产品经理之流失率+留存率≠100% ，MAU DAU
产品经理之流失率+留存率≠100% ，MAU DAU
我蛮赞同这种说法的，所以转载过来，方便以后查阅。
这篇东西想写有很久了，但是迟迟未能动笔
，今日去参加TalkingData的沙龙颇有感触。个人觉得那本“白皮书”是很有里程碑意义的东西
，它是中国游戏数据界第一本公开界定基本统计量的文本（如果之前有，TalkingData不知道，那我也就更不知道了）。但同时，对个别统计量（留存率、流失率）我也有自己的看法
，所以今天终于开始敲键盘。
首先声明，我很钦佩Jet公开界定基本统计量的勇气
，并且“白皮书”里大部分的东西我是赞同的。但是我认为基本概念应该是逻辑自洽的，并且在表述上应尽量减少歧义的可能。所以我对“流失率+留存率≠100%”这样的表述不是很赞同。
我理解Jet的意思，按照上下文的定义，“流失率”加“留存率”确实不等于“100%”。但是，谁能说这样的表述和我们的日常逻辑不是相悖的呢
？这就好比说，集合A并上集合A的补集不等于全集，这难道没有逻辑错误吗
？可为什么按照上下文的定义“流失率+留存率≠100%”又是正确的呢？
原因在于定义“留存率”与“流失率”的时候，我们偷了一个懒，直接将长期以来的定义拿了过来。其实这就是我为什么说想写这篇东西很久的原因。因为一直以来“留存率”的定义，或者说“留存率”这个叫法是不准确的
。
在解释“DAU/MAU”的时候，我们科学的认为“用户不可能天天登陆”，但在判定新用户是否留存的时候我们却很武断的认为“只有在取样点（第二、三或七天）登陆才算是流存”，这显然是没有把理智的思维观贯穿始终。这就是这篇东西的标题叫做“‘留存率’与‘DAU/MAU’自相矛盾”的原因
。
我们过去一直说的次日留存率、三日留存率、七日留存率并不是严格意义上的留存率，而是比留存率要小的登录率
，我们在表述上一直偷了这个懒，于是导致了上面不符合逻辑的结果，即“流失率+留存率≠100%”。将“留存率”改成“登录率”，那么不等于“100%”就很好理解了。
打破很久以来的认知确实是很难的事情
，但是为了行业的规范与发展我们确实有责任这么做，所以我个人认为“登录率”是一个更加
实事求是的叫法。游戏中的账户与自然人不一样，自然人两天不呼吸必死无疑
，但是离线两天的用户很有可能第三天回到游戏中
，所以我更加大胆的认为，既然没人能断定必然的“留存”与“流失”，也就没有必要保留这两个模棱两可，容易引起歧义的定义，今后统一用“登录率”取而代之。也就是新用户看:次日/三日/七日登录率。老用户看：后X日登录率（统计日后X日有过登录的用户，占统计日登录用户的比例）、次周登录率、次月登录率
。
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