留存率=登录用户数/新增用户数*100%
2020-12-01 15:26:58 阅读(168) 评论(0)
保留率的概念对每个人来说都不陌生。我们通常看到的更多的是固化保留率。一般统计周期为每天,包括次日、7日、14日、15日、30日、60日等;如果你想看到更灵活的保留率维度,比如在一定的日期内,所有人都经历过这样一个过程:向分析师提供需求-向技术提供需求-向分析师获取数据并分析保留率-向PM/操作提供数据结果。这个过程至少需要一天的时间才能得到最终的结果,这不仅延迟了调整网站运营策略的最佳时间,还可能是由于时间间隔的数据误差。这个过程确实降低了工作效率。有没有办法更独立、更灵活地计算保留率?这个过程确实降低了工作效率。有没有办法更独立、更灵活地计算保留率?1、保留率是多少?在互联网行业,用户开始访问网站/应用程序,因为新的或促销活动吸引了用户,但一段时间后,一些客户可能会逐渐流失。保留率定义为用户在一段时间内开始使用网站/应用程序(一般定义为注册),一段时间后继续使用的人被认为是保留用户。保留率反映了网站/应用程序的质量和保留用户的能力。(一般统计周期为天,常见周期维度为次日、7日、14日/15日、30日、60日、90日),如次日保留率:(第一天新用户数,第二天登录用户数)/第一天注册用户总数7天保留率:(第一天新用户数,第八天登录用户数)/第一天注册用户总数30天保留率:(第一天新用户数。第31天还登录的用户数量/第一天总注册用户保留率 ≠这是一个非常严重的误解,将活动率留存率与活动率混为一谈。人们经常使用日常生活(以下简称DAU)来监控网站/应用程序。有时日常生活在一段时间内会逐渐增加。这是一个很好的现象,但如果忽略保留率计算,结果可能是错误的。例如,一家公司做了很多新的推广活动,带来了很多新用户,其日常数据也应该增加,但最终用户不一定增加,甚至可能减少,只是太多的新用户和掩盖保留率问题,事实上,用户保留正在逐渐减少。例如,一家公司做了很多新的推广活动,带来了很多新用户,其日常生活数据也应该增加,但最终用户不一定增加,甚至可能减少,只是太多的新用户和掩盖保留率问题,事实上,用户保留正在逐渐减少。2、如何在数据平台上实现留存率?(1)如何设置维度:日期维度值:新注册用户: 保留设置(注:保留率可同时计算多个,如次日保留、第7日保留、第30日保留、第一季度保留等。)(2)保留率设置经过大量相关数据调查,我们最终确定保留率可以按日、周、月、季、年或自定义时间计算。以前大部分保留率都是以日为维度的,然而,这些周、月甚至定制时间的个性化需求非常强烈,可以帮助我们的客户了解更具体的网站保留数据,并制定更正确的网站运营策略。根据固定时间:最基本的设置,只检查未来固定时间的保留周期:选择固定时间,包括:日、周、月、季、年,如N、N、上图7;日期字段:选择工作表中的日期字段,如用户访问时间;选择日期:即保留周期的开始时间、默认固定时间、自定义设置时间段;值设置:保留率、保留数、这应该不难理解;上图含义:今天之后的第7天,即7天;根据范围和时间:设置更灵活。您可以查看未来某一时间范围(根据固定周期,如第一周-第七周)的保留周期:根据范围和时间选择保留率,包括日、周、月、季、年,如第n日至第m日、第n月至第n月,从第一天到第七天(即第二天-7天)设置上图;日期字段:选择工作表中的日期字段,如用户访问时间;所选日期:即保留周期的开始时间和默认固定时间。在这里,我们选择定制设置时间段;数值设置:保留率、保留数、这应该不难理解;上图含义:2016-07-21-2016-07-31期间新用户总数对应的次日-7日保留;根据自定义时间段:最个性化的设置,可以随意查看未来某一时间段的保留率(图1,选定的日期:固定时间)(图2。所选日期:自定义时间段)保留期:保留率按自定义时间段计算,如2016-08-04-2016-08-31;日期字段:选择工作表中的日期字段,如用户访问时间;所选日期:即保留周期的开始时间,可选择固定时间(今天)或自定义时间段;值设置:保留率、保留数、这应该不难理解;图1含义:2016年8月4日至2016年8月31日注册用户的保留;图2含义:2016年7月21日至2016年8月3日新用户总数为2016年8月4日至2016年8月31日;此外,需要注意的是,在高级选项中,“在计算保留率时,计算值可能存在多个状态”这句话是这样理解的:例如,大多数网站使用用户ID来计算新用户和用户保留率。新用户只对用户ID做出计算判断(例如,访问时间-创建时间=0,即用户ID为新用户),保留率也计算用户ID,除了之前留下的用户外,访问日期的用户还有当天访问的新用户。此时,必须排除当天访问的新用户。只有以前留下的用户才能被视为留存用户,计算出的留存率是正确的。如果保留率计算对应的字段没有这样的例外,则可以忽略所谓的“高级选项”。如果保留率计算对应的字段没有这样的例外,则可以忽略这个所谓的“先进选项”。以上是数据平台上如何灵活设置保留率的相关内容。下一阶段,我想与您分享保留率的设计概念和一些实际应用场景,并从产品设计的角度与您分享更多关于保留率的知识。
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