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留存分析

  • 文档创建者:Roxy
  • 编辑次数:6次
  • 最近更新:Lily.Wang 于 2021-06-15
  • 1. 概述

    1.1 概念

    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,考查看进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)。

    留存不仅是个可以反映客户粘性的指标,更多地反映产品对用户的吸引力。

    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

    1.2 预期效果

    详情仪表板链接请参见:留存分析

    1.3 实现思路

    示例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

    .....

    2. 示例

    示例数据:用户留存分析.xlsx

    将数据上传至 FineBI 中。

    2.1 创建仪表板

    进入数据决策系统,点击「仪表板>新建仪表板」,设置名称和存放位置,点击「确定」,如下图所示:

    1605508448738563.png

    点击「+」,选择「用户留存分析」数据集,点击「确定」,如下图所示:

    1605508552385210.png

    2.2 计算激活用户留存率

    注:示例数据已经计算激活_登录时间差,若已有数据未经处理,可使用 新增列时间差 计算。

    2.2.1 当日留存率

    点击「+」,添加计算字段,输入公式COUNTD_AGG(IF(激活_登录时间差=0,联系电话,null))/COUNTD_AGG(联系电话),输入字段名称为「当日留存率」,点击「确定」,如下图所示:

    1605508775645897.png

    公式说明:

    公式
    说明
    IF(激活_登录时间差=0,联系电话,null)判断是否为当日登录,若是,返回用户电话,否则返回空值
    COUNTD_AGG(IF(激活_登录时间差=0,联系电话,null))计算当日登录的用户数(对当日登录用户联系方式进行去重计数)
    COUNTD_AGG(IF(激活_登录时间差=0,联系电话,null))/COUNTD_AGG(联系电话)计算用户留存率:当日登录用户数/所有登录用户数

    2.2.2 第一周留存率

    点击「+」,添加计算字段,输入公式COUNTD_AGG(IF(AND(激活_登录时间差>=1,激活_登录时间差<=7),联系电话,null))/COUNTD_AGG(联系电话),输入字段名称为「第一周内留存率」,点击「确定」,如下图所示:

    1605509299526007.png

    第二周内、第三周内、第四周内留存率同理计算。

    2.3 拖入计算字段

    将「最早激活日期」拖入维度轴,留存率指标拖入指标轴,设置「最早激活日期」显示为「年月」,如下图所示:

    1605510689959931.png

    得出以最早激活日期为维度,每月的激活用户留存率。

    其他组件制作详情参见仪表板。

    2.4 效果查看

    参见本文 1.2 节。

    3. 结论分析

    一周留存率相比当日平均下降了 35 % 以上,需要提高用户粘性,提升产品使用价值。

    四周留存率相对下降趋缓,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,帮助用户稳定转化。


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