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用户留存分析
【APP
用户分析
】如何分析活跃用户和
留存用户
?
答:
留存用户
的留存指标 次日留存:因为都是新用户,所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来
分析用户
的流失原因,通过不断的修改和调整来降低用户流失,提升次日留存率,通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。周留存:在这个时间段里,用户通常会经历一个完整的使用和体验周期,如果在这个阶段用...
如何
分析
活跃用户和
留存用户
?
答:
|如何做
留存分析
,通过留存分析提高我们的留存曲线 某段时间的活跃用户中包含了老用户和新用户,所以在做活跃
用户分析
时,需要考虑新老用户比例,如NDAU(日新增用户)/DAU比例,来看新用户在整个活跃用户的占比。新用户引流靠拉新,而老用户则需要做好留存,所以我会着重讲下如何做留存分析。 1.留存分析概述 以下图为例:...
留存分析
能深入了解
用户
的留存和什么情况
答:
留存分析
可以深入了解
用户
的留存和流失状况,包括以下情况:1.用户在App或网站等应用上使用过,但一段时间后不再使用。2.用户在一段时间内持续使用App或网站等应用,但之后突然停止使用。3.用户长期使用App或网站等应用,但使用频率逐渐减少。通过留存分析,可以帮助产品经理评估产品的健康度/参与度,发现...
新
用户留存分析
答:
通过
留存分析
,可以查看新功能上线之后,对不同群体的留存是否带来不同效果? 可以判断产品新功能或某活动是否提高了
用户
的留存率?结合版本更新、市场推广等诸多因素结合,砍掉使用频率低的功能,实现快速迭代验证,制定相应的策略。 ...
如何利用数据
分析
提升
用户留存
率
答:
这个时候
留存分析
就很重要! 2、怎样用图表展示留存状况? 我们提供了留存图和留存表两个模型来
分析用户
流失与留存问题。 如上图左侧的留存图所示,开始的时候是带来了百分之百的人数,随着第一天结束,
留存用户
就急剧下降了85%,然后慢慢地降低,直到第13天进入一个平稳的阶段。 再如上图右边留存表,这张表该怎么解读...
用户留存分析
真的不难,只要能搞清楚这3个模型
答:
留存的时间窗口就可以从7日开始算,也就是7日留存,14日留存等。
留存分析
模型重点在于对用户的分群,分析不同类型用户的留存情况,找到差异,定位解决问题:模型一:新老用户同期群分析(Cohort Analysis)方法 同期群是
用户分析
最普遍的方法,在著名的《精益数据分析》中也被多次提到。比如用每周的新用户...
分布分析法&
用户留存分析
法
答:
接下来我们来看看
用户留存分析
法~以天为单位,衡量这个渠道来的用户当下&接下来的表现。这里需要注意的是:以【 X日日留存】作为比较标准时,应避免其他日数据的干扰。以周/月为单位,衡量产品的健康情况,观察用户在平台上的黏性是怎样的。记得 务必要去重 !下面这款产品就是在一年的周期内,从1月份...
如何
分析
活跃用户和
留存用户
答:
留存
下来的活跃
用户
有一个行为特点,会在注册的当天,自己再去多挑选5-10个用户关注;而流失的用户大部分都是,直接接受了系统默认推荐的20个用户。于是他们在产品上进行了调整,在用户注册之后,会鼓励用户自己选择10个最希望关注的用户关注,关注完之后,再给用户推荐一批名单,用户只要选择性地关注就...
用户留存分析
指南(二):用户留存的三个阶段
答:
在
分析用户留存
的三个阶段之前,我们再来强调一下 群组分析 Cohort analysis 如果不了解群组分析Cohort analysis,任何关于用户留存的讨论都是不完整的。群组分析Cohort Analysis,是一种利用用户分层&用户建模的方法——你需要你的所有用户分成一个一个小组——你可以按照获客日期来分,或者按照获客渠道来分...
数据分析-如何计算
分析留存
率
答:
产品经理在做留存率
分析
之前,首先结合产品的的业务特点和产品的增长的模式,确定产品业务目标是否和留存率有关。用户增长可分为以下三种模式:黏性增长、病毒增长 、付费增长。黏性增长 ,培养用户忠诚度,以
用户留存
为主。比如知乎、罗辑思维类等内容类产品或者百度开放平台这类To B 的商业模式,客户关系...
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