这两阶段的用户有一些内在联系。

我们用S1表示第一阶段,S2表示第二阶段,则留存率 = 间隔时间段(S2行为,某种类型)用户数/(某时间段,S1行为,某种类型)用户数,其中,S2阶段的用户以S1阶段的用户为基础,是S1阶段的用户的子集。

这个公式表明留存率相关的5个因素:初始用户圈选时间段、初始用户行为、用户类型、分析间隔时间段、回访用户行为。初始用户圈选时间段指选择分析的用户基数时间范围,分析间隔时间段指所考量的留存状况的时间跨度。

U-Dplus产品里有三种留存的概念,按照留存率5因素进行区分,由于这三种留存的初始用户圈选时间段与分析间隔时间段相同,所以只列出相区别的三个因素。

留存类型用户类型S1行为S2行为
标准留存新增用户S1行为S2行为
自定义留存1新增/活跃用户行为A行为A
自定义留存2新增/活跃用户行为A行为B

对于标准留存,它的全意为,初次使用产品的新用户,在后续时间内再次使用产品的用户留量。这是用于判断一款产品的用户粘性的概括性指标。刷友盟

对于自定义留存1的概念,它意为某类产生A行为的用户,过一段时间,再次触发A行为的用户存量。这种留存主要用来判定产品的某种功能对用户的价值,特别是周期性的产品功能。比如美柚,一款记录女性生理周期的产品,它里面的“记录”功能就具有很强的周期性。美柚开发者可通过将S1和S2行为都设置为“记录”,来查看该行为的月留存数据,据此可以分析出该“记录”功能的使用情况,判断出它对用户的价值。

对于自定义留存2,它意为某类产生A行为的用户,过一段时间,产生B行为的用户存量。这个指标主要用来分析产生B行为的前续行为A,对产生B行为带来的用户价值。一般我们将B行为设为业务核心行为,是产品最希望用户触发的行为。通过查看这个留存指标,来判定引导到B行为的前续行为的价值,进而采取相应的营销措施。比如电商网站将B行为设置为订单支付,将A行为设置为“加购”或“收藏”,可以查看“加购”或“收藏”对于订单支付的用户价值。再或者资讯类网站,“分享”是它们对用户的核心诉求,则可以将B行为设置为“分享”,将A行为设置为“关注”或“收藏”等,可以判定这些行为对“分享”的用户价值。

以上了解了U-Dplus提供的三种留存概念,我们通过一个例子来阐述留存分析这个工具的使用方法,我们以自定义留存2为例,举一个初始行为为加购,回访行为为购买的例子。

1.打开自定义留存界面

点击左侧导航栏“分析工具-留存分析”,默认显示“标准留存”,然后切换到“自定义留存”中,界面如下:

3.2.3(1)

2.新建留存分析

点击上图的“+新建留存分析”。出现新建留存分析界面。我们进行如下的操作步骤:

(1)我们首先完成留存信息的基本设置;

(2)将留存分析的名称改为:U-Dplus2.0_留存分析_测试留存1,备注填写:加购-支付的留存分析;

(3)数据源选择“全部”;

(4)用户选择“活跃用户”;

(5)规则选择:单次;

(6)时间选择:2017.3.13-2017.3.19;

(7)设置初始事件与回访时间:在初始事件内选择“加入购物车”,回访事件内选择“付款成功”。

(8)最后点击“保存”,进入自定义留存列表中。刷友盟数据

3.2.3(2)

此时,我们看到看到当前运行状态列显示”运行中”,一般预计运行完成时间是4小时。

3.2.3(3)

3.查看自定义留存详情 运行完毕,点击眼睛图标,进入自定义留存详情页面。

3.2.3(4)3.2.3(5)

从图中可以看到,3月13号到3月19号这段时间的新增用户在接下来每天的留存情况。我们以首行为例来解释:

“<1天”留存率=3月13号当天加购用户在当日发生购买的人数/3月13号当天加购用户数;

“1天”留存率=3月13号当天加购用户在3月14号发生购买的人数/3月13号当天加购用户数;

将查看时间维度切换到周:

3.2.3(6)

按照自然周的概念,2017-03-13至2017-03-19跨越两个自然周:“2017-03-12至2017-03-18”和“2017-03-19至2017-03-25”,因此按周查看时,时间维度有两周。“2017-03-12至2017-03-18”的新增用户是指从12号至18号的用户之和,按天累计相加。

将查看时间维度切换到月,此时无数据。因为此时选择的查看日期小于30天。无法按照月查看。

3.2.3(7)

不同比率区间的颜色表示不同。颜色区分区间为[100%~80%]、[80%~60%]、[60%~40%]、[40%~20%]、[20%~0%]

3.2.3(8)

留存分析可用于以下场景:

(1)判断新用户对产品的粘性。

(2)判定产品的某种核心功能对用户的价值。

(3)发现产品关键行为的前续行为的价值,进而采取相应的营销措施。


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