在流量运营的工作当中首先会通过渠道做用户拉新，用户来了之后要设法留住这部分用户，让用户尽可能的在平台上活跃着，那怎么样让用户更好地留在平台上呢？怎样保证用户的活跃度和参与度呢？这个时候就需要做用户留存的分析，那么该从什么地方去着手呢？
02.用户留存的效果分析实例这里仍然用《举个真实的业务例子，让你秒懂数据分析是什么》一文中提到的无人货架业务的案例，这个案例的背景是通过对新用户复购率和高频用户特征的分析，希望通过分析不同类型用户的特征找到提升用户留存的一些办法和措施。
第一步是分析现在的新用户的复购率是什么样的。
根据常识可知，一般购买的时间离得越近，用户的复购率会越高。通过上图的数据可知，比如今天买了明天再来买的用户占比是14%，就是说第一天消费了第二天再来消费的这一部分用户的比例是14%；然后越往后这个复购率会不断下降，但七天的用户复购率会有一个回升，主要原因是这个无人货架面对的用户群体是办公室群体，用户购买的频率大致是以七天为一个周期，比如有的用户习惯在中午进行一次消费，如果这部分用户周五消费了那下周五有比较大的概率再来消费。
第二步根据经验做假设，找到影响用户留存的关键因素。该怎么样找到提升用户复购率的方法？或者说复购率高的这部分用户有什么样的特征？根据在日常做数据工作积累的经验，你可能会有一定的感觉，就是什么样的动作对于用户继续成为忠实用户并继续留存下来是比较重要的，这个时候可以进行一些大胆的猜测，猜测有了方向之后是通过数据去验证这个猜测到底是有效还是无效的。可能一猜就猜到一个比较靠谱的想法，并且通过数据能够验证这个想法是对的；但也可能这个猜测跟数据有比较大的差异，这个时候需要根据业务的特性，这个案例是办公室无人货架的业务，那什么样的动作对于用户留存下来可能性比较大呢？根据经验会有这样的一个猜测，不同的用户对货架上的商品会有不同的需求，也就会有不一样的购买习惯。比如经常加班的用户可能经常购买的是能够扛饿的产品，像方便面、面包等食物能帮助他快速的解决饥饿的问题，且这部分用户的复购率应该比较高。现在假设用户的购买习惯对复购率会有一些影响，要分析购买习惯，那首先要将无人货架上的商品进行分类，比如说有一部分用户专门购买扛饿的产品（方便面、面包等），有一部分用户可能喜欢在下午的时候购买小零食，有的用户可能喜欢喝饮料（脉动、可乐等）。
第三步用数据验证假设，发现购买饮料用户的复购率差异较大。
下面通过数据验证一下购买不同商品的用户的复购率是不是不一样的。通过数据分析发现购买饮料的这部分用户的复购率的差异比较大，如图，橙色曲线是购买饮料用户复购率的数据走势，很明显能看到购买饮料用户复购率比中间灰色的曲线代表的所有新用户的复购率和最下面蓝色曲线代表的没有购买过饮料用户的复购率都高。如果新用户在七天之内购买了饮料品类的商品，那它的复购率基本比没有购买过饮料的用户的复购率高70%，这是一个比较大的差异特征。此时可以做一些动作促进新用户购买饮料，让他形成购买饮料的习惯。
首先弄清楚购买饮料的用户数和没有购买饮料的用户数以及占比的情况。
从上图可看到从18年5月1日到6月20日这个时间段，购买饮料的用户数基本上是呈上升的趋势，因为随着天气越来越炎热，购买饮料的新用户的数量和用户的占比都在逐步上升。这是一个比较好的消息，因为购买饮料用户的复购率比没有购买过饮料的用户的复购率要高一些，此时可以去寻找一些抓手，就是通过一些方法引导用户的消费习惯，让用户形成在七天内购买饮料的习惯。
这时可以进行一些分析测试，根据常识可知夏天天气越来越炎热了，大部分的用户喜欢喝一些比较凉爽的饮料，那么可以对比一下有冷饮柜的点位和没有冷饮柜的点位之间购买饮料的用户数占比的差异。
如图，橙色曲线是有冷饮柜购买饮料的新用户数占比明显高于没有冷饮柜的新用户数占比，那么可得出的结论是有无冷饮柜是提高用户购买饮料的一个比较重要的措施。接着分析目前各城市的无人货架点位有无冷饮柜的占比情况。从图中可以看到上海、广州有冷饮柜的点位占比较高，建议增加天气炎热城市的冷饮柜的投放，以便增加饮料商品的销售占比，同时更好地让用户养成购买饮料的习惯，进而提高用户复购率。
第四步分析高频购买用户和低频购买用户购买的商品的差异。
上图由上往下是用户在七天之内不同购买次数的购买商品类型的占比分布图，从这个图可以发现高频用户的一个特征是，当用户购买的频次越高，则用户消费酒水饮料的商品的占比越高。
综合上面的分析，可以得到如下结论：1.在14天之后周期内的用户复购率增长比较缓慢，建议将14天未复购的用户定义为流失用户，在用户最近一次购买日期距今快到14天时，可以通过短信通知、发送优惠券或者新品上架提醒等方式及时唤醒用户复购；2.在新用户第一次下单的7天内（包括当天），如果有购买饮料，复购率和留存率要明显高于没有购买饮料的用户；3.在天气炎热的情况下，有冰柜的点位销售的饮料的商品的占比要明显高于没有冰柜的点位，建议增加各个城市的有冰柜的点位数量；4.用户购买频次越高，购买的酒水饮料的商品数量占比越大、休闲食品的占比越小。
03.用户留存的效果分析总结最后对本案例的用户留存分析思路做个梳理和总结：1.首先要知道目前你的网站或者产品的用户留存周期，结合数据和运营的经验定义清楚流失用户周期，可通过有效的唤醒动作降低流失率以提高用户留存；2.根据业务特性分析不同类型的用户的留存率，用户的类型要根据具体的产品划分，根据经验和与运营沟通猜测影响用户留存的关键因素并通过数据去验证这些猜测；3.重点分析留存高频次的用户和低频次的用户间的差异，发现高频次的用户的特征；4.在分析的过程当中不断对不同维度的用户进行拆解，能够找到一些提升用户留存的方法。
比如一个投资类的APP，先猜测什么样的动作能提升用户的留存率？如果用户在这里预存了一笔钱，存过钱的用户带来的机会要比那些没有存过钱的用户可能要更高一些，这时可通过数据去验证一下，就是有存过一笔钱的用户的留存率和没有存过钱的用户留存率分别是什么样的？以及存钱的金额高低是否会影响用户的留存率？可以做一些大胆的假设并通过数据验证这些假设。如果找到了影响用户留存的关键特征，比如使用过定期存钱功能的用户的留存率较高，那么就想办法让用户更多地使用这个功能，例如可以通过不断的提醒用户使用这个功能，通过一些抓手能够有效地提升用户的留存率。
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