如何真正评估产品的“粘性”？

对于留存的认知，你处于哪个层面，你是否真正的深刻理解了留存，希望通过本文能够给你一些启发。

留存，被认为是衡量产品健康度的一大高级指标，除了“留存”，我们最常谈起的就是“粘性”。但如何将它量化，让大家对产品的粘性衡量从感性变成理性一直没有很好的分析模型。你是否真的深刻理解并能应用于业务场景呢？本文或许可以给你一些启发。

一、深刻理解留存

对大多数产品而言，我们会用留存来整体评估产品的健康度，你也可以理解为，留存是在“某一天有多少人使用”的维度下进行的计算，它统计了来自同一群人，放在时间的跨度下，计算每一天回访用户占这群人的百分比。以新增留存为例，某一天或一段时间新增的用户，第2天还有多少人使用，隔2天还有多少人使用，隔了7天还有多少人使用，通常我们会以此来判断产品留存用户的能力，以及用户的价值。

人人都在看留存，但可能不知如何下手，这里可能是你开始看留存图的样子：在某一天注册了一批用户，然后有多少在后续一个月的每一天中回访了：

30日留存

这是7日的留存：

7日留存

然后，这是只看1日后的留存（次日留存）

次日留存

你会发现这个例子中的次日留存把问题反映的最明显：有超70%用户在初次使用你的应用后，第二天就不再回来了。所以在你担心30天或90天留存这些东西之前，需要先弄清楚怎么能让用户在第二天回来，即，提高次日留存才是当务之急。

Tips

用户会非常快的流失，实际上平均下来，移动应用的次日留存一般在30%，一些非常优秀的应用这个值能达到70%（仅供参考）。所以问题的关键就在你如何在用户安装之后立刻留住用户，如果你能在一开始粘住他们，你基本就能保留他们一段时间。

（当有人清晰的告诉你：你只需要聚焦次日留存，那你的运营策略也会有焦点和针对性。）

二、粘性：以用户视角，科学评估产品留存能力

从精细化运营的角度来看，你可能有过这样的疑问，在某一段时间活跃的用户为用户群中：

隔7天来的用户有多少？ 有多少用户是中间6天一天都没来？ 有多少用户是连续访问了7天？ 第30天来的用户中，有多少中间29天没有访问过？ 有多少用户是有连续访问的？ 有多少用户又是每周都来2-3天的？ 他们分别占比多少？

如果要整体评估产品健康度，我们认为，你可能还需要知道：“一个人使用了几天”，也即很多产品一直无法衡量的维度：粘性。

因为由粘性你可以知道：一款产品，用户一个月使用几天，使用大于1天的有多少，使用大于7天的有多少，你也可以再扩展到周的维度，一周使用大于2天的有多少，一周使用大于5天的有多少？以此来综合评估产品的健康度。

产品整体粘性就是整个产品中，选择「任意事件」，默认将展示近4周来，用户平均每周使用产品的天数分布情况。

任意行为的粘性分析

如上图所示，我们可以看到近四周所有使用产品的人中，使用了2天及以上的占比多少，使用了3天及以上的占比多少，以此类推。

当然，你更可以评估某一功能的粘性，比如我们选择「开始签到」，开始签到这一功能从产品设计上来说，目的就是提升粘性，在天的维度下提升用户打开产品的频次：

「开始签到」模块的粘性分析

最后，本文意在表达留存和粘性这两个分析模型的概念和价值，对于其中提到的数据仅供参考，对于不同类型的产品，甚至不同的团队对自家留存和粘性的定义是不一样的。

当然，精细化运营永远不能脱离用户群，对于不同人群评估留存和粘性也是重中之重，这时候你就需要看特定人群的留存和粘性是否达到预期，这里不做过多讲解。

 

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题图来自PEXELS，基于CC0协议