留存分析
1. 什么是留存分析
留存率反应的实际上是一种转化率，基于“AARRR”用户全生命周期分析用户从初期的不稳定用户转化为活跃用户、稳定用户、忠实用户的过程。用来控制优化产品运营策略降低用户流失，提升整体活跃度
留存分为次日留存，三日留存，7日留存，1月留存，三月留存。我们通常关注的是次日，三日，七日留存。
次日留存：新用户在首次使用后次日再次使用的比例。关注次日留存可以第一时间发现产品升级后体验效果。
三日留存：新用户在首次使用后三日后再次使用的比例。
七日留存：新用户在首次使用后七日后再次使用的比例。关注七日留存可以分析用户一个完整试用周期的留存情况。
1月留存：1月留存统计口径以此类推。分析月留存可以分析产品升级后的稳定性。
业界留存40 – 20 – 10法则，新用户的次日留存应该大于40%，7日留存大于20%，30日留存大于10%算是合格标准。
2. 为什么要做留存分析
比如saas企业，如果在获客后客户迅速又流失掉，不仅丢失一个潜在的用户，同时也会消耗企业的时间和金钱成本。如何在获客后让用户从不稳定用户，逐渐转化为活跃用户，成为忠用户是每一个企业需要认真思考的事情。
如果只是做活跃度分析是否可以？举个例子，比如企业近期做了营销活动，表面上活跃可能还比较漂亮，但如果老用户也在流失的话，活跃用户会造成假象。
用户留存时间越长我们获得的利润越大，如果用户在未达到获客成本的临界点客户就流失掉，该客户就属于亏本客户。
3. 自定义留存
留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考查进行初始行为后的用户中，有多少人会进行后续行为。这是衡量产品对用户价值高低的重要指标。借助用户留存,您可以分析每个同期群用户的留存流失情况,制定精准的产品运营策略.
4. 如何自定义留存
a. 两种方式进入自定义留存。
- 自定义设置-自定义留存-新增自定义留存
- 通过留存分析-新增自定义留存
b. 设置自定义留存参数
分组名称：自定义留存的名称，比如定义“访问留存”。
后续行为：指用来定义用户留存的行为，比如“浏览页面”定义浏览留存，“登录”定义登录留存，“购买”定义“购买留存”。
计算规则：支持按照“访问COOKIE”和“用户UID”计算留存量。
c. 定义留存，比如定义“默认留存”。完成1次“浏览页面”即为默认留存。如下图所示：
d. 定义完成后在留存分析里就可以按多维度、多时间维度分析
您可拥有的自定义留存总数由您购买的产品版本决定。
5. 如何做留存分析
a. 在GeekData分析平台用户行为分析-留存分析模块选择在自定义留存中事先定义的留存。比如，我们选择“默认留存”。
b. 选择分析维度和筛选条件。
c. 图标可以按照时间、按周、月维度分析留存。
6. 如何提升用户留存和活跃？
6.1 我们需要思考为什么愿意留下？
如果我们的产品能满足用户的需求，解决用户的问题，用户就愿意留下来。通过多维度留存分析，发现网站存的问题，并不断优化产品，提升体验是提升用户留存的不二法门。
6.2 提升活跃留存GeekData解决方案：
6.3 用的提升产品留存的方法：
给一个回头的理由
专注解决用户问题，而不是为了留存而留存
每一款产品都是为了解决用户的问题需求，比如微信解决社交需求，百度解决用户检索信息的需求。一定要思考产品能给客户带来的价值。而不是一味地为了留存而去分析留存。
寻找精准目标用户，从源头提升留存率
功能简单易操作
简单易操作的功能是用户体验的重要保证。复杂的应用降低用户体验也就降低了用户的留存。特别是用户第一次使用产品，如果感觉操作困难，一定程度上影响产品的次日留存，也会不断地积累、传播产品的负面评价。
重视用户的意见反馈
从用户的一家反馈中，我们可以挖掘出用户的需求和需要优化的地方。所以，有用户反馈问题建议，产品服务团队要第一时间给客户满意的解答。一方面收集产品优化的方向，另一方面重视用户的问题也是提升留存率的重要方法。
通过GeekData留存分析系统分析哪个渠道，哪个维度用户留存率最低。用可靠地数据分析结果报告指导产品的优化。提升用户留存。
7. 留存分析如何统计
7.1 GeekData特色：
同期群分析：对同一批用户，不同时期同比分析。