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私有云存储_表较好的_云存储一个月多少钱

时间:2021-04-08 04:23 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

所有初创企业都知道留住人才是王道。如果你不能解决你的保留问题,你就死定了。那么,为什么大多数创业公司仍然把所有的资源都集中在收购上呢?因为和保留相比,这是一个艰...

私有云存储_表较好的_云存储一个月多少钱

所有初创企业都知道留住人才是王道。如果你不能解决你的保留问题,你就死定了。那么,为什么大多数创业公司仍然把所有的资源都集中在收购上呢?因为和保留相比,这是一个艰难的过程。把钱花在营销和销售上是件很有趣的事,而不是在数字和分析上费劲,深入到人们为什么认为你的应用很糟糕的本质问题上。但是保留分析是增长的基础;如果不留住现有用户,你总是填满漏水的桶。你可能会在一段时间内基于新用户的增长,但最终你会用尽所有可能的收购。你的用户数量将会停滞,然后下降。那你就死定了。但是,当您开始查看您的保留指标时,您如何知道应该关注什么?许多人不知道如何以任何有意义的方式分析他们的保留率,以推动增长,使他们的应用程序更好地为现有用户和新用户服务。这就是保留分析发挥作用的地方。保留分析的好处包括能够:了解安装后有多少用户返回应用程序了解为什么有些用户会流失,而有些用户则不会基于定量数据的增长假说制定一个基于数据的策略来提高应用程序的保留率如何进行保留分析这里有5个重要的问题,你需要问你的数据,以便你可以评估你的保留。这将为您提供开始制定保留策略和为所有用户改进应用程序所需的所有信息。1我的保留率是多少?在开发应用程序的过程中,你应该经常想到的一个数字是第n天的保留率,即每天、每周或每月有多少人在使用你的应用程序。对于任何应用程序开发人员来说,低保留率都是噩梦,如果得不到有效的处理,它将是你产品的丧钟。这就是保留分析的用武之地。通过将你的用户分成特定的群体,你可以确切地知道他们什么时候放弃你的应用,并开始确定是什么让他们离开。最简单的快速衡量留任率的方法是使用获取队列。对于收购群体,你可以根据他们开始使用你的应用程序的时间来观察他们的保留率。然后你就可以知道每天(或每周或每月)有多少人流失。例如,在下面的队列图表中,在12月1日(第0天)有13464个新用户注册。一天后(第1天),57%的用户仍在使用该应用程序(7675名用户)。两天后(第2天),在12月1日注册的用户中,39.5%仍在使用该应用程序(5318名用户)。到第3天,保留率为12月1日队列(4524名用户)的33.6%。通过查看在特定日期(或日期范围)注册的用户在N天后仍在使用您的服务,您可以轻松计算任何每日/每周/每月队列的保留率。由此,你可以计算出一个保留曲线,以便更好地可视化用户在你的应用中被保留了多长时间。根据上面的数据,你可以计算出所有注册你的应用的用户的曲线(317332)。到了第一天,只有49.1%的用户仍然被保留,这意味着半数下载了你的应用的用户几乎立刻停止了使用。从那里开始,每天都会产生更多的客户流失,但增量比最初的损失要小。曲线在第7天左右开始变平,流失率约为每天1-2%。因此,使用量最大的下降是从第0天到第1天,随后保留率的变化较小。这说明用户在初始下载后没有找到一个令人信服的理由来使用你的应用程序。然而,那些真正了解你应用程序价值的人,确实会在你的应用程序中停留更长的时间;当你留住这些高级用户时,保留曲线最终会变慢。这给了你重要的头条信息,你不会从一个简单的流失率数字。它将你的保留问题分为几个阶段:你可以看到用户在几天后或几周后立即大量流失。这些都是不同的问题,需要不同的解决方案。这意味着你可以把你的注意力缩小到这个特定的领域,在这个例子中,第1天的保留。2我的保留指标趋势如何?一旦你开始测试新的想法,你就会担心它们到底是如何影响你的应用程序保留。但是,如果您只是将新的保留数与旧的保留数合并,并在上面创建平均保留率曲线,则保留率的任何增加或减少都可能被以前的数据掩盖。相反,最好为每个队列建立单独的保留曲线,这样您就可以确定您的保留过程中的总体趋势。以下是4个不同的用户在1月、2月、3月和4月开始使用应用程序的用户。从这些曲线中,你可以看到第2个月的保留率全年都在增加:1月份队列的第2个月保留率为24%,而4月份队列的第2个月保留率增加到32%。当只有4个队列时,这种增长是显而易见的,但是随着产品的增长和用户的增加(或者如果您使用的是每日或每周的购买队列),那么这些趋势可能会在所有的视觉噪音中消失。一个更好的可视化工具是循环图。周期图不是将每个队列的月复一月保留率绘制为单独的曲线,而是将每个保留期分离为同一图表中的单独曲线,并将每个队列在该月的平均保留率显示为一条曲线。从上面的图表中获取数据,您将得到4个图,显示在用户生命周期不同阶段的保留趋势。在这里我们可以看到早期(第2个月)的保留率从1月的队列显著提高到4月的队列,第一条向上趋势的蓝线的斜率显示了这一点。(绿线表示4月份各月的保留率,与月度队列图中的绿线相对应)。从第一张图可以看出这一点,但更难阐明后期几个月的保留趋势。虽然保留率在所有阶段都在不断提高,但增长率开始下降,直到第5个月所有队列的保留率几乎稳定。这说明对应用程序所做的更改提高了早期保留率,但在以后的生命周期中仍有改进的余地。通过将你的保留曲线分解为几个周期,你可以看到你应该把你的产品改进引向何处,以提高保留率和顾客的幸福感。三。是什么特征促使我的保留?保留就是让用户返回你的应用程序。但是,除非他们积极参与你的应用程序,否则他们很可能会在某个时候流失。我们经常忽略了在保留讨论中的参与度。开发人员假设保留=参与,但这不一定是真的。他们是两个不同的想法。你不仅要知道人们是否会回到你的产品中来,还要知道他们为什么会回到你的产品上来。为什么粘乎乎的?考虑一下:用户下载你的应用程序,在第0天使用一次,但后来就忘记了。在第7天,即他们使用该应用程序的第2周的第一天,你会向他们发送电子邮件提醒。他们再次打开应用程序。但就这样。没有真正的互动,当然也没有真正的参与。他们会关闭应用程序,可能再也不会使用它了。就你的移动应用保留统计数据而言,这个用户包含在第2周的保留桶中。他们两个星期都在用这个应用程序,但事实上,他们两个星期都在用这个应用程序。粘性是衡量应用程序内参与度的一个指标。它查看用户在每周或每月间隔内执行特定操作的次数。假设你正在查看一个社交媒体应用程序的粘性,它允许你添加朋友。上面的粘滞曲线显示,在过去的4周里,有57.2%的用户在一周中的两天内添加了一个朋友。26.2%的人在过去4周内每周7天中有5天添加了朋友,2%的人在一周中的5天中添加了朋友。如果你没有在保持率的同时衡量敬业度,并理解两者之间的区别,那么你就可以构建出一个改进一个而不另一个的特性。你可能会让人们重新使用你的应用程序,但除非他们看到一个重要的理由参与其中,否则他们将不可避免地流失。相反,你想找到的是让你的应用程序上瘾的功能。如果一个应用程序让人上瘾(比如糖果迷恋),那么人们不仅会回来,而且还会不断地投入到应用程序中,他们真的无法放下它。在2x2矩阵上,瘾在右上角:它的敌人是"一次性的"。这是一个你只使用一次的应用程序,从来没有真正参与。如果你搜索你自己的应用程序,你可能会在你的设备应用程序中找到很多这样的应用程序,你认为这些应用程序很好,但却从未向你展示任何真正的价值。在另一条对角线的另一边是"实用性",你经常使用但从未真正参与其中(例如天气应用程序)和"时尚"(Fad),一种你可能会持续玩一段时间但很快就会失去兴趣的游戏。通过专注于保留和参与度,你可以让你的应用进入右上象限。4哪些行为会导致用户保留?当你仅仅是为了保持和参与度而考察收购群体时,你没有任何关于如何改善用户体验以留住用户的信息。不能隔离特定的行为或用户属性。收购团队可以很好地向你展示趋势,告诉你什么时候有人在流失,但要理解他们离开的原因,你需要用户行为分析——以及另一种类型的群体:行为群体。要找出用户为什么会留在你的应用程序中或是大量涌现,你需要隔离每个用户的具体行为,看看这些行为如何随着时间的推移影响这些用户的保留。要做到这一点的方法是通过行为队列。而不是看着你所有的新u

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