1704200227
1704200228
留存的三个阶段
1704200229
1704200230
不同的留存阶段需要采用不同的留存方法。前面提到过的布莱恩·鲍尔弗强调，留存可分为三个阶段：初期、中期和长期。6留存初期非常关键，因为这个阶段将决定用户是继续使用或者购买产品或服务还是使用一两次之后就“沉睡”。因此，初期留存率可以作为衡量产品黏性的一个指标。留存初期并没有一个统一的时间长度。对移动App来说留存初期可能是一天，对于社交网络来说可能是一周或者两周，对SaaS产品来说可能长达一个月甚至一个季度，对于电子商务公司来说留存初期通常是90天。7你应该根据产品的行业标准以及你对用户行为的分析来决定产品的留存初期应该多长。
1704200231
1704200232
留存初期有一个优势。研究表明，这一阶段用户从产品中获得的价值越大，他们长期使用产品的可能性就越大。而且通常这一阶段有许多改善用户体验的机会，这也是HubSpot创建增长团队的主要动机。HubSpot的联合创始人和技术总监达米什·沙阿（Dharmesh Shah）解释说：“当初我们决定启动增长团队是因为我们觉得在试用/用户引导过程中还有很多唾手可得的改进空间。”8我们在第六章介绍过HubSpot团队为改善用户引导所做的努力，而且留存初期本质上是激活阶段的延伸。你可以将它想成是为了确保用户真的活跃，而不是看一眼之后就对产品失去兴趣。
1704200233
1704200234
把这一阶段看成是激活过程的一部分可能更合理，但是，这样区分还是有意义的。对于许多产品来说，新用户需要在特定时间段内重复使用产品并从中获得新体验达到一定的次数才能强化他们对产品价值的认识。例如，Pinterest通过分析用户数据发现，如果新用户在注册后的两周内访问网站不足三次，那么他们很可能弃用产品。这就意味着，增长团队需要努力使用户在这一时间段内至少访问网站三次。任何在Pinterest上注册过的人都知道，Pinterest在用户完成注册后是如何大张旗鼓地鼓励他们再次访问的。
1704200235
1704200236
一旦跨过留存初期，用户就进入留存中期阶段。这时产品带来的新鲜感开始退去，要留住中期用户，增长团队的核心任务是让使用产品成为一种习惯，让用户逐渐从产品或服务中获得满足感，这样无须鼓动用户也会继续使用你的产品或服务，因为这已经成为他们日常生活的一个组成部分。Snapchat的用户在吃早饭或者吃完晚饭时常常翻阅朋友的动态，亚马逊用户想买东西的时候总会第一个想到去亚马逊上搜索，而根本无须鼓动。后面几节我们会介绍一些习惯养成方面的心理学知识，还会介绍一些策略来帮助增长团队提高初期留存用户转为习惯用户的比例。
1704200237
1704200238
最后我们将讨论长期留存的策略。在这一阶段，增长团队的作用是确保产品继续为用户带来更大价值。团队必须试验各种方法不断完善产品，帮助产品开发团队决定升级现有功能或者推出全新功能的时机。这个阶段最关键的地方在于让用户不断重新认识到产品的不可或缺性。9
1704200239
1704200240
什么是好的留存
1704200241
1704200242
在深入讲解如何提高各阶段留存之前，我们先要讨论增长团队需要跟踪哪些数据以及如何通过分析数据来寻找可尝试的增长手段。首先，不同的公司衡量留存的方法可能不同。这是因为用户购买产品或者使用服务的频率在很大程度上取决于产品或服务本身的性质。用户购买一些东西频率很高，但购买另一些东西频率却很低。脸谱网希望用户每天都使用它的服务，但苹果却明白，已经购买过iPhone的客户接下来几年内可能都不会再买（那些新款一上市马上就去买的“果粉”除外）。所以苹果只能等三年之后甚至更长的时间才能知道是否留住了某个iPhone客户。正因为如此，苹果逐渐发展为不仅向客户提供设备，还提供服务。这是一个了不起的增长策略，它使苹果公司得以在新产品发布的间歇更大地挖掘留存用户的价值。购房者在Zillow上搜索房源信息的频率也与食客在Yelp上搜索餐馆推荐的频率不同。同理，买床垫的用户与买鞋子的用户购买频率也不同。
1704200243
1704200244
电子商务领域最基本的留存指标是用户的重复购买率，比如用户每月购买产品的次数。许多电商企业计算90天内的重复购买率。产品不同计算重复购买率的时间单位也不同。因为大多数人每周至少去一趟超市，所以对于食品商店App团队来说可能需要关注短期内的购买频率，比如，大概10天购买一次才是健康留存的标志。
1704200245
1704200246
在设计留存指标时需要将你的计算结果与市场调研得出的同类产品或服务的最高留存率进行比较，或者与成功的竞争对手的留存率进行比较。这些基准可以告诉你用户留存是正常还是比预期更好或者更差。像Airbnb这样的公司永远不能指望用户使用率和留存率达到社交网站的水平，所以选择恰当的基准对于准确判断留存情况至关重要。行业出版物、贸易协会以及诸如弗雷斯特（Forrester）和高德纳（Gartner）这样的研究公司都能够提供不同行业的具体数据。
1704200247
1704200248
到目前为止，我们讨论的都是用户留存的情况，它的反面，也就是每周或每月流失的用户数量也同样关键。流失率本质上是留存率的对立面。比如，好市多（Costco）会员的留存率是91%，那么它每年的流失率就是9%。10一定程度的流失是不可避免的，即使最受用户喜爱的产品也是如此。但是，对于所有公司来说，流失率当然越低越好。
1704200249
1704200250
确定并跟踪群组
1704200251
1704200252
确定了留存的衡量指标后，下一步就是更细致地筛查留存数据。可以利用群组分析方法来确定不同用户群的留存率，这可以让你更加深入地解读数据，找出用户留下或者离开的原因。
1704200253
1704200254
你可以将用户细分为不同类型的群组。最基本的做法是按照获客时间进行划分，也就是按用户完成注册或者第一次购买的日期来分类。通常是按月份分组，但正如前面所讲，对于某些类型的公司而言，按周甚至按天分组可能更有意义。这听上去十分烦琐，但它可以让团队发现留存方面存在的问题，所以一切辛苦都是值得的。按照获客时间来跟踪用户可以让团队掌握用户群的整体状况。随着营销力度的加大，现在获取的用户留存率是否与之前的用户一样高？如果公司成功地吸引大量新用户，这表明销售或者注册进展很顺利。这种情况下，如果不按获客时间来跟踪留存就不容易发现隐藏的流失。
1704200255
1704200256
利用群组分析还可以察觉问题的苗头。比如，增长团队可能发现，某次营销活动或者一年中某个时间段内获取的用户流失情况尤其严重。也许他们发现，前两个月新用户很活跃，但从第三个月开始每个群组都有很多人开始流失。
1704200257
1704200258
为了说明如何发现问题以及如何利用群组分析获得宝贵信息，找出流失原因，我们来看一个视频流服务的例子。这个视频流服务的用户按月付费，并且可以在任意月份取消订购。公司决定按照新用户注册的月份来对用户进行分类。如表7–1列出了这些数据。还要提醒一句，按照群组显示留存数据的电子表格读起来非常困难，所以将各个群组的数据绘制成留存曲线十分有帮助，这样很容易就能发现值得深入调查的数据规律。
1704200259
1704200260
表7–1 群组跟踪工作表（2015.01—10）
1704200261
1704200262
1704200263
1704200264
1704200265
资料来源：克里斯托弗·詹兹（Christopher Janz）11
1704200266
1704200267
表格的左侧是每月注册的用户数，也就是我们要一直跟踪的群组。表格上半部分记录的是各个群组每月留存下来的用户绝对数。可以看出，1月注册的150名新用户中，留存到2月的有140人，3月130人，这之后每月的留存人数以相对稳定的速度递减，7—10月该群组继续使用服务的人数维持在95人左右。再往后你会发现，2月和3月注册的用户也显示出相似的留存比例。
1704200268
1704200269
但是，4、5、6这三个月发生了急剧变化。最明显的是每月新增用户的人数从之前的100多人陡增到6月的450人。如果公司的增长团队只是以获取新用户为目标，那么他们就该欢喜了，因为他们成功地提高了每月的注册量。但是，仔细观察你会发现，4、5、6月这三个群组的留存情况没有前面几个月好。数据显示，注册当月一过这三个群组的用户数量就开始急剧下滑，而且留存数量也没有像1—3月那样表现出任何稳定的迹象。
1704200270
1704200271
为了让这些数据在“总览图”中更加一目了然，团队可以利用群组图表中的数据绘制留存曲线图。为了简化问题我们只绘制两个群组——1月群组和5月群组，但其实增长团队通常会同时绘制所有月份的留存曲线。从图7–3可以看出这两条曲线差别很大，当1月的曲线开始趋于平稳时，5月的曲线还在继续下行。
1704200272
1704200273
1704200274
1704200275
1704200276
图7–3 群组比较反映出巨大差异