留存魔法师

Linkedin发现一星期内加到5个联系人的用户,他们的留存率/使用频度/停留时间是那些没有加到5个联系人的用户的3-5倍,这个是他们找到的驱动增长的魔法数字。
用户访问初期在网站/App的某些行为、频次可能会让用户留下来,并且长久使用,成为忠诚用户。发现了这些行为和发生次数,优化产品,促进用户使用这些功能,就可能带来更高的留存率。留存魔法师向您呈现用户访问初期的行为、频次与留存的相关关系,找到促进增长的魔法数字。

使用案例:一个社交App如何发现自己的魔法数字

一个社交App希望新用户在使用App的时候能够尽早的对我们的产品说 “aha!”,希望他们能快速发现产品价值,并且留下来。因此希望能找到我们APP的魔法数字 。 现阶段我们最关注的是用户初期留存,所以需要了解用户在使用APP早期(第一周做的事情)和次周留存之间的关系,并且找到那些具有高留存的行为。

为此我们做了如下几点:

  • 我们发现新用户首次访问7天内,以下四个行为、频次都与次周留存具有很强的正相关关系:点赞8次、分享5次、关注人7次。
  • 然后我们根据公司现阶段战略,每个行为的人数占比,可实现的难易程度,将“分享5次”和“关注7人”当作我们魔法数字的候选名单。
  • 使用A/B 测试,通过产品和运营上的改变,让两组用户分别尽可能多的达到这个两个指标。然后,我们对这两组用户进行了验证,我们发现促进用户分享的那组用户,次周留存并没有得到太多提升;而关注7人的那组用户,次周留存有大幅提高。
  • 最后我们将7天内关注7人当作我们的魔法数字,并将这个指标当成我们衡量用户On Boarding效果的最重要参考。

功能简介

GrowingIO自动计算所有已经圈选的简单指标与次周留存率的相关性,所以您只需

  • 将网站、App的关键行为圈选出来;
  • 积累14天数据;
  • 进入留存魔法师中找到驱动增长的魔法数字。

点击左边栏“留存”进入留存分析模块,在“留存魔法师”页面,可以看到一个行为、频次的列表。

上图的第一行表示:首次访问七天内至少点击7次【关注用户按钮】的新用户,次周留存率为46.5%,这个行为与网站/App的次周留存率有很强的正相关关系。
相关系数越高说明这个行为与留存的相关性越大,促进用户进行这个行为,可能可以大幅提高留存率。这时我们可以尝试优化产品,促进用户在访问初期更多的添加好友,来验证这个假设。同时可以把添加7个好友的用户量占比和次周留存率作为KPI追踪。

点击每一行,还可以查看该行为不同频次的用户量占比、次周留存率与相关系数。

常见问题

Q:为什么会数据不足,无法计算魔法数字?
A:魔法数字的计算需要圈选关键行为,以及至少14天的数据。如果出现数据不足、无法计算的情况,您可以圈选出更多关键行为,积累更多数据后查看魔法数字。
有的时候,驱动增长的关键行为可能会意外地出现在平时关注不多的功能之中。

Q:为什么有的指标搜索不到?
A:以下情况指标不会参与魔法数字的计算:
(1)指标数据不足14天,比如刚刚圈选的指标,没有14天的数据不会参与计算。可以积累几天数据之后查看;
(2)浏览/点击过该指标的新用户占所有新用户比例大于80%或小于10%。当用户量占比过高或者过低时,这些行为很难对整体留存率带来影响,所以不参与计算。

Q:相关系数是什么意思呢?
A:在留存魔法师中相关系数表示了用户的行为、频次与次周留存相关关系的强弱,范围在-1到+1之间。当相关系数是+1时,表示新用户7天内做到这个行为频次,第二周就一定会回访网站,当然这在现实生活中不太可能出现。通常相关系数大于0.4时,就表示比较强的相关关系,而小于0.2时,就表示相关关系非常弱,或者不相关。
有的时候相关系数会出现负数,表示用户做了这个行为,有可能第二周就不会回访,这当然是我们不希望看到的。

Q:当过去30天的新用户总量小于100时,为什么无法计算魔法数字?
A:在统计计算中,一定存在一些不可控的偶然因素,在寻找魔法数字时,我们希望群体的差异是由于系统因素而不是偶然性因素的影响。当用户量过小时,偶然因素过大,无法保证计算结果的可信度,在统计学上无法满足显著性检验。所以当过去30天的新用户总量小于100时,无法计算魔法数字。