还有什么事情比看到新用户的到来更幸福么？

那一定是看到老用户又支持了我们的产品。

运营业界有一个众所周知的真理，拉新贵，留存难，促活烦。作为一名运营人员，每天工作超级难做，方法同质化，套路谁都懂，活动千千万，用户无踪影。

我有个小伙伴张搬砖，在某知名游戏行业做运营狗，他向我吐槽：“你知道比你分手的女朋友更过分的是什么人吗？是我们游戏行业的用户上帝们啊！不仅经常脚踩两只船，还时不时欲擒故纵，藕断丝连，最主要的是他们还经常因为一次活动不舒心和你一刀两断！”

同在互联网圈，恰好我还有电商领域的王网购同学，互联网金融行业的李掘金同学，各行各业都在发愁同一个问题，我的用户为什么不留存？网站访问量低、用户不回购、APP 下载率高次日打开率低、用户领过新人优惠后就消失不见……相似的场景千变万变，不离其宗：留存率降低，运营心里苦，如何和老用户“宛如初恋”？

常规留存指标，背后有内涵

日留存：用来判断新用户留下的意愿有多强烈。

“这个小伙子很好看，我可以聊聊。”

周留存：用来判断忠诚用户转化比例。

“这个小伙子有文化，素质高，我觉得可以发展一下革命友谊。”

月留存：用来判断产品生命周期有多长。

“这个小伙子是个经济适用型暖男，可以考虑结婚过一辈子。”

假如用户是 IT 青年王小明欣赏的姑娘们，那么不同的留存则体现在姑娘们对他的满意程度和两人约会的频次方面。简单地说，留存率反映了初期不稳定用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，对留存率深入的挖掘，可反映用户的消费体验，从而合理规划产品，提高产品的价值。

用户的心理有固定的曲线值，Facebook 曾提出留存率“40–20–10”规则，传达的信息如下：如果你想让游戏的 DAU 超过 100 万，那么新用户次日留存率应该大于 40%，7 天留存率和 30 天留存率分别大于 20% 和 10%。Google Play 也曾经对 Top 应用做过留存分析：

图1 Google Play Apps 活跃用户留存分析情况

知晓留存数字背后的含义，知己知彼，方能百战不殆。

解决问题之路：追求精益化分析

婚姻介绍所源源不断地为 IT 青年王小明介绍了很多小姑娘，

为了找到真爱，走向结婚的殿堂，他安排好档期陆续相亲，

有的姑娘婉拒了他的二次邀请，

有的姑娘交往了一个月发现不合适，遂分手，

然后王小明运用了自己的 Big Data 思维，对以往的用户行为数据进行了分析。他发现，文青型的姑娘相对更喜欢他爱文学知历史的特性，而可爱型的姑娘最喜欢他白衬衫挽袖子的大哥哥形象，当他不经意间表现出对未来的宏伟蓝图时，年轻白领的留存率则相对更高。

于是他通过对自己的精心雕琢，从细节出发，塑造对胃口的第一印象，约会成功率大大提高，终于得偿所愿找到了心爱的姑娘。

通过这个王小明的相亲恋爱坎坷史可以看出，日留存、周留存、月留存的数字只是表象，

根据历史数据分析流失原因，精细化运营自己，才能改善未来的留存率。那么你的产品也是如此。

举一个游戏行业的例子：

某游戏产品有这样一群边缘用户，上线次数少，付费比例低，用户粘性差，有活动不积极响应，随时随地准备弃坑，这样的用户最令运营人员爱恨交加。精妙运用留存分析，让你把握用户心理。

• 找一个简单的工具，灵活查看留存分析结果。通过不同初始行为和后续行为的筛选，可以定点找到留存率低的环节， so easy ！

图2 某游戏产品常规留存分析图

• 找到用户最精准的流失点。了解用户，从用户行为路径做起，知道用户在哪个步骤流失，并抽象出用户的行为特征，进行维度下钻，分析留存效果。简单说就是，看到用户从哪里离开，才能知道用户为什么离开。

图3 流失用户行为路径

• 留住用户的心，要从痛点出发行事。就像取悦相亲的姑娘们，重点不在于广撒网买买买，而在于找准心意，一击即中。根据以往的留存分析结论，对现有的活动采取不同策略的调整，例如，当边缘用户保持活跃度时，赠送提升特定方向游戏可玩性的稀有道具。

图4 基于留存分析调整后的用户留存率提高

• 第四步 & 第一步，持续观察留存率是否上升，为日后的活动积累经验。

借助这样的“套路”，无论游戏行业、电商行业、企业服务行业等，都能依据留存分析结果追根溯源，找到用户痛点，提高留存率。

想象一下当你买到了白领最喜欢的 GUCCI 包包们，穿了文艺女青年最喜欢的白衬衫，弹着少女最喜欢的吉他，是不是可以从高留存对象中找到最喜欢的姑娘，谈一场不分手的恋爱？重视留存分析，解决留存问题，从精细化角度提高运营水平，改善公司业务，企业财源滚滚来，恋爱朵朵桃花开。