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用户留存统计 java_用户留存率以及DNU DAU WAU MAU关系

时间:2019-04-12 06:15:57

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用户留存统计 java_用户留存率以及DNU DAU WAU MAU关系

名词解释:

用户留存率:在互联网行业中,用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用该应用的用户,被认作是留存用户。这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率,会按照每隔1单位时间(例日、周、月)来进行统计。顾名思义,留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。

如何提高用户留存率

加减法法则

多一点理性,少一点感性

把用户当小白而不是傻子

推荐优质内容和屏蔽垃圾信息

留存率计算公式

留存率=新增用户中登录用户数/新增用户数*100%(一般统计周期为天)

新增用户数:在某个时间段(一般为第一整天)新登录应用的用户数;

登录用户数:登录应用后至当前时间,至少登录过一次的用户数;

次日留存率:(当天新增的用户中,在注册的第2天还登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第3日留存率:(第一天新增用户中,在注册的第3天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第7日留存率:(第一天新增的用户中,在注册的第7天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数;

第30日留存率:(第一天新增的用户中,在注册的第30天还有登录的用户数)/第一天新增总用户数。

DNU:日新增用户

DAU、WAU、MAU:日活跃率,周活跃率,月活跃率

通常DAU会结合MAU(月活跃用户数量)一起使用,这两个指标一般用来衡量服务的用户粘性以及服务的衰退周期。[1]MAU、DAU分别从宏观和微观的角度对服务的用户粘性做了权衡,也可以这么说,MAU更像战略层面的表征,DAU更像战术层面的表征。通过这些宏观和细微的趋势变化,可以对营销及推广提供一些数据支持或者帮助。

好的数据指标,都应该是比例或比率。

设定一个新指标,活跃率:某一时间段内活跃用户在总用户量的占比。

一般而言:活跃用户数,看的是产品的市场体量。活跃率,看的是产品的健康度。

流失用户:有一段时间没有再打开产品,那么我们就视为流失用户,也可以认为卸载。根据产品的属性,可以按30天,60天,90天等划分。

不活跃用户:有一段时间没有打开产品,为了和流失区分开来,需要选择无交集的时间范围。比如流失用户是60天以上没打开产品,那么不活跃则是0~60天没打开。

回流用户:有一段时间没用产品,之后突然回来再次使用,则称为回流用户。回流用户是活跃用户,且是由流失用户或不活跃用户唤回而来。

活跃用户:某一段时间内打开过产品。

忠诚用户:也可以叫超级活跃用户,长期持续使用产品,比如连续四周,或者一个月内15天等。(部分产品会不加忠诚的指标,还是看产品的场景)

这里有一个关键的分析点:新增用户数是否大于流失用户数。你把用户群体想象成一个水池,你一边往里面灌水,一边底下漏水,如果水干了,产品也就死了。这是一个健康指标。

既然有用户来,也就会有用户走,这就是留存。留存是活跃用户在下一个时间段有多少用户仍旧活跃的比例。自然也有次日留存、七日留存、十五日留存、周留存、月留存等不同概念。

这里要的注意多是:留存率有两个概念。一个是新增用户留存,一个是活跃用户留存。

新增用户留存是新用户有多少最终留下来,取决于渠道的用户质量和产品引导。SEOSEM,口碑传播,广告等渠道带来的用户质量都是不一的。新增留存一定要做好渠道来源监控。

新增留存率的分析重点是择优,挑选出留存率高的渠道。

一般来说,新增用户次日留存都搞不到哪里去,基本都是50%以下。(数字不是很确定,欢迎指正)

活跃用户的留存是老用户有多少一直在用,和活跃指标结合看就明白了(就是水池的漏水),取决于运营手段。

老用户留存率的分析重点是监控,衡量自己整体的运营健康度。

作者:秦路

链接:/question/20267239/answer/125392463

来源:知乎

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