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如何利用留存率曲线计算APP的用户生命周期?

2019-10-06来源:保定在线网

恭喜梦想超群晋级新手奶爸,迟来的半年的恭喜。超群兄无论是工作上还是家庭中,都是劳模姐本人啊~ 打娃一出生,就开始带着他看注会,考司法,还要各种研究留存、新增、促活。。。


闲话少叙,今天分享的话题是:如何通过留存率曲线计算APP的用户生命周期?


这篇文章所讲到的用户生命周期已经在多家互联网公司中流传,尤其是有IPO需求的公司,争先恐后的寻找这份材料。用户生命周期的计算在SPSS中单独有一个模块,其重要性不亚于回归、决策树、关联分析等热门模块。

 

谈到生命周期,我们一般看到的是这张图,这张图其实是产品生命周期,是一种定性地描述。产品生命周期不是我今天要谈的内容。


 


我们要谈的是用户生命周期,解决的是一个什么问题呢?

直白来讲,就是老板问你,说我们的用户从第一天下载使用,到慢慢流失,大家平均使用的时间是多久?

 

老板们的特点往往是:“正面回答我的问题,给我一个数字!”对不对?

 

拿到这个问题,我们来分析一下:

1. 老板想要的是一个数字,那么这个数字一定是一个平均值

这一点非常重要,请牢记于心。后面会反复强调。

 

2. 平均值意味着什么?意味着是针对一群用户来说的。对吧?

如果针对某个用户而言,谈个毛的平均值,对不对?如果只有一个用户,你就能直接给出一个数字。比如,我昨天下载了一个APP,当天就卸载了,那么我这个用户的生命周期就是一天。再比如我3年前下载了墨迹天气,直到三年后的今天换了新手机(旧手机报废),那么我的生命周期是三年。(注意一点,这里是基于设备说的生命周期,不是基于人算的生命周期。)

 

3. 基于一群用户来谈生命周期,一群用户怎么定义比较好?

答案是基于时间去划分。比如今天一共来了1000个用户,针对这1000个用户算均值是有意义的。而且,我们的留存率也是基于新增来计算的。这就让生命周期和新增、留存两个指标关联上了。

 

具体是怎么关联的呢?我再举个栗子~

 

假如,某APP刚上线,第一天来了100个新用户,即为Day0=100.

---一个极端是:如果这个APP做得太烂了,100个用户当天就都卸载了。那么,这100个用户的生命周期=1天。对不对?

---另一个极端是,如果这个APP做得太好了,100个用户每天都来,只到2年后这100个手机都报废了。那么,这100个用户的生命周期=2年。对不对?

---现实情况肯定是在两个极端情况的中间,对吧?

 

具体而言大概是这样的,

--- Day0的100个用户,次日(记为Day1)只有80个来。所以截止第二天,这100个用户一共活跃了180人天,对不对? 所以,平均活跃的天数=180人天/100人=1.8天。对不对?

---Day0的100个用户,再下一日(记为Day2)来了50个。那么,从Day0到Day2,这100个用户总体活跃了230人天,对不对?平均下来,就是人均活跃了2.3天。(1+0.8+0.5=2.3)

---再往后一天来了30个。那么,这100个用户的人均活跃天数=1+0.8+0.5+0.3。对不对?

…………

一直往后,人均活跃天数是不是=1+0.8+0.5+0.3+……? 直到这批用户一个不剩,算出来的总人均活跃天数,是不是就是老板想要的这批用户的(平均)生命周期?

 

所以,问题在于:这一串加法怎么算的问题,对吧?


其实很简单。

 

仔细想一想,这个0.8、0.5、0.3是什么东西?是不是就是留存率曲线的前几个点?(次日留存=80%,第二日留存=50%,第三日留存=30%)


那么,如何根据已有的点去推算剩下那些天的留存率呢?很简单,EXCEL教你1分钟搞定。

 

第一步:用现有的数据做散点图:


看完这个图,你能想到什么?我们有理由相信:8-13天的留存率是介于第7天和第14天的留存率之间,对吧?(如果不是,要么是量太少了留存率波动太大,要么是通过活动等手段刺激了活跃。这里不讨论。)

 

可是,具体量化是多少呢?往下看!

 

第二步:右键添加趋势线,选择拟合度最高的线形




从经验数据看,笔者接触的APP的留存率曲线,符合对数函数和指数函数的居多。

常识告诉我们,数据点越多,拟合的效果越好。如果有条件,可以用自己的服务器跑一跑更长期一点的留存率数据,再用多个数据点拟合曲线。

有了上图中的函数,就可以方便的计算空缺点的留存率数据了。

 

代入公式:


最后,将留存率的数据求和,就是用户的平均生命周期了。


需要说明的两点:


1、如果你的曲线是收敛的,那用户的平均生命周期,就相当于是这条曲线的积分。


2、如果你的曲线是不收敛的(不趋近于0),那么,就相当于是曲线的定积分(截止到留存率为负数的前一个月份)


3、综合考虑一些现实因素,比如安卓、iPhone手机的平均生命周期,取定积分的范围,或者进行交叉对比。比如你查到安卓手机的平均换机周期为18个月,而你计算出来的安卓端的用户生命周期为36个月,那你肯定需要check一下,过程中是不是出了问题。



另外,关于奶爸的另外一篇经典永流传的文章请见这里:

#APP数据运营之大杀器#如何使用EXCEL构建DAU预测模型


关于用户生存分析,本公众号还收录一篇计算实战:

【数据分析师必看】手把手教你如何计算用户活跃时长和能创造的价值


关于用户留存率,还可以看以下内容:

学会这个,你就是留存魔法师本师了~

APP产品功能留存中数据陷阱--机器自动签到作弊讲述


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