同样比较不同类型用户的留存率也可以帮助我们找到高价值用户群体。 这种方法可以帮助我们识别影响留存的关键因素从而制定更有针对性的留存策略。
功能留存活跃矩阵 功能留存活跃矩阵是留存曲线分解的一个分支主要用于分析多功能产品中不同功能的留存率差异。
如果某功能的留存率高且使用人数多那就是理想 马其顿电报筛选 情况。 如果某功能留存率高但使用人数少就存在提升机会。 通过这种分析我们可以找出产品中的「明星功能」和「潜力功能」从而优化产品功能设计和推广策略。
h 时刻分析 h 时刻分析包括计算魔法数字等方法帮助我们清晰地为新用户激活制定定量化目标。魔法数字通常指用户在达到某个使用量或完成某个关键行为后显著提高留存率的那个临界点。
通过找到这个魔法数字我们可以更有针对性地设计新用户引导流程帮助用户尽快达到这个关键点。
习惯用户分析 习惯用户分析主要研究那些已经形成理想使用习惯的用户分析他们的使用频次、常见行为及完成这些行为的路径。
通过这种分析我们可以找到打造行为闭环的机会帮助更多用户成为习惯性用户。 这种分析可以帮助我们了解什么样的使用模式最容易让用户形成习惯从而优化产品设计和运营策略。 用户使用强度分析 用户使用强度分析主要研究用户使用产品