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「aso积分墙」增长黑客指南:如何提高用户留存

在用户留存率低迷的环境下,仍然投入巨额预算去拉新/获客,那么你其实就只是在租用流量罢了。既然如此,那我们要如何去提高用户留存?接推广app任务的平台

在上一文《循序渐进的增长黑客指南:如何提高用户注册转化与用户激活》中,我们已经分享了如何从“方针用户–文案内容-渠道选择-落地转化”这个漏斗中去提高用户注册转化率。那么在用户完成注册转化之后,增长黑客的事情就是只管去留住用户——用户留存率高,用户生命周期长,用户生命周期代价就高。

我在《AARRR已是已往式,而RARRA才是更好的增长黑客模子》一文中提过,注重用户增长的AARRR模子已经失去了实际意义——2007年McClure提出“海盗指标-AARRR模子”时获客本钱(Customer Acquisition Costs, CAC)还很低,所以AARRR模子强调“获客/用户拉新(Acquisition)指标”是首要指标。

可是本日,市场环境已经完全差异了。你去看此刻各大告白/社交渠道的流量价值,获客本钱CAC已经高到离谱,市场环境和2007年已经完全差异。所以假如到此刻这个成长阶段了,首要任务还在强调获客,我以为是不符合的。

所以我们需要一个更好的增长黑客模子,谁人模子就是RARRA模子。

增长黑客指南:如何提高用户留存


RARRA模子

而在RARRA模子中,用户留存Retention是最被存眷的要素——因为用户留存率可以或许真正反应产物的代价。正如我所一直强调的那样,假如你在用户留存率低迷的环境下仍然投入巨额预算去拉新/获客,那么你其实就只是在租用流量罢了,这基础就算不上是真正的获客,因为不管你拉新几多新用户,他们最终都流失了。

那么应该如何提高用户留存率?

我先泼盆冷水,提高用户留存绝对不是简朴的教你几招武术招式,而是靠数据去阐明并驱动的。所以在我们采纳一系列运营行为试图去提高用户留存之前,需要先举办用户留存阐明和群组阐明,需要搞清楚用户留存率有几多、用户是在什么节点流失的以及为什么用户流失,这是你做出所有运营过问的基本,然后我们再有的放矢地举办优化尝试,不然就是无用功。

搞清楚这三个问题,至关重要:

    用户N天留存率是几多?
    用户是什么时候流失的?
    用户是什么留存节点流失的?

要阐明用户留存率,我们可以实验群组阐明Cohort Analysis。

什么是群组阐明Cohort Analysis?

群组阐明Cohort Analysis是指你按照用户来历或用户行为对用户举办分组,以相识他们在你产物上的留存环境。群组阐明Cohort Analysis我们一般主要分为两类:

    获客群组Acquisition Cohorts:是指在用户首次注册产物时对用户举办分别,可以凭据获客日期可能获客渠道来历分别。
    行为群组Behavioral Cohorts:是按照用户在在你的产物中采纳的行为轨迹来分别。这些行为可以是应用启动、应用卸载、商品生意业务等任何行为事件。

如何运用获客群组阐明,我们可以来看一个例子:

示例1:获客群组-凭据获客渠道分别-用户留存率

示例1所示的是凭据差异的获客渠道所分另外获客群组Acquisition Cohorts,你可以从表中阐明周留存,即7日留存环境:

    搜索引擎自然流量(Organic Search);
    直接输入网址会见(Direct);
    引荐流量(Referral)贴吧、友链等;
    社交媒体(Social);
    搜索引擎竞价流量(Paid Search);
    电子邮件(Email)。

获客渠道群组阐明Acquisition Cohorts有什么浸染?放任务的平台

你可以通过较量差异的用户来历,然后筛选出最优质的渠道。

好比,你可以在上表中阐明发明:通过搜索引擎自然流量(Organic Search)来历的用户最多(大概是SEO优化做得最好),可是它的周留存率是很低的。可是通过直接输入网址会见(Direct))的用户数量固然没有搜索引擎自然流量(Organic Search)来的多,可是周留存率是最高的(大概对产物已经发生了品牌信赖)。

而通过电子邮件(Email)来的用户固然不多,可是周留存率是较量高的,后期可以在这个渠道加大营销投入。相反,通过搜索引擎竞价流量(Paid Search)来的用户,不仅是数量少,并且留存率也最低。

所以你后期在调解营销计谋的时候,可以缩减搜索引擎要害词竞价预算,转而把经费投入到电子邮件营销傍边去,可能打磨产物两点,增加直接输入网址会见(Direct))的用户粘性和留存。

我们再来看一个例子:

示例2:获客群组-凭据获客日期分别-用户留存率

示例2是凭据获客日期分另外获客群组Acquisition Cohorts,你可以从表中阐明:

    1月25日(Day0)的新用户共1098人,Day1留存率是33.9%,Day2留存率是23.5%,Day3留存率是18.7%……Day7留存率是14.5%……Day10留存率是12.1%,也就是说1月25日共1098名新用户的到第10天的留存率是12.1%,只剩下132人,用户流失率高达87.9%;
    1月26日(Day0)的新用户共1358人,Day1留存率是31.1%,Day2留存率是18.6%……Day9留存率是11.3%,用户留存率高达88.7%,1358人只剩下153人;
    你可以按照此表格,继承阐明差异获客日期的逐日用户留存率……

获客日期群组阐明Acquisition Cohorts有什么浸染?

这张图表可以或许明晰的汇报我们Day1的用户流失率是最高的,从1月25日到2月3日共计13487名新用户(Day0)到了Day1平均留存率仅仅才27%,也就是说13487人在Day1当天就只剩下3641人了,剩下的9846人全部分开了,用户流失率高达73%。

所以你已经大白了——用户在第一天的流失环境最严重,至于用户流失的原因,你不知道。因为获客群组阐明只会汇报你用户在第几天流失了,但不会汇报你详细流失的原因以及详细的流失节点。

所以我们需要运用用户行为群组阐明,来洞察用户流失的原因和详细流失的节点。

我们可以来看一个例子:

示例3:用户行为群组-用户引导Onboarding-用户留存率

通过上图,我们选择了用户引导(Onboarding)作为调查项,看看用户在完成用户引导(Onboarding)之后的留存环境。仔细调查会发明最大的流失率是在Day1,平均留存率都是23%-27%之间,那意味着完成用户引导Onboarding之后,流失率竟然高达73%以上!

那么这就表白了用户引导Onboarding出了问题,app刷榜,我们需要完善Onboarding用户引导,汇报用户我们的产物代价、产物成果等等。

用户行为群组阐明Behavioral Cohorts有什么浸染?

它可以汇报我们用户为什么流失以及用户详细流失的节点,用户行为群组阐明Behavioral Cohorts和获客渠道群组阐明Acquisition Cohorts是相辅相成的。

假如说用户行为群组阐明(Behavioral Cohorts)不太便于领略,那么漏斗阐明模子就更能直观地表示用户的流失环境,并且会将用户流失的环境更为具象化,我们举个例子:

增长黑客指南:如何提高用户留存


示例4:漏斗模子-用户引导Onboarding-用户流失率

从示例4中,有几多新用户乐成地完成了所有引导页流程?

我们来阐明整个漏斗的完整流程:下载安装—登录App—引导页1—引导页2—引导页3—完成用户引导Onboarding

我们阐明这个漏斗模子的功效是——大大都用户在从引导页2进到引导页3阶段放弃了,最终完成整个用户引导Onboarding的只有30%的用户。

这个漏斗阐明模子有说明浸染?

这个漏斗阐明模子汇报我们——用户之所以流失严重,是因为Onboarding页面出了问题,并且是Onboarding页面3出了问题。

那么我们应该如何完善?

用户引导页面Onboarding Pages对付产物长短常重要的,首先它是对产物主要成果的描写,其次是向用户通报产物的代价,再次是辅佐用户更好地利用产物。所以假如引导页面Onboarding Pages不吸引人,那么用户的好感度就会下降,发起做文案上可能视觉设计上的A/B测试,然后再次试验、阐明、调解。

以上只是举例说明用户行为群组阐明和漏斗模子阐明需要团结着利用,这样可以或许辅佐你越发清楚直观的阐明用户流失的时间以及用户的流失节点。

所以通过以上的三点:

    获客渠道群组阐明Acquisition Cohorts;
    用户行为群组阐明Behavioral Cohorts;
    用户漏斗模子阐明Funnel Analysis。

我们就可以或许知道:

    用户N天留存率是几多?
    用户是什么时候流失的?
    用户是什么留存节点流失的?

那么我们接下来要做的,就是针对详细的问题,去针对性的、有的放矢地运营,aso积分墙,才气真正提高用户留存。

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