告别低留存：功能留存矩阵使用指南

01 功能留存矩阵概述

1. 功能活跃留存率矩阵的定义

功能留存矩阵，全称为功能活跃留存率矩阵，是一种针对多功能产品的分析工具。它通过计算不同功能的留存率以及使用该功能的用户占活跃用户的比例，将这两个指标分别作为横轴和纵轴放在一个象限图上。这样，我们就可以直观地看到不同功能的留存率高低和用户使用比例的情况。

2. 矩阵的作用：直观展示不同功能的留存率和使用比例

这个矩阵的基本用途是帮助我们了解多功能产品中各个功能的使用情况。通过它，我们可以清楚地看到每个功能的留存率和使用比例，从而更好地评估各个功能的表现。

功能留存矩阵是提升产品留存率的利器，它帮助我们洞察功能表现、优化资源分配、制定精准策略。这个工具的价值在于它能够帮助我们快速识别出哪些功能表现优秀，哪些功能需要改进，从而为产品优化提供明确的方向。

02 功能留存矩阵的分析方法

1. 识别功能间留存率的差异

当我们绘制出功能留存矩阵后，首先可以关注不同功能之间的留存率差异。有些功能可能会有很高的留存率，用户一旦使用就会持续使用；而有些功能的留存率可能只有个位数，用户使用一次后就很少再次使用。这种差异可以帮助我们快速识别出哪些功能最受用户欢迎，哪些功能可能存在问题。

2. 评估高留存率功能的使用比例

接下来，我们需要关注那些留存率高的功能，也就是表现非常好的功能，它们的使用比例是否也同样高。如果一个功能的留存率很高，但使用比例很低，这可能意味着我们有机会通过增加这个功能的曝光度或改进用户引导，来让更多用户发现并使用这个高价值的功能。

3. 分析高使用比例但低留存率的功能

最后，我们需要关注那些使用比例高但留存率低的功能。这种情况可能意味着这个功能吸引了用户的初次使用，但未能提供足够的价值来保持用户的长期使用。对于这类功能，我们需要深入分析原因，找出提升留存率的方法，避免它成为用户只使用一次就放弃的功能。

通过这些分析方法，我们可以全面了解产品各个功能的表现，为下一步的优化策略制定提供依据。

03 功能留存矩阵的应用策略

1. 分析功能的留存和活跃占比是否符合预期

在应用功能留存矩阵时，首要任务是分析每个功能的留存率和活跃用户占比，并将这些数据与我们的预期进行比较。这一步可以帮助我们了解各个功能的实际表现是否达到了预期目标，从而为后续的优化决策提供基础。

2. 针对每个功能制定改进策略

根据功能留存矩阵的分析结果，我们可以为每个功能制定相应的改进策略：

• 对于留存率高但使用比例低的功能，可以考虑增加其曝光度，让更多用户发现并使用这个高价值功能。
• 对于使用比例高但留存率低的功能，需要深入分析用户流失的原因，并采取措施提高其留存率。
• 对于留存率和使用比例都较低的功能，需要评估其价值，决定是否继续投入资源改进，或者考虑将其移除。

3. 根据功能现状分配资源和确定工作重点

功能留存矩阵还可以帮助我们更好地分配资源和确定工作重点。我们可以将更多资源投入到那些具有高潜力的功能上，比如留存率高但使用比例低的功能，通过优化这些功能可能会带来显著的整体留存率提升。

通过功能留存矩阵的分析，我们可以更精准地识别核心功能，优化资源分配，提升整体留存率。

04 案例：金融 APP 功能留存矩阵分析

1. 确定主要功能：储蓄、基金、社区、服务

为了更好地理解功能留存矩阵的应用，我们以一个虚拟的金融类 APP 为例。这个 APP 有四个主要功能：储蓄功能、基金功能、社区功能和服务功能。

2. 计算矩阵坐标

1）功能使用用户占比计算

首先，我们需要计算每个功能的使用用户占活跃用户的比例。这个比例可以通过以下方式计算：

每月使用该功能的用户数 / 当月总活跃用户数

例如，如果有 10000 名活跃用户，其中 8000 名用户使用了储蓄功能，那么储蓄功能的使用比例就是 80%。

2）功能留存率计算

接下来，我们需要计算每个功能的留存率。在这个例子中，我们选择计算 3 个月的留存率。具体定义可能因功能而异：

• 对于储蓄功能，3 个月留存率可能指用户在首次使用后的第三个月是否仍在进行储蓄。
• 对于社区功能，可能指用户在首次使用后的第三个月是否仍在登录并参与社区活动。

3. 绘制功能留存矩阵

有了这些数据，我们就可以绘制功能留存矩阵了。假设我们得到了以下数据：

• 储蓄功能：3 个月留存率 79%，月活占比 82%
• 基金功能：3 个月留存率 85%，月活占比 45%
• 社区功能：3 个月留存率 25%，月活占比 27%
• 服务功能：3 个月留存率 30%，月活占比 75%

我们可以将留存率作为横轴，活跃用户占比作为纵轴，在图上标出这四个功能的位置。

4. 矩阵分析

1）基金功能：高留存率，低使用比例，需重点提升使用比例

基金功能的留存率最高，达到 85%，这表明它是一个非常高价值的功能。然而，它的使用比例只有 45%，相对较低。这意味着我们应该重点提升基金功能的使用比例，让更多用户发现并使用这个高价值功能。

2）储蓄功能：高留存率和高使用比例，需保持

储蓄功能的留存率和使用比例都很高，分别为 79% 和 82%。这表明储蓄是一个非常核心和基础的功能，我们需要继续保持其良好表现。

3）服务功能：高使用比例，低留存率，需分析原因

服务功能的使用比例很高（75%），但留存率较低（30%）。这可能意味着很多用户只使用了一次就没有再使用。我们需要进一步分析原因，可能是用户没有发现这个功能的长期价值，或者功能本身存在一些问题。

4）社区功能：低使用比例和低留存率，需考虑改善或取消

社区功能的使用比例（27%）和留存率（25%）都很低。我们需要认真评估这个功能，决定是否有改善的空间。如果经过努力仍无法提升其表现，可能需要考虑是否继续保留这个功能。

通过这样的分析，我们可以得到针对不同功能的具体优化方向，从而制定更有针对性的策略来提升整体留存率。

05 功能留存矩阵的变种

1. 新用户功能使用留存矩阵

1）矩阵定义和作用

新用户功能使用留存矩阵是功能留存矩阵的一个重要变种。这个矩阵专门针对新用户群体，帮助我们了解不同功能在新用户中的表现。

在这个矩阵中：

• 纵轴代表新用户在注册后一定时间内（例如 7 天或 30 天）使用某个功能的比例。这个指标反映了功能在新用户群体中的流行程度和上手难易度。
• 横轴代表新用户使用该功能后的留存率（例如 3 个月留存率）。这个指标反映了功能对新用户的长期吸引力。

通过这个矩阵，我们可以清楚地看到哪些功能最容易吸引新用户，以及哪些功能能够有效地留住新用户。

2）与常规功能留存矩阵的区别

新用户功能使用留存矩阵与常规功能留存矩阵的主要区别在于关注群体的不同。常规矩阵关注所有用户，而新用户矩阵专注于新注册用户。这种区别可能会带来一些有趣的发现。

功能留存矩阵是产品优化的指南针，它指引我们找到留存的关键，优化的方向，以及资源分配的重点。通过对比新用户矩阵和常规矩阵，我们可能会发现一些功能在新用户中表现出色，但在整体用户群中表现平平，或者相反。

这些差异可以帮助我们更好地理解用户行为的变化，从而制定更精准的产品策略。

例如，我们可能会发现城市服务和社区功能在新用户中的使用比例很高，但在整体用户群中的使用比例较低。这可能意味着这些功能对新用户有吸引力，但未能保持长期价值。针对这种情况，我们可以深入研究原因，尝试提高这些功能的长期价值，从而提升整体留存率。

2. 功能占比与参与度矩阵

1）矩阵定义和作用

功能占比与参与度矩阵是另一种有用的分析工具。在这个矩阵中：

• 纵轴代表使用某个功能的用户占所有活跃用户的比例。
• 横轴代表用户每月平均使用该功能的天数。

这个矩阵帮助我们从另一个角度理解用户行为，特别是用户对不同功能的参与度。

2）分析方法和应用

通过这个矩阵，我们可以清楚地看到不同功能的使用强度。例如：

• 储蓄功能可能显示出较高的使用天数，表明用户经常使用这个功能。
• 社区、基金、服务功能可能显示出较低的使用天数，可能用户只在特定情况下使用这些功能。

这个矩阵可以帮助我们发现一些有趣的情况。比如，某个功能的参与度很高（用户使用天数多），但活跃用户占比很低。这可能意味着这个功能有一群非常忠实的用户，但还没有得到广泛使用。

针对这种情况，我们可以考虑如何提高这个功能的曝光度，让更多用户发现并使用它，从而提升整体用户参与度。

通过综合运用这些不同类型的矩阵，我们可以从多个角度分析产品的各个功能，得到更全面、更深入的洞察，从而制定更有效的产品优化策略。

06 从数据中寻找提升留存线索的两个方向

1. 改善留存的输入变量

1）用户生命周期角度：提升新用户激活、留存和流失用户召回

从用户生命周期的角度来看，提升长期留存率需要我们关注以下几个方面：

• 新用户激活：提高新用户的首次使用体验，帮助他们快速发现产品的核心价值。
• 新用户留存：通过有效的引导和激励机制，帮助新用户形成使用习惯。
• 流失用户召回：对于已经流失的用户，通过精准的营销策略和产品改进，吸引他们重新使用产品。

这些努力都会对长期留存率产生积极影响。

2）提高用户参与度：增加使用频率、强度和时长

另一个重要的输入变量是用户对产品的参与度。提高参与度的方法包括：

• 增加使用频率：通过推送、活动等方式鼓励用户更频繁地使用产品。
• 提高使用强度：优化功能设计，提供更多有价值的内容或服务，吸引用户深度使用。
• 延长使用时长：改善用户体验，增加产品的趣味性和实用性，让用户愿意花更多时间在产品上。

通过提高用户参与度，我们可以帮助用户形成更稳定的使用习惯，从而提升长期留存率。

2. 对比不同群组的留存

1）通过留存曲线分解找出留存差异

通过分解留存曲线，我们可以发现不同用户群体之间的留存差异。例如，我们可以按照用户的属性（如年龄、性别、地域等）或行为（如首次使用的功能、使用频率等）将用户分组，然后比较不同组的留存曲线。

这种方法可以帮助我们识别出留存率特别高或特别低的用户群体，从而针对性地制定策略。

2）利用功能留存矩阵分析不同功能的留存情况

功能留存矩阵则帮助我们分析不同功能的留存情况。通过这个工具，我们可以清楚地看到哪些功能的留存率高，哪些功能的留存率低。对于留存率高的功能，我们可以研究其成功的原因，并尝试将这些经验应用到其他功能上。

对于留存率低的功能，我们需要深入分析原因，并制定改进计划。

通过这些分析方法，我们可以找到提升整体留存率的关键点，制定更有针对性的优化策略。

最后，让我们回顾一下功能留存矩阵的重要性。功能留存矩阵不仅是一个分析工具，更是产品优化的指南针。它帮助我们洞察用户行为，识别核心功能，优化资源分配。

通过不断分析和改进，我们可以打造出更符合用户需求的产品，提升用户留存率，最终实现产品的持续增长。

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