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留存率计算步骤(留存率六大法则一次都告诉你)_抖音号转让
来源:
淘新媒
2021-11-12
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留存率这个概念对于大家来说一点也不陌生,平时看到的更多是固化的留存率,一般统计周期按天,常见有次日、7日、14日、15日、30日、60日等;如果大家想看更加灵活维度的留存率,比如按照某一日期时间段的留存率,都有经历这样的流程:给分析师提需求——分析师给技术提需

留存率的概念大家都不陌生。我们通常看到的是凝固的保留率。一般统计周期以天为单位,常见的有第二天、第7天、第14天、第15天、第30天、第60天。如果你想看到一个更灵活的维度的留存率,比如按照某个日期和时间段的留存率,你经历过这样一个过程:向分析师要需求——,向分析师要技术——,获取数据并分析留存率——,将数据结果交给PM/operation。这个过程至少需要持续一天,一天之后才能得到最终结果,这不仅耽误了调整网站运营策略的最佳时机,而且由于时间间隔的原因,还存在数据错误。这个过程确实降低了工作效率,那么有没有办法更自主、更灵活地计算留存率呢?

1、何为留存率?

在互联网行业,用户开始访问网站/应用程序是因为新的或促销活动吸引了用户,但一段时间后,一些客户可能会逐渐流失。留存率定义为用户在一定时间内开始使用某个网站/应用程序(一般定义为注册),经过一定时间后,继续使用的被视为留存用户。保留率反映了网站/应用程序的质量和保留用户的能力。

留存率的计算方法:留存率=登录用户数/新用户数*100%。

(一般统计周期为天,常用周期维度为次日、7日、14/15日、30日、60日、90日)。

例如:

第二天留存率:(第一天新增用户数和第二天登录用户数)/第一天注册用户总数。

7天保留率:(第一天新增用户数、第八天登录用户数)/第一天注册用户总数。

30天保留率:(第一天新增用户数、第31天仍登录用户数)/第一天注册用户总数。

保持率有效率。

留存率与活跃率混淆,这是一个严重的误解。人们经常使用DAU来监控网站/应用程序。有时DAU在一段时间内逐渐增加,这是一个好现象。但是,如果忽略保留率的计算,结果很可能是错误的。比如一家公司做了很多新的、促销的活动,带来了很多新用户,它的日常数据也应该会增加,但是留下来的用户数量不一定会增加,甚至可能会减少,但是新用户太多,掩盖了留存率的问题。事实上,用户的保留率正在逐渐降低。

2、留存率在数据平台中是如何实现的?

(1)如何设定

维度:日期维度。

数值:新注册用户留存设置(注:留存率可同时计算,如第二天留存、第7天留存、第30天留存、第1季度留存等。);)

(2)留存率设置

经过大量的相关数据研究,我们最终确定保留率可以按天、周、月、季度、年或者用户自定义的时间段来计算。以往的留存率大多以天为单位,但这些按周、按月甚至用户自定义时间段的个性化需求非常强烈,可以帮助我们的客户更加了解网站的具体留存数据,做出更加正确的网站运营策略。

按固定时间:最基本的设置,只能查看未来固定时间的留存率。

保存期:按固定时间计算,包括:日、周、月、季、年,如第n天、第n个月,上图设置的第7天;

日期字段:在工作表中选择一个日期字段,如用户访问时间;

选定日期:即保留周期的开始时间,默认情况下是固定的。它还支持用户定义的时间段设置。

数值设置:保留率和保留数,应该不难理解;

上图含义:今天之后第7天保留,即第7天保留;

按范围计时:设置更灵活,可以查看未来某个时间范围内的留存率(按固定周期,如第1周-第7周)。

保留期:根据时间范围计算保留率,包括:日、周、月、季、年,例如从第n天到第mth天,从第n个月到第n个月,在上面的figu中设置了第1天到第7天(即保留的第二天-第7天)

日期字段:在工作表中选择一个日期字段,如用户访问时间;

选定日期:即保留期的开始时间,默认情况下是固定的。这里,我们选择自定义设置时间段。

数值设置:保留率和保留数,应该不难理解;

上图含义:2016年7月21日至7月31日新增用户总数对应的次7日留存情况;

按自定义时间段:最个性化的设置,可以任意查看未来一定时间范围内的留存率(没有固定的时间段设置,但可以任意设置日期范围)。

(图1,选定日期:固定时间)

(图2,选定日期:自定义时间段)

保留期:保留率按照用户自定义的时间段计算,如2016年8月4日至2016年8月31日;

日期字段:在工作表中选择一个日期字段,如用户访问时间;

选择日期:即保留周期的开始时间;您可以选择固定时间(今天)或用户定义的时间段;

数值设置:保留率和保留数,应该不难理解;

图1含义:2016年8月4日至2016年8月31日今日注册用户留存情况;

图2含义:保留2016年7月21日至2016年8月3日期间新增用户总数2016年8月4日至2016年8月31日;

另外需要注意的是,高级选项中的“计算留存率时计算值可能存在多种状态”这句话理解如下:例如,大多数网站使用用户ID来计算新用户和用户的留存率,但新用户只对用户ID进行计算判断(例如,访问时间-创建时间=0,即该用户ID为新用户),对于用户ID也计算留存率。除了之前留下来的用户,还有当天来的新用户。此时,必须排除当天的新用户。只有之前停留过的用户才能算作留存用户,计算的留存率是正确的。

如果在与保留率计算相对应的字段中没有这样的异常,则可以忽略这个所谓的“高级选项”。

以上是关于如何在数据平台上灵活设置留存率的相关内容。下一期,我想和大家分享留存率的设计理念和一些实际应用场景,从产品设计的角度分享更多关于留存率的知识。

作者:连昊,BDP高级产品经理,商业数据平台团队负责人。多年互联网产品经验,本人擅长并热爱数据分析工具,希望能真正实现数据运营。

本文最初由@ Data Analysis发布,大家都是产品经理。未经允许禁止复制。

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