安卓手机留存率排行榜 数据分析-如何计算分析留存率

大家平时对科技都十分关注，今天为大家整理了安卓手机留存率排行榜 数据分析-如何计算分析留存率，下面就随168排行小编一起来看一下吧。

手机游戏什么样的留存率算是平均水平

Facebook平台流传出 留存率 “40–20–10”规则，规则中的数字表示的是次日留存率、第7日留存率和第30日留存率。规则所传达的信息如下：
如果你想让游戏的DAU超过100万，那么新用户次日留存率应该大于40%，7天留存率和30天留存率分别大于20%和10%。
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数据分析-如何计算分析留存率

产品经理在做留存率分析之前，首先结合产品的的业务特点和产品的增长的模式，确定产品业务目标是否和留存率有关。

用户增长可分为以下三种模式：黏性增长、病毒增长 、付费增长。

黏性增长 ，培养用户忠诚度，以用户留存为主。比如知乎、罗辑思维类等内容类产品或者百度开放平台这类To B 的商业模式，客户关系的维护，用户的续存很重要。此类增长模式下的产品业务目标以用户留存率和用户续费率为主。

裂变式增长 ，在短周期内通过用户社交网络，自发传播。这种增长模式常见于微信社交类产品，拼多多这种2C交易类产品。这类产品的初期业务目标是传播周期，用户增长速度。

付费增长 ：从免费到付费的转变，持续付费增加LTV；或者直接付费获取服务。比如印象笔记、 ProcessOn 等工具类产品，或者手机、相机等3C工具类产品。此类产品的业务目标是用户付费转化率，产品复购率。

留存的统计方式是以下三个维度的组合合集：

（1）新增、活跃

新增留存，主要分析 新增用户 对产品的忠诚度。若分析的时间段内有新功能增加或者功能优化，提升了用户体验， 新增留存的变化 是衡量此功能产品价值的一个很好地标准。

活跃留存，活跃用户的留存是监测产品质量/黏性、了解某个渠道质量的一个重要方法。

一般活跃留存＞活跃留存，因为活跃用户的忠诚度高于新增用户。

（2）设备、账号

一般设备数和账号数是一致的，但是有两种情况比较特殊：第一种是使用同一账号在不同设备上登录，此时设备数＞账号数的情况，比如同一淘宝账号在不同的手机端登陆使用；第二种是同一设备登陆不同的账号，此时账号数＞设备数，比如同一手机登陆两个微信账号。

（3）第N日、N日内

第N日、N日内的选择，很大程度上和分析目的和产品性质有关。一般长周期内使用次数低的产品，如酒店、旅游类产品，可以用N日内留存计算（务必去重！），但N日内的留存计算方式往往很高，因此可参考性很小。此外N日内留存主要是为了分析流失，即一段时间内有多少设备/账号活跃过一次之后就流失了，但随着 N的增加，N日内留存会越来越多，即随着时间的流逝，留存数越来越大，这是不合常理的。因此实际应用用很少用N日内留存。

而时间周期，一般关注次日留存、3日留存、7日留存、30日留存，具体的时间周期根据用户使用产品的习惯、产品性质、分析数据的目的而定。

组合三种维度留存的定义，有八种统计方法，以登陆行为为例说明，具体产品到底是达到什么条件才算做留存具体定义即可：

注意：统计N日内留存时，一定要去重，否则留存可能会大于100%

以7日活跃设备留存率为例说明留存率计算方法：

（1）7日 日 留存率= ✖️100%，如黑线标识的用4号活跃过的设备在11号仍活跃的活跃设备数除以4号的活跃设备数。

（2）7日 日 留存率= ✖️100%，新增当日为第0日，下一日为第1日。之所以这样计算，这是因为有些产品的使用习惯有时间周期限制，如办公类产品，周末使用率低，这种计算方法可以避免计算出的留存率比正常偏低。，如红线线标识的用4号活跃过的设备在10号仍活跃的活跃设备数除以4号的活跃设备数。

（3）7日 内 留存率 = ，第1天活跃的设备数中，在第2天至第7天 仍活跃的日活跃设备数除以第1天活跃的设备数。

更多日期选择还可以

若大盘留存异常，可以再分产品渠道、用户来源、用户群、分功能等角度具体分析。当然产品、运营、技术、市场每个环节都会对留存产生影响，需要多角度分析，此处不再展开。

这种对比可以从多个角度分析，不限于用户群、用户来源、用户行为、产品渠道、产品功能等。更精细化的留存分析还可以过滤用户某一行为再对比分析留存。

例如，某功能留存高于大盘的留存，或者某功能的留存率较高，则此功能对产品的价值比较大，可以通过产品的调整，使更多用户使用此类功能，提高留存率。或者若对比男女用户群的留存率，发现男性用户的留存率比女性低，可以分析原因，优化产品策略，也可以调整产品推广渠道，以吸引女性用户。

分析以下留存图（也可称为手枪图），通过该图的数据，可以看出新增激活用户整体留存情况，随着产品的优化，存留率有没有越来越高，或者随着时间的流逝，产品的粘性是否有下降，

新增用户的留存率曲线有两个特点：前期快速下降、一定时间后进入平稳期。

想要提高产品的留存率曲线的表现，可以从以上两个角度出发，缩短用户进入平稳期的时间 (尽快激活) ，并且让更多的用户进入平稳期 (激活更多) 或者通过发现产品问题优化产品体验召回的流失用户的。当然最终还是需要惊喜的产品体验，使用户逐渐形成习惯，增强产品的不可或缺性。

汽车中客户留存率关键指标有哪些

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作为一个App运营人员，数据指标的把控对运营工作起着至关重要的作用。但是提起数据，运营人员往往会面临：我需要了解的数据指标有哪些？哪些是核心指标？该如何进行数据分析？等问题。其实，从用户获取到用户留存的过程中，分阶段地进行数据指标的汇总，系统地建立起对数据的清晰认知对于运营很关键。那么，从用户获取到用户留存，运营必备的数据指标都有哪些呢？

一、用户获取

拿App来说，一款App上架后，核心目标是要获取用户，从用户首次接触、用户建立认知、用户产生兴趣最终到用户注册/下载。每一个流程都会涉及多个数据指标。

1、渠道曝光量

既然要触达用户，那不可避免地要面临渠道推广的过程。App可以选择多个渠道进行推广，比如搜索引擎、新媒体平台、官网、落地页、地推等渠道，那渠道曝光量就是在某个渠道上展现给用户的推广内容有多少的浏览量，只要有流量，就会有曝光数据。App做推广也会要在渠道上投放广告，那么渠道的曝光量也会对广告投放策略进行指导和优化。

2、广告转化率

将产品内容曝光在渠道上，那下一步目标用户就该有所行动。一般会有以下几个与渠道广告投放有关的数据指标。

CPM（Cost Per Mille）是指每1000个独立IP展示广告的成本，它按多少人看到广告计费，传统媒介比较倾向采用。CPM推广效果取决于印象，用户可能浏览也可能忽略，所以它比较适合在各类门户或者大流量平台采用Banner形式展现品牌性。

CPC（Cost Per Click）指用户每次点击付费广告的成本，按点击计价，对广告主来说，这个比CPM的土豪作派理性多了。也有很多人会认为，CPC不公平，用户虽然没有点击，但是曝光带来了品牌隐形价值，这对广告位供应方是损失。

CPS(Cost per sales)，指按照销售效果付费，就是我们常说的提成。如果别人帮助你卖出去了产品，你需要给别人一定比例的分成。CPS是最有良心的广告了，因为流量不收费，卖出去了才收费。

CPA（Cost Per Action）用户的行动成本，按用户行为计价，行为可以是下载也可以是下单。CPS可以包含于CPA内，CPA收益高于前两者，风险也大得多，它对需求方有利对供应方不利。

以上四种是常见的推广方式，渠道推广所面临的用户画像越精准，内容与用户越匹配，则越容易产生收益。

3、用户来源渠道数据

既然在各个渠道上投放了广告内容，那具体吸引来的用户效果如何呢？可以通过某个渠道推广页的点击率、访问量、注册量、安装量等数据进行把控，不仅可以对单一渠道数据进行分析复盘，同时也可对比多个渠道数据效果，有助于节省推广成本，优化运营策略。Xinstall为App提供全渠道数据精准统计，每个渠道数据生成渠道报表便于对比分析，同时还会根据数据情况形成渠道转化漏斗，提供用户从访问到最终安装转化的流失情况，也有助于优化每一步的转化策略。

4、渠道ROI

ROI适用于很多市场营销和运营的活动，即投资回报率。企业所做的一些市场营销、运营活动，都是以能获利为出发点，当运营活动的ROI大于1，说明这个活动是成功的，能赚钱。但很多运营人员只是知道ROI这个概念，却并不知道该从哪方面入手去分析渠道ROI，接下来说说会涉及哪几个方面：

（1）定义用户的唯一标识

从最开始就给每个渠道上存在的潜在用户分配个人ID，以后这个ID的行为数据（包括点击、下载、购买、复购等）就可以很好地精准追踪到。同时也可以对这个ID的来源渠道进行有效辨别。当然，要实现这一点，需要企业对于线上线下不同渠道采用不同的渠道标识，并能将用户个人ID与其渠道来源进行绑定。

（2）完善用户的基础属性信息

对于用户基础属性信息的采集，有助于运营人员对目标人群精准定位并进行画像，产品与用户也能更好地连接起来，如用户地域、浏览路径、用户设备信息、IP等信息。企业通过线上线下渠道引入的潜在用户会有一定比例成为正式付费用户，运营人员应及时将这些用户信息录入CRM系统中，由销售人员继续跟踪，提升转化率。Xinstall可以做到精准统计新增用户的IP分布、地域分布、设备终端分布、网络及运营商分布、App版本分布等用户基本属性数据，也有效防止了渠道数据存在作弊的情况。

（3）持续跟踪和挖掘用户的行为数据

潜在用户进行了明确的消费行为，转化成了正式付费用户，意味着其开始使用企业的产品或服务。但是这只是开始，还要持续保持对用户的关注。用户在使用产品过程中会有对于产品的体验、感受以及行为信息，这些数据既是精准营销的决策依据， 同时也是优化改进产品的重要基础。用户在持续获得服务的过程中，通过与企业的多次交互，可以持续收集更全的用户属性信息。

（4）根据用户“画像”调整投放渠道

前面几个阶段对于目标用户画像会有清晰的认知，接下来需要通过用户“画像”来调整投放渠道。现在，企业了解到不同投放渠道引入的流量，还掌握了流量转化、转化用户的属性、行为

活跃度、购买力、留存率等全方位的信息，就有条件实现极致精准营销了。一方面，企业需要综合分析渠道的贡献价值，调整各渠道的投入比例。另一方面，根据收集到的用户信息，企业可以通过挖掘逐渐生成用户的“画像”，了解高净值用户的特征，再根据用户“画像”寻找更多的对应渠道，补充到自己的投放组合里，实现更全面的营销覆盖。

3、获客成本

用户获取必然会涉及到成本，获客成本是营销成本+营销人员人力成本+营销工具成本的总和，单个客户成本=获客成本/客户数。获客成本不只是简单的数字，对于获客成本的清晰认知，有利于运营人员验证推广决策的正确性。

4、日App新增用户量

新增用户数是用户获取的核心指标。新增用户可以进一步分为自然增长、分享裂变和推广增长，自然增长是用户进行自主搜索来的，分享裂变是老带新的过程。而推广增长是运营人员主动控制下增长的用户量。运营需要对每个用户增长来源数据有清晰认知。比如分享增长效果，可以通过Xinstall分享报表进行查看，精确到每一个分享人ID所分享的次数、分享查看的次数以及邀请到的新用户数量，还会对这些新用户最终的留存进行统计。

二、用户活跃

随着运营越来越精细化，用户活跃度也会作为运营数据的核心指标。

1、日活跃用户/月活跃用户

通过不同的活跃状态，将产品使用者划分出几个群体，比如将活跃用户细分出新用户、活跃用户、忠诚用户、不活跃用户、流失用户、回流用户等。不同群体构成了产品的总用户量。健康的产品，流失用户占比不应该过多，且新增用户量要大于流失用户量。

2、PV和UV

PV（PageView）是页面浏览量，用户在网页的一次访问请求可以看作一个PV，用户看了十个网页，则PV为10。UV（Unique Visitor）是一定时间内访问网页的人数。在同一天内，不管用户访问了多少网页，他都只算一个独立访客。怎么确认用户是不是同一个人呢？一般会用唯一IP识别或手机设备的追踪，这也是防止渠道刷量作弊的一个技术手段。

3、日均在线时长

不同App产品类型的访问时长不等，社交App肯定长于工具类App，企业要根据自身产品的特点和在线时长，实施相应的手段来提高日均在线时间。

三、用户留存

1、用户留存率

用户留存率是指在某一时间段内首次启动APP的用户经过一段时间后，仍然启动APP的用户数占新增用户数的比例；它是衡量产品的用户黏性，产品功能迭代是否成功的重要指标；同时还可以衡量渠道质量。用户留存率可以分为次日留存率、7日留存率、14日留存率、30日留存率；

2、用户流失率

与用户留存率恰好相反。如果某App新用户的次日留存为30%，那么反过来说明有70%的用户流失了。流失率在一定程度上能预测产品的发展。

总结：
所以从用户获取到用户留存整个流程来看，用户从最开始接触产品到最后成为忠实用户，每一个转化环节都会影响最终转化结果，时刻保持对各个节点数据的清晰认知，可以对转化结果进行原因追溯。数据分析从来不简单，但是却是运营人必备的自我修养。Xinstall，帮你降低App推广成本、提高App渠道推广效率 ；快速识别刷量数据，实现精准投放，助力用户增长。

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