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APP留存率多少才合格?——全面解析留存率

App运营 顽皮木偶 1174浏览 来源:鸟哥笔记

摘要: 这些天,有几位朋友都找我聊产品的留存率,有做手游的,做工具的,做社交APP的,于是把以前写过的留存率文章翻出来。次日留存、7日留存、30日留存、周留存、月留存,都是产品经理们必须掌握的概念,需要有用户留存意 …

这些天,有几位朋友都找我聊产品的留存率,有做手游的,做工具的,做社交APP的,于是把以前写过的留存率文章翻出来。

 

次日留存、7日留存、30日留存、周留存、月留存,都是产品经理们必须掌握的概念,需要有用户留存意识,在产品上体现用户留存的设计。

 

究竟要做到多少留存率,产品才算合格,一个经典的经验数据,就是留存率的“40–20–10”规则。

 

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%。

 

另外,下图是来源于Talkingdata的2014年11月游戏APP的日次留存率数据,可以看到,游戏APP的平均次日留存仅仅为30%左右,所以,当一款游戏的次日留存能到40%,真的可以恭喜开发者!

 

 

下面这张图,是各类游戏在10日内的留存率数据趋势线,次日留存到30%,已经不容易,到7日,基本都在20%以下。

 

 

下面这篇文章,来源于雷锋网,是一次对留存率分析的实际案例,供大家参考。

 

留存率分析案例——次日留存率骤降50%之谜

 

本文作者于洋最近在做留存分析时,遇到了不少的情况,也经常会有人问作者,为什么自己的游戏突然次日留存率降了一半。

 

如果留存率只是作为一个简单的指标,那对你价值还是蛮有限的,今天就和大家说说一个case,这是不久前解决掉的问题,相信会帮助不少人。

 

统计发现某三日的次日留存率较之前和之后下降了50%,但是在DAU整体趋势上没有显示的变化。

 

但是通过查看安装量,用户注册量,发现安装量没有明显的波动,但是用户的注册量骤然增加。下图是系统统计的截图

 

我们再看一下用户注册量

 

由以上的数据表现来看,初步断定是两种情况:

新开服务器

老玩家刷号

 

针对第一种情况,我做了以下注册和安装的趋势图。

 

 

由游戏官网得到了游戏开服的时间表。

 

图中除了1月6日的波峰是由于游戏做了软文投放,刺激了游戏用户增长外,其他的红圆圈(除了1月16日)均是在周末开新服刺激新用户增长的,工作日所开的新服并没有出现波峰。

 

比如1月3日,1月7日,1月9日等等。该游戏在1月18日开设新服,根据刚才的经验,1月18日不会出现较大的波峰,但是从1月18日~20日出现一个较大的波峰。即排除了工作日新开服务器造成的影响。

 

那么也就是剩下了第二种情况,即老玩家存在刷号的可能性。那接下来,我们需要做两方面的工作:

 

继续查细分数据,如注册活跃占比,注册安装转化率,玩家单日游戏次数,留存趋势表现数据

继续查找数据有问题期间的运营活动情况,便于问题定位。

 

这里我们先说第二点,我在该游戏论坛发现了一个活动:新服开放后,新建帮派在开服后前3日,召集10名玩家加入其帮派,即送帮主大量金币。

由此,基本确定问题出在了此处。不过我们还要从另一层面来看当时所在时期的问题,即从数据层面来看。

 

单日游戏次数

明显发现18~20日的单日游戏次数增加明显,这是小号增加,刷号的一个征兆,因为刚才我们看到了这个时期的安装量没有增长,只是注册大幅增长。

 

 

单次游戏时长

单日游戏时长从一直保持的相对平滑和稳定,但是在18~20日三日,出现了明显的波动,即用户单次游戏的时长不高,即存在大量低级账号。

 

 

留存趋势表现

留存率能够我们快速定位问题,是否是某一个新登用户质量的问题,某一日或几日外部事件导致的留存变化。

如果是用户质量问题,那么该批次用户的新登次日留存率、二日、三日等留存率都会偏低;

如果是外部事件导致的,那么就是不同批次新登用户在某一统计日的留存率会表现的都很低;

 

我们先来看第一种情况:

 

次日留存率的前后变化

 

很明显的发现,次日留存率只是在18~20日三天下滑的很明显,三天之后次日留存率恢复正常水平。

接下来,我们再看看18~20日的留存趋势与21日之后的留存趋势表现

 

 

这里我们可以明显的发现,18~20日的留存曲线趋势表现整体上是低于之后的21~23日留存曲线的趋势表现,即18~20日的新增用户质量不高。

因为大量是老用户刷新号登录造成数据增长,这样的用户实际上活跃度是有限的,即为了得到利益,使用小号作弊获得奖励的行为,而在数据层面的表现是很难看的。

 

 

换句话来说,这是运营活动设计的有问题,间接的影响了各项数据的表现。

 

这里就很简单了,留存率的分析绝对不是孤立的,也不是就看看可以了,驾驭留存率分析,能够帮助我们解决很多运营的问题。

 

比如今天讨论的因为运营活动设置的比较事务导致数据的下滑,或者因为外部事件的干扰造成了数据的下滑。单一的留存率指标其实意义不大,但是综合利用其他指标,组合定位、分析问题,就显示出了它的作用。

 

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