分析留存衰减的方法有几种
顾客留存率与流失率指标
监控顾客留存率与流失率的关键
指标
01
顾客留存率关键指标
• 日留存率、周留存率、月留存率：分别
反映不同时间周期的顾客留存情况。
• 顾客留存率变化趋势：分析顾客留存率
的变化趋势，预测未来顾客留存情况。
02
顾客流失率关键指标
• 日流失率、周流失率、月流失率：分别
反映不同时间周期的顾客流失情况。
建立顾客留存率与流失率的分析体系
数据收集与整理
分析方法
• 收集顾客数据：包括顾客基本信息、
• 描述性分析：分析顾客留存率与流失
购买记录、服务记录等。
率的总体情况。
• 整理数据：对收集到的数据进行整理，
• 影响因素分析：分析顾客留存率与流
便于分析。
失率的影响因素。
• 预测性分析：预测未来顾客留存率与
服务质量对顾客留存率与流失率的影响
• 高品质产品有助于提高顾客留存率，
• 高服务质量有助于提高顾客留存率，
因为顾客更愿意继续使用满意的产品。
因为顾客更愿意继续使用满意的服务。
• 低品质产品可能导致顾客流失，因为
• 低服务质量可能导致顾客流失，因为
顾客可能转向竞争对手。
顾客可能转向竞争对手。
价格策略对顾客留存率与流失率的影响
• 顾客流失率变化趋势：分析顾客流失率
的变化趋势，预测未来顾客流失情况。
根据分析结果调整策略以提高顾客留存率与降低流失率
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调整产品品质与服务质量
调整价格策略
调整营销活动与销售渠道
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
• 根据顾客留存率与流失率的影响因素
时间衰减算法
时间衰减算法介绍时间衰减算法是一种常用于数据处理和分析的技术，它充分考虑了时间因素在数据权重中的影响。
在许多现实场景中，随着时间的推移，数据的重要性逐渐减少，时间衰减算法就是为了解决此类问题而设计的。
本文将深入探讨时间衰减算法的原理、应用和优缺点。
原理时间衰减算法的基本原理是将时间因素作为一个衰减因子，用于降低数据的权重。
随着时间的推移，数据的权重会逐渐减小，使得旧数据的影响逐渐减弱，而新数据的影响逐渐增强。
如何计算衰减因子的大小是时间衰减算法的关键。
应用场景时间衰减算法可以应用在很多不同的领域，以下是一些常见的应用场景：推荐系统在推荐系统中，根据用户的历史行为和兴趣，系统需要生成个性化的推荐结果。
然而，过去的行为不一定能够准确反映用户的当前兴趣。
通过使用时间衰减算法，可以更好地反映用户的最新兴趣，提供更准确的推荐结果。
搜索引擎搜索引擎在返回搜索结果时，往往会考虑搜索关键词与网页的匹配度、网页的相关性和网页的权重等因素。
然而，搜索结果的相关性和权重可能随着时间发生变化。
使用时间衰减算法，可以更好地反映最新的相关性和权重，提高搜索结果的准确性。
舆情分析舆情分析是对公众舆论进行监测和分析的一种技术。
在舆情分析中，对于过去一段时间内的舆情数据，使用时间衰减算法可以更好地反映最新的舆情趋势，帮助决策者及时了解和回应社会关切的问题。
时间衰减因子的计算时间衰减因子的计算通常使用指数衰减函数。
常见的指数衰减函数有以下几种：线性衰减线性衰减是一种简单直接的衰减方式。
衰减因子随时间线性递减，衰减速率恒定。
线性衰减的计算公式为：decay_factor = 1 - decay_rate * (current_time - start_time)，其中decay_rate是衰减速率，current_time是当前时间，start_time是数据的生成时间。
指数衰减指数衰减是一种更常用的衰减方式。
衰减因子随时间指数递减，初始衰减速率较快，后期递减速率逐渐减小。
如何准确的计算并提高APP用户留存
如何准确的计算并提高APP用户留存作为一个开发者或运营者，提高APP用户的留存率是非常重要的，因为用户留存率不仅关乎用户体验，也直接影响到APP的盈利能力和发展前景。
以下是一些准确计算并提高APP用户留存率的方法，供参考：
一、计算APP用户留存率
1.留存率定义：
留存率是指在一些时间段内仍然活跃使用APP的用户比例。
常见的留存率指标有1日留存率、7日留存率、30日留存率等。
2.计算方法：
计算留存率需要先定义一个时间段，例如1天、7天或30天，然后统计该时间段内所有新用户中，有多少用户在该时间段结束后仍然活跃使用APP。
留存率计算公式如下：
留存率=（一些时间段内仍然活跃的用户数/初始用户数）*100%
留存率的计算依赖于用户的活跃数据，可以通过用户的登录记录、使用时长记录等方式进行数据收集。
也可以通过第三方数据分析工具获取用户的留存率数据。
二、提高APP用户留存率
1.提供优质的用户体验：
用户体验是留存率的核心。
通过提供简洁易用的界面、流畅的操作、快速的加载速度等优质的用户体验，可以增加用户使用APP的乐趣，并促使用户长期使用。
用户运营：5步学会用户留存数据分析
GrowingIO的用户留存曲线这是一个常见的留存曲线，我们把它分成了三个部分：第一部分是振荡期，第二部分是选择期，第三部分是平稳期。
其中振荡期的优化空间最大，将振荡期引起用户流失的问题解决（引导页/核心功能优化），可以有效的提升其他两个时期的用户留存率。
优化振荡期后的留存效果曲线图变化4 用户留存分析流程第一步：分组用户留存分析的第一步是按照不同的（时间/渠道/行为等）维度进行用户分组。
比如我们在对用户留存率进行日常的数据分析时，通常是按照单个自然日进行分组，然后对任意时间段内获取到的新用户在留存率上的表现做出个报表。
某社区类app的用户留存情况解读上图是某社区类APP按照用户的获取日期进行了一个用户留存情况的分组。
从图中可以看到具体每一天的用户留存表现情况。
比如在6月28日这天获得的用户，一天后留存率27.8%，两天后留存率是13.5%，三天后留存率是11.3%。
如果想深度地挖掘哪里出了问题才导致这款社区型app的次日留存率这么低，只有这种图是不够的，我们还需要进一步地分析用户行为分析。
第二步：对比运营想通过对用户留存率的数据分析找到优化方案和检验运营策略效果，最核心分析的方法是根据用户行为进行分组的比较，因为绝对的数值在大多数场合下是没有意义的，只有通过在不同维度之间做数据的比较分析，能帮助运营找到数据变化的原因。
比如对于百度贴吧客户端来说想验证看贴对新用户的留存效果，则可以对同样是来自A渠道的新用户进行（有使用看贴/未使用看贴）行为分组比较。
通过比较可以知道使用过看贴功能的新用户和非使用过该功能的新用户，在三日留存率上相差50%以上（说明看贴对新用户留存用正向促进作用）。
新用户看贴和不看贴的三日留存率比较如果进一步的进行分组留存率分析的话，可以是对在看贴功能内浏览了3篇贴子的新用户和仅浏览1篇贴子的新用户进行分析，看他们在留存率上的差异表现，要是浏览3篇贴子的用户留存率大于1篇贴子的留存率，那么下一步则需要加强内容质量的把关，提升看的功能的PV/UV的百分比。
常见数据分析模型——留存分析
常见数据分析模型——留存分析在用户行为领域，通过数据分析方法的科学应用，经过理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。
基于此帮助企业实现多维交叉分析，帮助企业建立快速反应、适应变化的敏捷商业智能决策。
结合近期的思考与学习，将为大家陆续介绍不同针对用户行为的分析模型。
本文主要介绍用户留存分析。
据某第三方平台近期调研结果显示，在金融创业领域，2013 年一家互联网金融创业公司的投资获客成本区间为300 –500 元，而2016 年则涨为1000 – 3000 元；在电商领域，新用户的获取成本，是维护一个老用户的3 倍到10 倍……如今，高居不下的获客成本让互联网、移动互联网创业者们遭遇新的“天花板”，甚至陷入“纳不起”新客的窘境。
而花费极高成本所获取的客户，可能仅打开一次APP、或完成一次交易，就流白白流失。
随着市场饱和度上升，绝大多数企业亟待解决如何增加客户黏性，延长每一个客户的生命周期价值。
因此，留存分析分析模型备受青睐。
一、什么是留存分析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，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。
这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
留存分析可以帮助回答以下问题：•一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；•某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？•想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？二、为什么要做留存分析，直接看活跃用户百分比不行吗？对此疑惑，答案显然是，当然不行！如果产品目前处于快速增长阶段，很有可能新用户中的活跃用户数增长掩盖了老用户活跃度的变化。
按初始行为时间分组的留存分析可以消除用户增长对用户参与数据带来的影响。
通过留存分析，你可以将用户按照注册时间分段查看，得出类似如下结论：“三月份改版前，该月注册的用户7 天留存只有15%；但是四月份改版后，该月注册的用户7 天留存提高到了20%。
【运营】9种常用的数据分析方法
一、公式拆解所谓公式拆解法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。
举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解一、对比分析对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。
我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。
比如在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比，与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。
对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。
下图的AB公司销售额对比，虽然A公司销售额总体上涨且高于B公司，但是B公司的增速迅猛，高于A公司，即使后期增速下降了，最后的销售额还是赶超。
三、A/B t e s tA/Btest，是将Web或App界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让类似访客群组来访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本正式采用。
A/Btest的流程如下：（1）现状分析并建立假设：分析业务数据，确定当前最关键的改进点，作出优化改进的假设，提出优化建议；比如说我们发现用户的转化率不高，我们假设是因为推广的着陆页面带来的转化率太低，下面就要想办法来进行改进了（2）设定目标，制定方案：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。
（3）设计与开发：制作2个或多个优化版本的设计原型并完成技术实现。
（4）分配流量：确定每个线上测试版本的分流比例，初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。
（5）采集并分析数据：收集实验数据，进行有效性和效果判断：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。
（6）最后：根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验。
流程图如下：四、象限分析通过对两种及以上维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。
留存率的几种主流计算方法（转）
留存率的⼏种主流计算⽅法（转） 讨论关于渠道对于产品评级标准的时候，发现渠道在制定评级数据指标时，对于留存的释义很少会考虑的周全，⽽作为CP，上线测试调试数据的时候，如果没有理解指标的真正含义，⽽是⼀味的追寻达到这个标准，往往弄巧成拙，把⾃⼰绕进去。
因此笔者在这⾥分享下⽬前对于留存率计算的⼏种主流⽅法。
留存率的计算⽅式是以下三个维度的组合合集：新增和活跃账号和设备第X⽇和X⽇内是的你没有看错，留存率的定义有⼋种⽅式，分别是：新增账号第X⽇：某⽇新增的账号中，在新增⽇后第X⽇有登录⾏为记为留存新增账号X⽇内：某⽇新增的账号中，在新增⽇后的X⽇内有登录⾏为记为留存新增设备第X⽇：某⽇新增的设备中，在新增⽇后第X⽇有登录⾏为记为留存新增设备X⽇内：某⽇新增的设备中，在新增⽇后的X⽇内有登录⾏为记为留存活跃账号第X⽇：某⽇活跃的账号中，在新增⽇后第X⽇有登录⾏为记为留存活跃账号X⽇内：某⽇活跃的账号中，在新增⽇后的X⽇内有登录⾏为记为留存活跃设备第X⽇：某⽇活跃的设备中，在新增⽇后第X⽇有登录⾏为记为留存活跃设备X⽇内：某⽇活跃的设备中，在新增⽇后的X⽇内有登录⾏为记为留存(请不要提达到⼀定条件才算留存，⽐如登录时长，任务完成度之类，这些还没蒙吗?从定义来看，不难理解，那么从数据表现来看，每种留存有何区别呢? 由于对于X⽇内有登录记为留存的计算⽅式往往将留存率的数据显得不可信，因此在这⾥不做过深⼊的讨论，如果有兴趣可以在做数据分析的时候追踪试试，出现80%以上的留存率都不⾜为奇(内测期间100%都可能出现)。
因此这种计算留存的⽅式已经基本没有⼈在⽤，这⾥我们只讨论第X⽇有登录⾏为记为留存。
⾸先锁定某⼀天为第⼀天，追踪这⼀天以后的数据变化对应留存率：可以看出，以新增和活跃为维度的统计标准差别很⼤，但对于账号和设备的维度统计差别并不⼤，基本⼀致。
第⼀，为何新增账号和新增设备的留存率差距并不⼤? 在某些情况下，新增账号和设备是相等的。
游戏数据分析留存率分析
游戏数据分析留存率分析留存率是一个非常关键的指标，对于任何一个游戏开发公司或者运营商来说都非常重要。
留存率是指用户在某段时间内继续使用一款游戏的比例。
通过分析留存率，可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度，从而对游戏的运营策略进行调整和优化。
为了进行游戏数据的留存率分析，首先需要收集游戏的用户数据。
用户数据可以从游戏的服务器端获取，包括用户的注册信息、登录信息、游戏时长、游戏等级等。
这些用户数据对于分析留存率非常重要，因为留存率是根据用户的登录行为来计算的。
在进行留存率分析之前，首先需要定义留存的时间周期。
通常情况下，我们将用户的留存周期定为7天、30天和90天三个时间段，这样可以看到不同时间段内的用户留存情况。
一般来说，留存率分析可以按照以下步骤进行：1. 确定数据分析的目标：在进行留存率分析之前，首先需要明确分析的目标是什么。
是想了解游戏的整体留存情况，还是想对不同用户群体的留存情况进行分析？2. 收集用户数据：根据分析的目标，收集相应的用户数据。
可以从游戏的服务器端获取用户的注册信息、登录信息、游戏时长等相关数据。
3. 计算留存率：根据收集到的用户数据，计算每个时间段内的留存率。
留存率的计算公式是：留存率= 留存用户数 / 新增用户数。
4. 分析留存率变化：通过比较不同时间段内的留存率，可以了解到游戏的用户留存状态。
如果留存率较高，说明游戏的用户群体较为活跃，并且对游戏比较满意；如果留存率较低，说明游戏存在一定的问题，需要进行相应的优化和改进。
5. 探索留存率下降的原因：如果发现留存率出现下降，就需要进一步探索留存率下降的原因。
可能是因为游戏内容不够吸引人，用户体验不佳，或者竞争对手推出了相似的游戏等原因。
通过分析留存率下降的原因，可以采取相应的措施来提高留存率。
总结：游戏数据分析留存率分析是游戏运营和开发中非常关键的一环。
通过分析留存率，可以了解到游戏的用户活跃度和用户忠诚度，从。
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分析留存衰减的方法有几种
留存衰减分析是指对用户在某一时间点后的使用情况进行分析，观察用户留存率衰减的情况。
根据分析的时间跨度和衰减情况，可以使用多种方法来进行留存衰减分析。
以下是几种常用的留存衰减分析方法：
1. 留存率折线图：绘制用户在不同时间点的留存率曲线，直观地展示用户留存情况的衰减趋势。
可以通过观察曲线的形状和衰减速度来判断用户的留存情况。
2. 留存率比较分析：将不同时间段的留存率进行比较，观察留存率随时间的变化。
可以分析不同用户群体的留存情况，找出留存率较高和较低的群体，并进行进一步的分析和优化。
3. 留存周期分析：观察用户在不同时间段内的留存情况，了解用户的留存周期以及不同时间段内的留存率。
可以帮助进行用户分群和个性化推荐策略的制定。
4. 留存率回归分析：通过构建回归模型，分析用户留存率与其他相关因素之间的关系。
可以探索用户行为、产品特性等对留存率的影响，并从中找出影响留存率的关键因素。
5. 渠道分析：观察不同渠道带来的用户留存情况，了解各个渠道的用户质量以
及留存率的差异。
可以根据渠道的表现来调整推广策略，提高留存率。
综上所述，留存衰减分析的方法有留存率折线图、留存率比较分析、留存周期分析、留存率回归分析和渠道分析等。
这些方法可以从不同的角度来分析用户的留存情况，帮助企业了解用户行为和产品表现，从而优化产品和提升用户留存率。