带你认识留存率：纠正你对留存的所有错误认识
01 究竟什么才是留存率
其实产品领域的很多指标，都缺少业界通用的定义。
并不是没有优秀的定义，只是还没有在业界普及开来。
就拿最简单的产品转化率来说，有多少人能分清用户转化率和用户数比值的差异呢?
再比如复购率，A 产品的复购率是 60%，B 产品的复购率只有 40%，并不一定是 A 比 B 好，很可能是 A 在复购率口径的定义上取巧，让复购率显得好看一点，方便拉投资。
从这一点来看，可以说我们现在所处的时间段，还是一个方法论初生的时间段。
那么，当我们说到留存率时，到底什么才是留存率?
有人说：今天来了，第2天还来，就是留存；第7天还来，就是7日留存。
这种说法还算符合常见的数据平台的定义，不过还不够精准。
有人说：今天来了，7天之内又来过，就是7日留存。
别笑，真的有某明星独角兽高管要求这么定义 n 日留存，并且还说服了 CTO，要照此开发相应的报表每日跟踪。当时亲临其中的我，只好委曲求全，整出来两个概念，一个叫第 n 日留存，一个叫 n 日内留存。
抱着强势批判性思维，我们先去看背后的业务目的，有没有合理性:
想看 n 日内的“留存”，代表着想要看这么一种业务表现：T 日来的人，有多少在之后的 T+1 到 T+n 日还来，这部分还来的人，才能算我留存下来的用户。而觉得不应该看第n日留存的原因，是觉得只看某一日来没来，过于随机了，要是用户 n+1 日或者 n-1 日来怎么办，不都没统计进去吗？
仔细品一品，问题有两点:
- 看 n 日内留存的目的是为了看流失，即有多少人来过一次之后就不来了，然后通过流失反过来得出他想要的留存。出发点是合理的，但是方法确实不当。随着 n 的增加，n 日内留存下来的人会越来越多，换句话说随着时间的流逝，留存下来的人越来越多，这显然是反直觉的。
- 不看第n日留存的原因是没有认识到留存率代表的是群体特征，而非个体特征。如果一张彩票的中奖率是 10%，有 100 万人买，那么我中奖还是不中奖，都改变不了最终有 10 万人会中奖的事实。同样的，对群体而言，单一个体是 n+1 日来还是 n-1 日来没有区别，在统计特征上影响不了群体中有多少人第 n 日回来。而拿单个用户谈留存率是没有意义的，你总不能说因为你中奖了，所以中奖率就是 100%，因为中奖率在讲的是买彩票的一大群人而不是你一个人——指标不适用。
定义留存率的目的，是想要衡量我们从各个渠道那里所获得的流量，最终有多少留下来成为我们的忠实用户。从这个业务背景出发，真正的留存率，一定是针对新用户而言的。对着老用户谈“留存”，实际是在谈另外的业务，比如：
- 新用户留存下来成为老用户之后，有多少能继续留下来，这个业务应该叫用户流失，而不是留存
- 新用户留存下来成为老用户之后，某天来过之后多少第二天还来，这个业务应该叫用户回访或者访问频次，而访问频次又是跟产品形态强相关的，微信每天不只使用一次，而经期管理类 App 一个月使用七八次就不错了
而对于每日所有活跃用户的”次日留存”，就更没有意义了。
这个虚假的数据指标完全被用户的构成所左右：一部分是当日的新用户次留，另一部分是当日的老用户的次日回访 (访问频次) 。
当每日活跃用户 90% 以上是新用户的时候，这个”次日留存”就会很低，而 90% 以上是新用户的时候，这个”次日留存”就跟产品形态强相关，也就是忠实用户的平均使用频次。
所以科学的留存率（日）定义，应该是：T 日新增用户中，在第 n 日（即 T+n 日）再次活跃的用户，占 T 日新增用户的比例。
谷歌的官方说法更简洁，叫：Percentage of new users who return each day。
02 留存率应该怎么看
通过上面的定义，我们再去看日留存曲线的时候，一定是一条这样的曲线：
通过这条曲线，我们可以清楚的知道每一天新增的这批用户，随着时间的流逝最终留存下来了多少。并且这条留存曲线一定是可以通过乘幂函数拟合的，把第 n 日的留存率记为 Ret(n)，则一定有：Ret(n)=a*n^b
这里说了这么多“一定”，其实是想强调留存曲线几乎是一条标准的客观规律，无论什么样的产品形态，都有这么一条曲线。他们可能有高有低、有急有缓，但是都可以用一条乘幂函数表示。
而理解了留存曲线是客观规律这一事实，就能理解为什么我们可以用次日留存、7 日留存等作为产品的重要指标了——因为他们都是对留存曲线一整条曲线的点估计。
说白了，就是把一整条曲线降维成一个点，这样我们就可以每天观察这个点的变化情况，从而得知产品的留存状况是变好了还是变坏了。
下图中是次日留存和 7 日留存的变化曲线，X 轴是日期，Y 轴是留存率，业务含义即在 X 日新增的用户，其对应的 n 日留存率是 Y。
很明显，如果没有这种降维方法的话，我们就要给每一天画一条留存曲线了，几十条留存曲线摆在一起是看不出来留存随日期的趋势变化的。
当然，有降维就一定有信息损失。所以我们还是要注意多角度的观测留存曲线才行。
留存曲线有两个重要特征:
- 前期快速下降
- 一定时间后进入平稳期
如果我们想要提高产品的留存表现，就要从这两个方面出发，缩短用户群组进入平稳期的时间 (尽快激活) ，并且让更多的用户进入平稳期 (激活更多) 。
03 次日留存的意义
总有这样一种观点，认为自己的商业模式是很低频的模式，用户往往要几个月才会消费一次，比如酒店、旅游，所以次日留存没有意义，也不需要提高次留。
我想从几方面多角度地全方位批评一下：
- 你以为用户次日不来，次月就会来了？Naive，第二天都没有用户想起你来，一个月之后用户早就把你忘光了，都去隔壁消费了
- 用户的转化是一个过程而不是一个点，一定是从认知、认可再到认购的过程，次留代表的就是认可。只有用户认可你了，才会有后续的认购。
- 越低频的产品，用户的决策链路越长，往往花几个月的时间货比三家，最后决定性的几分钟完成交易链路上的转化。想想如果在这几个月的时间内用户从来都没有访问过你的产品，会是多可怕的事情。所以对低频产品来说，次留同样重要。
并且由于留存曲线是一条统计意义上的曲线，次留是 15% 并不代表只有 20% 的留下来，可能拉长到一个月时间后，总共有 40% 的用户留下来。
然而通过把次留从 15% 做到 20%，你是可以预知到一个月后留存下来的用户有可能超过 50% 的。
这也是这个数据指标的重要价值：通过量化的方式衡量业务表现的变化，并且尽可能的更早发现变化。
注意：重点是衡量业务变化，而不是衡量业务，如果没看懂，建议仔细品一品。
另外衍生一点：次留可以不拘泥于 App，小程序这些具体形态上，从更高的层面上，应该聚焦到产品价值本身的留存上。
如果能通过搜索引擎，社交媒体等，持续的让用户体验到你的产品的核心价值，就能做到用户留存了。
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本文作者 @Guibin
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