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App用户留存率计算公式和预估方法
aso 2021/09/20

  

  每一个应用开发者都希望用户数能快速增长,但是只关注用户导入而忽视了用户流失,就像往一个蓄水池里注水,只开源不节流,往往会竹篮打水一场空。基于此,App推广运营指标中引入了“用户留存率”这个概念,用来体现了应用的质量和保留用户的能力。

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  一、App用户留存率计算公式

  什么是留存?顾名思义,就是留下来的用户。一批用户在某段时间内开始使用应用后,经过一段时间,仍然继续使用该应用的被认作为留存用户;这部分留存用户占当时用户的比例就是用户留存率。

  用户留存率英文为User Retention Rate,一般在计算公式里缩写为R。用户留存率是相对数据,可以定义新增用户的留存率或活跃用户的留存率,统计单位时间可以是日、周、月,用户可以是账号登录也可以是设备登录,具体看业务需求自定义。下图为友盟关于新增用户留存率的统计截图:

  新增用户留存率通常看次日留存率、3日留存率、7日留存率、14日留存率和30日留存率。

  App用户留存率计算公式:新增用户留存率=第N天登录用户数/第1天新增用户数*

  次日留存率:在次日(第2天)登录过的用户数/第1天新增用户数*

  3日留存率:在第3天登录过的用户数/第1天新增用户数*

  7日留存率:在第7天登录过的用户数/第1天新增用户数*

  14日留存率:在第14天登录过的用户数/第1天新增用户数*

  30日留存率:第30天登录过的用户数/第1天新增用户数*

  注意:这里的留存是离散的概念,不要求用户在N天内每天都登录。

  为方便理解,举个例子:

  第1天,新增了500用户;

  第2天,这500用户中有200人登录过,次日留存率为:200/500* =40%

  第3天,这500用户中有150人登录过,3日留存率为:150/500* =30%

  第7天,这500用户中有100人登录过,7日留存率为:100/500* =20%

  第30天,这500用户有50人登录过,30日留存率为:50/500* =10%

  上述案例就是Facebook中流传的“40-20-10”留存率规则,规则中的数据代表次日留存率、第7日留存率和第30日留存率,如果你想让游戏的DAU超过100万,那么新用户的次日留存率大于40%,7日留存率和30日留存率分别大于20%和10%,这其实是非常难的,小泽曾联运过iOS手游,次留基本在20%~30%。

  不同行业用户留存率参考标准:

  游戏:次留30%,7日留存15%,30日留存<5%

  电商:次留35-40%,7日留存15-20%,30日留存5-8%

  教育:次留25-35%,7日留存10-15%,30日留存5-8%

  活跃用户留存率计算公式与上述新增用户留存率的逻辑相同,只是把第1天新增用户数替换成第1天活跃用户数即可。通常活跃用户留存率会高于新增用户留存率,主要是因为活跃用户包含了历史沉淀下来的老用户,这批用户往往具备较高的忠诚度。

  如下图所示,对比上图的新增用户留存率,活跃用户留存率要高2~3%。

  二、App用户留存率预估方法

  在通过用户留存率计算活跃用户(DAU)或预估用户终身价值(LTV)时,都需要对App用户留存率进行预估,预测App未来30天、90天、180天的用户留存变化趋势。

  App用户留存率预估方法其实很简单,通过一个Excel表格就能完成:

  1、导出Excel格式的历史用户留存率,求得加权平均用户留存率;

  如果只用1天的数据进行预估,误差可能较大,建议取至少1周用户留存数据,根据每日新增用户数进行加权平均。以下为一款免费应用,主要用于测试目的进行开发的,功能简单,所以留存数据比较感人,取了2021年6月的30天加权平均新增用户留存率。

  2、全选加权平均用户留存率数据,点击<插入>栏目中的<图表>,选择;

  3、点击散点图上的散点,右键选择<添加趋势线>;

  4、点击<趋势线选项>中的<对数>或<乘幂>,勾选<显示公式><显示r平方值>两个选项,左侧会出现模拟趋势线,x代表天,y代表留存数值,R2代表趋势线的匹配精度,越接近1代表越准确。

App推广

  根据对比,最终选择了<乘幂>,匹配精度R2=0.9837,所以选择了公式:y=0.1569x^(-1.116)

  5、通过公式计算未来用户留存数据。

  App推广 比如预估60天后的留存数据,y=0.1569*60^(-1.116)=0.16%。最后要提醒一点,App用户留存率数据不同,生成的计算公式也会不一样,不要直接套用上述公式。

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