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极客时间的专栏读者你好，我是邱岳，今天我们聊聊跟留存相关的话题。

前两次分享我们谈到了跟增长相关的心态和职业素养等相对比较软性的东西。从今天开始，我会从增长的不同阶段出发，分享一些自己的思考和经验，希望能够对你有所启发。

我们前面谈到过增长的 AARRR 指标模型，也提到通常第一优先级就是关注留存，我们今天的内容，就来说说从产品和运营上，如何提高留存。

在肖恩·艾尔维斯的《增长黑客》书中，他引述了一项研究结论：用户留存率每提高 5 个百分点，利润就会提高 25~95 个百分点。我也曾经在某本商科教材上看到过一个数据，说留住一个老用户比获得一个新用户更能够提高收益效率。

## 留存的本质与钩子

从产品设计的角度来看，留存是证明其能够持续为用户创造价值的最佳体现。它是整个增长模型的支点。没有把留存做好之前，不应该着急做其他阶段的事情。

留存的本质在于用户能够发现，并认可产品为自己带来的回报。

比如，我们日复一日地打开微信，通过它与朋友交流或查看各种信息，是因为微信为我们创造了价值，提供了有效的回报。所以**留存不是单纯地追求数值指标，而是要不断夯实它背后的驱动力。**

提到留存，很多人想到的第一个策略可能就是给用户发消息，不论是 App 推送、营销邮件还是微信消息。通过这样的方式将游离在产品之外的用户拉回来，产生留存。

我们通常把这种推送称作“钩子”，它们确实有效，能够短平快地带来留存数据的提升。**但留存数据并不等于留存，通过钩子拉回用户的方式很容易让我们进入一个不知节制的怪圈。**

因为一旦钩子有效，我们就会希望有更多的钩子，同时也会陷入对于它们的无休止的优化。我有一个习惯就是在安装各种乱七八糟 App 的时候都会打开推送权限，然后观察不同 App 的推送策略。

有一个现象是一旦一个 App 开始尝试使用各种擦边球（色情和暴力）作为推送的由头，通常就像是进入了一个沼泽，越来越露骨，越来越频繁。如果没有任何调整和节制，任由这样的趋势发展下去，我们可以大概率地推测，这个产品基本完蛋了。

当然，这么说也不是完全否认钩子的作用。比如我们可能会不断迭代产品，发布新功能，而对于没有留存的用户，可能不知道我们有了新功能，那适时地通知他们，请他们回来体验我们的产品就变得很重要。

在这样的情况下，钩子是邀请用户回来的手段，新功能为其创造的价值才是促使用户留存的核心要素。这应该是钩子的第一个合理用途：告知新价值。

钩子的第二个用途是帮助用户培养习惯。对于一些周期比较明确的产品，比如资讯类或学习类的产品，我们希望用户逐渐养成一些使用的习惯和意识，在这种情况下，在不骚扰、不强制的前提下，适当的推送和通知也是合理的。

第三种，则是为了完成产品本身功能闭环不可或缺的推送或通知。比如对于 IM 来说，收到消息要告知收件人，对于日历应用来说，日程到期要提醒用户等等。这样的钩子很容易得到用户的预期和理解，当然也是合理的。

说到这儿，还想多提一句，**大家在做钩子的时候，多花一点精力去找一个体面一点、个性化一点的由头。**不要动不动就是依托于促销或活动，或者找一些劲爆的内容去抓眼球。套路用户，总有一天会被识破，轻则关了你的推送，重则卸了你的应用，得不偿失。

## 留存的周期与分析

当我们说留存数据时，是在说什么呢？我们经常会提到次日留存、三日留存、周留存或月留存，还会区分新增留存和活跃留存。我们应当关注哪几项，它们又有什么区别呢？

首先**第一个原则是，不同产品应当有不同的时间框架，不要一概而论。**这个道理说出来大家都明白，但做起来的时候又很容易陷入到标准化的分析框架中，大家都说次留，于是你也容易盯着次留去评估留存状况。

我们应当先去观察和理解用户的行为，找到适合自己业务的时间框架。我们都用电商来举例子，如果我们卖的是工作餐，那我们可以关注用户在工作日的次日留存或周留存，因为工作餐的场景是工作日每天都会发生的。

如果我们卖的是一些生活用品，比如洗发水沐浴露，那可能我们应当关注月留存，因为不太会有人每天甚至每周都需要重复购买这些东西；而如果你卖的是一些高端非标品，比如珠宝首饰，那或许需要关注的留存周期会更长。

这个分析过程我们需要自己的判断和对用户的观察，找到一个符合业务逻辑也符合用户行为数据的时间框架。

**第二个原则是对留存有足够长时间的观察。**即便我们选定了时间框架，我们也不能只看一个点上的数据，而是要关注更长时间。比如我们关注周留存，那最好能够持续追踪两周、三周、四周甚至更长，以避免用户在我们没有关注到的地方流失掉了。

我们最期望的留存曲线形状是在短暂的下滑后，持续的保持水平，也就是说，一旦用户在开始时留下来了，就会长久的留下来。这样的产品才具有长久的生命力，说明我们把用户成功地兜住了。

**第三个分析原则是尽可能细分分析。**如果我们使用一些通用分析工具，可能只会看到一系列留存数据，所有的用户都混在一起。这样的数据其实对我们的分析帮助不大。

不同的用户会有不同的留存表现，比如我们做 Readhub，会发现有一部分用户是重度资讯消费者，他们可能每天都来；而另一部分用户可能是以周为单位留存的。如果简单地将他们混在一起，就很容易造成盲区，在做功能设计时也会失焦。

另外不同的时期或不同渠道也会有不同的留存表现。比如在某个阶段可能产品的功能有波动，或者做了一系列市场活动或者流量合作，那在这个阶段来的用户留存也会出现波动。

大部分通过活动扩盘带来的新流量都可能拉低留存，这是正常现象，但一定要把用户区分开观察和分析。

最后，新增留存和活跃留存也同样要做好区分，这两个留存数据的逻辑是不同的，新增留存其实跟 AARRR 中的第二个 A（Activation 激活）有很大关系，涉及了我们给用户的第一印象如何，我们是否可以有效地向他们传递价值，让他们理解这个产品是干什么的，有什么用。

从某种意义上来说，新增留存背后的含义是：我们是否能够将潜在用户真正地转化为我们的用户。

活跃留存则代表着用户流失，他们认识我们，知道我们是干什么的，却离开我们没有再回来。这其中有很多可能的原因，比如发现产品功能无法满足自己的需求，比如一个音乐 App 找不到适合自己的全部音乐风格，或者是需求发生了变化，比如不再喜欢听音乐，而是转为去看短视频，亦或找到了其他的替代方案，比如发现了更好用的音乐播放器。

我们完全可以通过调研和分析这些流失的原因，来进行我们未来的产品规划，这可能会成为产品的机会。

## 总结

好了，关于留存的内容就先分享到这里。今天我们提到了留存的本质，以及利用钩子提高留存的利弊，还谈到对于留存数据的分析。下次分享我们会继续这个话题，讲一讲正确的提高留存的几种方法。

关于留存，你有什么想分享的内容吗？欢迎留言交流，我们下次再见。