自动做终端数据留存分析的方法分享

标签: 终端数据留存分析 | 发布时间: 2022-08-24 21:01:03

对于APP、网站和平台运营人员来说,用户留存是产品的生命线,终端数据留存分析也是日常要进行的一项重要工作

对于APP、网站和平台运营人员来说,用户留存是产品的生命线,终端数据留存分析也是日常要进行的一项重要工作。一般来说,留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型,考察看行初始行为后的用户中, 经过一段时间后仍然存在客户行为(如登录、消费)。下面我将介绍如何利用九数云在线数据分析工具,自动计算终端数据的留存率。

自动做终端数据留存分析的方法分享插图

留存率的相关定义:

留存率:某时间内的新增用户在若干天后的留存数量 / 某时间内的新增用户总量

当日留存率:当日激活并登录用户数/所有登录用户数

一周留存率:初次激活日为维度,计算「激活_登录时间差」为 1-7 的登录用户数/所有登录用户数

两周留存率:初次激活日为维度,计算「激活_登录时间差」为 8-14 的登录用户数/所有登录用户数

终端数据留存分析的思路:

计算用户从激活某产品开始,在当日、一周内、两周内、三周内进行登录使用操作用户数占总登录人数的比率。

使用九数云做终端数据留存分析的方法:

1 )上传数据

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2) 创建分析表

选择「用户留存分析」,点击创建「分析表」,如下图所示,将「分析表」重命名为「留存分析」,选择全部字段,如下图所示:

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3)计算激活用户留存率

计算「激活_登录时间差」,添加「新增字段>公式/函数」,新增字段名为「激活_登录时间差」,使用DATEDIF函数计算激活到登陆的时间差,如下图所示:

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留存情况,添加「新增字段>公式/函数」,新增字段名为「当日留存」,计算当日留存情况,即要求激活到登陆的时间差为0,如下图所示:

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添加「新增字段>公式/函数」,新增字段名为「第一周留存」,计算第一周留存情况,即要求激活到登陆的时间差为1到7,如下图所示:

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添加「新增字段>公式/函数」,新增字段名为「第二周留存」,计算第二周留存情况,即要求激活到登陆的时间差为8到14,如下图所示:

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添加分组汇总,将「最早激活日期」拖入分类并按照「年月」分类,将「联系电话」、「当日留存」、「第一周留存」以及「第二周留存」拖入汇总,如下图所示:

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添加「排序」,将「最早激活日期」按照「升序排列」,如下图所示:

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4)计算终端数据留存分析——留存率,添加「新增字段>公式/函数」,新增字段名为「当日留存率」,当日留存率=当日留存去重计数/联系电话去重计数,如下图所示:

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添加「新增字段>公式/函数」,新增字段名为「第一周留存率」,第一周留存率=第一周留存去重计数/联系电话去重计数,如下图所示:

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添加「新增字段>公式/函数」,新增字段名为「第二周留存率」,第二周留存率=第二周留存去重计数/联系电话去重计数,如下图所示:

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5)制作终端数据留存分析图表,新建图表,点击折线图,将「最早激活日期」拖入维度,将「当日留存率」、「第一周留存率」以及「第二周留存率」拖入指标中,制作留存率时间趋势图,如下图所示:

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再新建一个图表,将之前分类汇总的「最早激活日期」更换为「客服」,可以获得客服之间的留存率差距,如下图所示:

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再新建一个图表,将之前分类汇总的「最早激活日期」更换为「推广渠道」,可以获得推广渠道的留存率差距,如下图所示:

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