"幾乎所有的業務數據分析和運營工作都是圍繞着“拉新”、“留存”、“促活”、“轉化”4個環節來開展的。
我們常常面臨這樣的問題，好不容易拉進來一批用戶，玩着玩着就都流失了，更別談轉化和變現了。
所以，弄明白“留存率”非常重要，它是衡量產品質量、運營效果的重要指標，也是預估產品盈利能力的重要參考！"
01. “留存率”是什么？
留存率，留的都是活躍用戶（Active User），具體的講，就是指某一時間段內完成了某種特定行為的用戶。例如某內容平台，可以參考打開次數、使用時長、互動情況、內容產出量來制定自己的標准。需要注意的是，單個用戶可能多次完成特定行為，統計時需要按照用戶維度去重，即只算為1個用戶。
舉個例子，某天進來一批新用戶，有的用了一下就再也沒回來過，有的繼續用過幾次后也離開了，還有些在一定時間段里，能夠一直持續活躍使用，這些一直保持活躍的我們稱之為留存用戶。留存用戶占這批次新增用戶的比例，就是留存率。
考量留存的時間，一般會有次日、第7日、第30日等，分別對應着次日留存率、第7日留存率、第30日留存率。還有按整周、整月的留存率計算形式，比如次月留存率等。
（7日留存和周留存容易混淆，舉個例子說清楚：假如1月1日新增100人，其中20人在1月8日依然活躍，則7日留存是20%，即7日留存是指第一天新增用戶在七天后活躍的人數；假如1月1日到第1月7日共新增1000人，其中300人在1月8日到1月14日之間依然活躍，那么周留存就是30%，即周留存是第一周新增總用戶在第二周活躍的人數。）
根據現有的用戶留存數量，就可以算出留存率，而根據留存率，又可以預測產品未來的活躍用戶量。
作為一名運營，不要簡單地以為用戶拉進來就算是你的用戶了，也不要總把「用戶總數」作為洋洋自得的指標，而應該更關注活躍用戶數和留存率。
因為，只有真正活躍的用戶，才能產生商業價值。
02. 留存率模型
搞清留存率，本文將祭出一大法寶——「以留存率為基礎的產品盈利模型」。
模型1.0
在1.0版本里，留存率只是個初步模型：（其實就是一個加法公式） 
此模型說明了活躍用戶數來源於「階段內新增用戶」加上「以往每個階段的留存用戶」。舉個例子，假如要算7天的留存用戶，那么第7天的活躍總用戶數 = 第7天的新增用戶數 + 第6天的新增用戶數 x 第1天的留存率 + 第5天的新增用戶數 x 第2天的留存率 + …… + 第1天的新增用戶數 x 第6天的留存率。假如按周、月算，也是一樣的道理，所以簡單說來，這個模型就是把每個階段的留存人數相加的結果。
我們用案例再來解釋一下：
比如，某產品7月1日的活躍用戶量為500，然后拉取這500人接下來7天的每日活躍數，就可以計算出該產品7天的留存率： 
（當天留存率 = 該批次剩余活躍用戶數 / 7月1日活躍用戶量）
這樣，我們就得出了產品的階段留存率。然后我們可以依據這個留存率來計算每日自然新增的每日留存了，如果7月1日當天的新增用戶為1400人，可以繼續計算： 
（當天剩余活躍用戶量 = 當天留存率 * 7月1日新增用戶量）
因此，我們就初步得到了7月1日這批用戶在接下來幾天里的活躍數變化情況。當然現實情況是每天都有新增用戶，因此我們可以計算每天新增用戶的留存率，再把歷史留存都加起來，就得到了每天的總留存。
假如7月1日新增用戶為500人，並且每日穩定增長500人，那么根據留存率，可以算出7月7日的活躍用戶總數： 
模型2.0
一旦可以算出未來的活躍用戶數量，我們就可以粗略的計算未來的收益、銷售額等數據。
而這個模型可以繼續優化，增加更多參數，使得計算結果更加接近真實情況。
需要注意的是，影響模型結果的因素很多，考慮的越多，模型就越接近於真實情況，精確度就越高。但同時，因素與因素之間也會互相影響，增加了模型的復雜程度，計算的需要的時間會增加，計算的結果也會更加難以得出。使用模型時，請仔細思考這兩點的平衡性。 
那么問題來了，現實中有哪些因素需要考慮？哪些可以增加到這個模型中？
1.用戶來自不同渠道，因此不同渠道需使用不同的留存率； 2.隨着運營活動的開展，每月自然新增也會產生變化； 3.很多產品每月會做付費推廣，這其中需要考慮到推廣的轉化率；4.推廣及活動吸引來的用戶的留存率，可能和自然新增的用戶留存率不同；
5.考慮到用戶生命周期，歷史存量用戶會有固定的流失率； 6.總活躍用戶中，有一定比例的付費率； 7.隨着產品價值的提升，新增用戶的付費轉化率每月會增長； 8.隨着產品的精細運營，單個用戶在生命周期內的消費能力會逐漸遞增； 9.還可以根據人均貢獻率預估出總收益； ……
好了，如果把這些參數都添加進去，這個模型已經相當復雜了。但是只要公式正確，結果總歸會趨近於真實情況的。
盡管你可能一時看不懂，但是我們還是YY了一個產品，YY了一些數據，把它的成本測算和收益預估做出來了。 
可以看出，iOS渠道和安卓渠道分開計算了，並且添加了歷史存量用戶流失（10%）、每月自然新增逐月遞增2%幾個參數，重要的是，添加了付費推廣的轉化率和成本。
有了兩個渠道的用戶、成本后，就可以算更多數據了！先把總成本算出來（藍底部分），再算用戶數據（綠底部分），再然后，可以添加自己的轉化數據（黃底部分）進行測算了！GMV都能算出來！
注意最后一行的紅底部分，如果添加了KPI，就可以直接知道是否需要調整策略了！
當然，這里面的所有數據都是我胡謅的，你要是真以為我們11月可以做到近2000萬GMV，那你真是可愛極了。
03. 這個模型究竟有什么用呢？
主要有2大方面：
1.對於初創產品，可以預估產品的盈利時間，及時調整策略
對於初創產品，無論是老板、產品經理還是運營，最怕的除了產品功能不穩定，就是用戶不穩和收益不清晰了，有了這個表，就可以輕松測算了。
2.拆分各個參數的KPI
對於已經過了啟動階段的產品，可以根據目標KPI，直觀的看到當前運營狀態下未來的結果，如果達不到目標，就要及時調整了。更重要的是，可以制定各渠道、付費率、客單價、總成本的KPI，拆分后就輕松多了。
在提升留存的方式上，不存在一個萬能的方法，一用就馬上能把產品的留存提高，我們更應該關注的是，產品本身是不是很好地滿足了用戶的需求。而留存率不高，95%的原因是產品本身的需求沒有解決好。
End.作者：徐洋洋來源：鳥哥筆記