为什么你的用户一直在流失?提高用户留存有这些办法!

发表于 讨论求助 2021-11-08 18:38:06

Youtube视频营销

在互联网行业里,通常我们会通过拉新把客户引过来,但是经过一段时间可能就会有一部分客户逐渐流失了。那些留下来的人或者是经常回访我们公司网站/App的人就称为留存。

现在大家经常会用“日活”(日活跃用户量,DAU)“周活”(周活跃用户量,WAU)来监测网站,并把 “日活”在一段时期内逐渐增加视为好的现象,如果没有做留存分析的话,这可能是错误的开始:

比如某公司做了很多拉新活动,带来了很多新的用户,活跃用户数也在不断上升,但是拉新人数太多也正好掩盖了流失率居高不下的问题,实际上客户的留存是在逐渐降低的,如果不能阻止过高的流失率,拉新来的用户总会有走光得一天。

留存下来的用户才是真正的用户,要想实现持续的真正的增长,就要设法让用户留下来。

以SaaS企业为例,获取用户的成本无论时间上还是在金钱上都是非常巨大的,也许要花掉两到三个月的时间。以下面左边的图为例,我们花了6000多美元的成本获得了一个客户,客户按照约定按月付钱,比如说月付500美金:

前期成本很高,也许我们只有通过客户使用产品一年到两年后才能收回成本。如果这个客户在之前就流失掉了,就意味着咱们的产品亏本了,连本都没有返回。

用户使用产品的时间越长,带来的现金流或者利润就会越高。不只是SaaS公司,对于任何一家互联网公司来说,用户留得越久,就越有价值,这就是留存的一个非常核心的意义。

从上图中我们可以看到两点:

第一个,使用的时间,留在我们产里品的时间越长越好;

第二个,希望利润越高越好。利润如何越高越好?留存率越来越高,利润面积也就越来越大。

如果我们的留存做得好,用户就会一直使用我们的产品,一直产生价值,带来利润。

介绍了留存的概念和意义,我们进入今天的主题:如何通过留存分析提高我们的留存曲线。以下图为例:

假如现在我们产品的留存度是上图中最下面那条绿色的线,纵轴是留存的比例,横轴是时间。一天过后,我们拉新获得的100%用户只留下35%,第7天变成了20%,然后缓慢下降,到了第60天以后达到一个大约10%的效果。

我们能不能通过某些方面的改进,让它逐步提升呢?

假如我们让绿色的留存度的线上升到橙色的线,再上升到红色的线,那么第一天留存率就会高达到70%,七天留存率也有60%多,到了60天、90天的时候留存率也能高达60%左右。这就是说我们前面通过市场拉新获得的百分之百的人数在经过90天以后有60%的人留下来了。刚开始的时候看绿色的线我们的90天的留存率是10%,如果通过我们的努力能让它达到60%,这会给我们带来源源不断的财富和现金流的收入。

对于电商,内容社交类行业来说,也是这样。Facebook 一个季度能做到60美金的广告营收,还是因为那庞大的用户基数。

今天通过留存分析的一些方法来给大家一些思路,看看如何通过优化产品的方式来提高我们的留存率。下面是一个常见的留存曲线,我把它分成了三个部分:第一部分是振荡期,第二部分是选择期,第三部分是平稳期。

振荡期,拉新过来的人数在前几天剧烈地减少,几天后就流失到了百分之十几或者更低,这叫做振荡期。

过了振荡期以后就是选择期,一般情况下用户在这段时间之内对产品有了初步的了解,他开始探索我们公司的产品,看看这个产品有没有满足他的一些核心需求。如果能满足,顾客很有可能就留下来了;如果没有满足,那用户就要走掉了。

接下来就是平稳期,留存率进入一个相对稳定的阶段。

对于不同时期,应该有不同策略,总的来说,在振荡期和选择期,应该关注新用户的留存,进入平稳期以后,着重关注产品功能留存。

下面,我用两个实际案例来谈一谈留存分析。在这之前我们先提一下留存分析的步骤,当然数据分析的基本步骤都比较相似:

Sidekick 是一家做强化 email 功能的SaaS公司,可以用它的个性化模板给别人发邮件,还可以监控收邮件的人是否打开了邮件。

下图这三条留存曲线代表2014年12月份的第一周、第二周和第三周用户留存的表现,这就叫数据的监控。留存曲线持续下降,就是从数据监控中发现的问题。

具体来说有这样两个问题:

1.第一周的留存率大幅度下降;

2.第二周没有出现我们非常期望的曲线(留存曲线趋于平稳),我们希望客户留下来,但是还是在降低。降低就意味着总有一天我们拉新过来的所有人都会走掉。

这个时候就制定出来两个目标:

1.我们希望第一周的留存升高,不再继续降低,如果你是一个2C的企业,可能就是次日留存率提高。

2.希望我们的留存曲线不再下降,进入到一种平坦的样式。

目标的留存曲线应该是下图这样:

这家公司通过不断实践和分析,最终将留存率保持在 20% 以上。那么他们是如何做到的?

目标1:提高第一周的留存率

他们已经发现了留存率下降这个问题,但是还不知道问题的原因,接下来需要探索数据找到留存下降的原因:

我们先做一个用户分群,然后分别对比来看留存和流失人群的行为。这家专门做邮箱的公司发现,第一周流失的人当中,在第一天发送邮件次数是一次的有 60% ,发送二次的只有 20% 左右,也就是说 60% 的用户使用了一下产品就走了。

所以接下来我们就要问问这些用户到底为什么走?于是根据用户的反馈做了一个饼状图统计,很明显,有两个大问题:

第一个 30% 的人没有感受到价值:代表这款产品没有产生价值就想把它卸载。

第二个 30% 的人不理解产品用途:这款产品我下载了,但是不是我以为那样的。

这两部分用户占了 60%,我们经常说要倾听用户的心声,首先要解决的就是这 60% 人的问题,由此可以假设:用户没有很快地发现我们的产品价值。

1. 砍掉使用频率低的功能

于是他们做的第一点就是,既然用户不能很快地发现我们的产品价值,那我们就把复杂难懂的一些功能先砍掉,然后看看留存率有没有提高,结果发现留存率继续下降,没有任何提高。

2. 提示用户发现产品的价值

接下来第二个尝试,既然用户不知道我们的产品核心价值是什么,我给他们提示,结果留存率继续下降,这个方法也不行。

3.通过视频引导用户

第三个尝试,既然用户不知道怎么用我们的产品,那么我们就做一个录像,其实很多公司都在做,最后数据表明还是不行。

4. 加了一句提示语之后

他们大概做了 20 多个实验后才发现一个可行的办法:

他们在用户下载安装完产品后,写了一句话:你可以去你的邮箱里使用你的email了。

他们的产品要从网页上下载,而用户使用却是在客户端使用,用户可能没想那么多,觉得既然在网站上下载了一个插件,直接在网站上用就行了,而没有去回到用户的客户端。于是他们就给了一个提示:你现在直接去你的 outlook 用就行了。加了这句话后,留存效果就变了很多。

这个是15年5月的结果,之前是蓝色的,最后提升成黄色。

目标2:提升留存曲线

新用户留存提升上来以后,接下来我们来看第 2 个问题,我们的目标是将处于平稳期的留存曲线上移。对于这个问题,很重要一点就是将产品按照功能拆分,查看每个功能的留存,我们称之为产品留存分析。

我们需要了解这款产品中所有不同功能的留存率,哪些留存率趋势在降低,哪些在升高,并对留存率降低的功能进行分析找出原因。

属于产品方面的,我们利用上面介绍的方法论,进行产品优化;属于运营方面的,我们做运营去换回客户。

他们通过不断试错,分析,监控,将产品功能留存率降低的部分改进,再优化,进而使留存保持在了一个较高的水平。

无论我们现在做留存还是拉新,基本上都是一样的,刚开始的时候我们把每一个关注的

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