留存分析
随着市场饱和度上升，绝大多数产品解决急需解决如何增加用户黏度，延长每一个客户的生命周期价值。
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这个用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。留存分析可以帮助回答以下问题：
某社交产品改进新注册用户的引导流程、改善用户注册后的参与程度，如何验证？
产品在快速增长阶段，很有可能新用户中的活跃用户数增长掩盖了老用户活跃的变化。按初始行为时间分组的留存分析可以消除用户增长对用户参与数据带来的影响。通过留存分析，你可以将用户按照注册时间分段查看，得出类似如下结论：“三月改版前，该月注册的用户7天留存只有15%；但是四月份改版后，该月注册的用户7天留存提高到了20%。”
次日留存率：某日新增用户（或设备）在次日仍使用应用的比例。
7日留存率：某日新增用户（或设备）在之后第7日使用过应用的比例。
30日留存率：某日新增用户（或设备）在之后第30日使用过应用的比例。
留存分析的价值：**
留存率是判断产品价值最重要的标准
如果产品对用户来说是有价值的，就可以认为用户会在未来的时间里再次使用产品。反之，如果用户未来不会再次使用，就可以认为产品不那么有价值，是伪需求。在创业期，留存率是我们判断产品是不是做得好，是不是值得继续投入的一个很重要的标准。
留存率是做运营时判断是否要烧钱的重要标准
我们应该保持产品的继续快速迭代，把产品留存率提高到通过计算比较划算的阶段，才值得烧钱。并不是所有的产品和阶段都适合做烧钱推广。所以留存率高不高是判断烧钱的一个很重要的标准。
流量红利已经没有了，互联网人群的渗透已经很彻底。在流量肯定会越来越贵的情况下，留住老用户就显得越来越重要。
提升留存率的大方向，一个就是增加产品的用户价值；第二是找到用户流失的原因；第三步就是解决用户流失的问题。后面我们会具体来讲这三个方向怎么做。
宏观上把握用户生命周期长度以及定位产品可改善至之处
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。
留存率常见的误区：
误区一：要做一件什么事，可以让用户都留下来？
这是非常常见的问题，其实代表了一种思维。我们来看在生活中的场景。
我要说一句什么话才能让她不和我分手？其实当她要跟你分手的时候，你说一句什么话基本已经没什么用了。所以决定会不会分手的其实不在于多说一句什么话，而在于之前的交往当中，你的价值观是否相符，性格是否相符，态度怎样，个人品行修养是否符合预期？这才是决定是否分手的关键因素。导致分手的爆发点可能是一些偶然因素，如果你只是多说了一两句话想让她不分手其实挺难的，即使那一瞬间留下来了，第二天可能还会离开。
因此，在解决留存的问题上，95%的原因是产品本身的需求没有解决好。这个很多人忽略了，作为做运营工作的，其实很难把屎一样的产品运营得像蛋糕一样。
其实精准地说，如果产品本身解决的是一个伪需求——需求完全通过补贴，通过老板自己的意淫讲出来，这样的需求并不能真正地满足用户。
误区二：加个功能，改个文案，做个活动，就能把留存率提升起来？
很多人会认为好像解决所有问题靠一个招就实现了。但实际上它往往都是多个事情综合作用的结果。如果你只是做其中一方面，可能留存率只是有小幅的提升，而不是综合的爆发。留存率提高，是多方面都做到位的结果。