应用场景

场景1:以提升新用户次周留存为目标的产品改版效果评估

某社交 App 想要提升新用户的次周留存率,并以此为业务目标进行了新版本产品迭代,想要评估改版的有效性。 在 GrowingIO 留存功能中,可以通过 "维度对比" 快速实现评估。
设置方案:选择了特定的 "起始行为"和 "留存行为",目标用户设定为 "新访问用户",维度对比设置如下:
1
维度对比 > App 版本: 1 全部 2 2.1 3 2.2 4 2.3
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可以看出,2.3 版本的新用户次周留存率有明显提升。

场景2:评估产品内不同功能的表现

成功的产品功能应该具备 2 个特点:被更多的用户使用,该功能的用户黏度高。
特点
指标
更多用户使用
覆盖用户数量,覆盖用户占比
用户黏度高
该功能留存率
在 GrowingIO 留存功能中, 可以通过 "行为对比 > 对比不同行为的回访" 来分析不同功能的这两个指标。 设置方法:
1
对比不同行为的回访: 1 功能A 2 功能B 3 功能C 4 功能D
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可以看出:功能 A 的表现是最好的:覆盖用户量和用户留存率都更高。

场景3:度量某个产品激活手段是否有效

某社区电商产品为了推广电商模块,采用了 "签到奖励"的激活手段,用户签到之后可以获得积分,可以用来抵扣电商购物时的部分金额,期望可以用这种激活手段来拉动电商模块的活跃度和购买转化。
由于用户签到奖励的积分长期有效,并未设置严格的有效期,因为用户可能在后续的任意时段使用。因此推荐使用留存功能来观测,用户签到领取积分之后的转化情况。同时,由于签到积分存在较低的 "薅羊毛"门槛,部分投机用户可能会坚持签到以获取积分,然后通过积分直接兑换商品。可以使用 GrowingIO "行为对比 > 对比留存行为" 来分析。
设置方法:
1
起始行为:签到奖励​对比留存行为: 1 签到奖励 2 购买商品
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上线之后,使用 "签到奖励"功能的用户回来使用"签到奖励"的留存率很高,但到电商模块交易的比较少,说明签到奖励对于激活电商模块的效果不够好,需要进一步调整签到奖励策略或结合其他激活手段。

场景4:不同运营活动的效果衡量

电商、互联网金融理财、OTA 等等很多业务,发放优惠券刺激老用户服务复购是非常常见的场景。常见的优惠券有满减券、返现券、组合券等等。那么,哪种优惠券更加有效呢?对于选定的目标用户,同时对不同的用户发放不同优惠券做优惠券有效性测试。
推荐使用 GrowingIO 留存分析的 "行为对比 > 对比起始行为"来分析。 设置方法:
1
留存行为:投资/购买​对比起始行为: 1 A 类优惠券 2 B 类优惠券 3 C 类优惠券
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通过留存曲线可以看到,不同优惠券领取的用户量和后后续对刺激用户后续投资/购买的差异。