用户留存分析模型怎么做？--九数云

留存不仅可以反映客户粘性，更多地是反映产品对用户的吸引力。

简单来讲，用户留存分析就是判断用户是否长期使用这款产品。越来越高的获客成本愈发体现出维护老客户的珍贵，所以将用户留住，复购也是让产品更好盈利的一部分。

 

一、用户留存分析模型

用户留存计算公式：某一段时间内（时间段a）的新增用户在若干天后的另一段时间（时间段b）的留存数量 / （时间段a）的新增用户总量

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。

当日留存率：当日激活并登录用户数/当日激活的用户数

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/激活日的激活用户数

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/激活日的激活用户数

三周留存率：初次激活日为维度，计算「激活_登录时间差」为15-21的登录用户数/激活日的激活用户数

四周留存率：初次激活日为维度，计算「激活_登录时间差」为 22-28的登录用户数/激活日的激活用户数

用户留存分析模型计算了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等操作的占总登录人数的比率。可以看出：

一周留存率相比当日下降趋势明显，需要提高用户粘性，提升产品使用价值

四周留存率下降趋缓，说明已经进行了一部分转化，需要对这些用户进行精细化运营管理

而通过看板中的留存趋势走势，可以看出全年留存率处于相对稳定状态，个别浮动需要具体进行分析。

二、如何通过九数云搭建用户留存分析模型

1）将用户留存数据保存至九数云，创建新分析表，新增一列，名为「激活_登录时间差」，使用 DATEDIF 函数计算从激活到登陆的时间差，公式为：DATEDIF(最早激活日期,登录时间,"D")

新增一列，名为「当日留存」，当日留存情况即要求激活到登陆的时间差为 0，将当日留存的先单独放置一列，公式为：IF(激活_登录时间差=0,联系电话,null)

新增一列，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 -7 。公式为：IF(AND(激活_登录时间差>=1,激活_登录时间差<=7),联系电话,null)

第二周、第三周、第四周同样，只需要改变IF函数中的数据。

4）分类汇总并排序

添加「最分类汇总」步骤到用户留存分析模型，将「最早激活日期」拖入分类栏，并改为按照「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」拖入汇总栏，统计的是去重计数的结果。

去重计数会把空值也计数为 1，可以对「当日留存」进行筛选，设置「当日留存非空」，即可将空值筛选出去。

同理，对「第一周留存」和「第二周留存」都设置筛选条件，将空值筛选掉

为方便查看，添加「排序」步骤，将「最早激活日期」按照升序排列。

新增一列，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

新增一列，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

第二周、第三周、第四周同理。

最后，我们可以根据计算出的指标制作图表及仪表板，用户留存分析模型就做好了

 

 

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