留存分析

客户使用产品时间越长，带来的现金流或者利润越高，如果在收支平衡前流失，则会造成损失。

留存的三个阶段：

留存的重要时点：

1. 次日留存

2. 周期(一个完整的使用周期)留存

留存的核心原因：

1. 拉新、渠道的优化等：也许会提高一定的留存率。

2. 产品功能设计能否满足客户的核心需求：上一步的留存到底能不能留下来。

3. 产品设计更好的、更快的、更方便地满足客户的核心需求。

留存分析维度：

1. 按用户获取时间分组(Acquisition Date Cohorts)

2. 按用户行为分组(Behavioral Cohorts)：

通过优化产品，如改变产品交互行为的设计、A/B test等，更好地引导用户使用这些功能，如让客户更早地去点击“喜欢”，进一步提升留存。

起始行为和回访行为：

行为定义：

如，发红包活动，起始行为定义为：浏览红包领取成功页面，回访行为定义为：浏览购买成功页面。

结果解读：

1. 第一列“当天”的留存率不是100%，是因为我们设定的起始行为与回访行为不一致，如当天的平均留存率为38.1%，表示每100个领取了红包的用户中，大约38人会在当天就去购买商品花掉红包。

2. 其他分析，如：1月2日、1月7日，当日即次日转化率差异明显，可以将两组用户进一步按多维度和指标进行交叉对比，找出他们的行为差异。

如，可将用户使用相关模块的频率和热度整理为一个指数，10为满分，9为经常使用。