
作者:潘彼得
本文為「心中有數(shù)」CDA征文作品
無論是產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品運(yùn)營還是數(shù)據(jù)分析師,在評估一個產(chǎn)品的用戶使用情況時肯定離不開留存率、忠誠度等觀測指標(biāo)。這些指標(biāo)可以反映用戶對于產(chǎn)品的粘性、產(chǎn)品用戶價(jià)值質(zhì)量的高低,及時了解用戶留存、流失趨勢,有助于幫助產(chǎn)品做更好的功能迭代,也有助于運(yùn)營及時進(jìn)程運(yùn)營策略的調(diào)整,比如:當(dāng)新用戶留存率低的時候,是不是需要調(diào)整新用戶的活動策略,或者當(dāng)老用戶留存率低的時候,是不是某個產(chǎn)品功能的問題,或者活動對老用戶不友好而導(dǎo)致流失等等……
今天,就給大家分享下如何用SQL實(shí)現(xiàn)留存率的計(jì)算,以及日常工作中如何分析留存率這個指標(biāo)。
留存顧名思義是指留下來。留存用戶是指用戶在APP產(chǎn)生行為后,在固定的第N日繼續(xù)訪問或使用APP的用戶。留存率是指用戶在一段時間后或固定的間隔后產(chǎn)生留存用戶的比例。
用戶留存率有很多種:新客留存率、老客留存率、活躍用戶留存率、購買留存率、或者某個功能使用用戶的留存率等,通常計(jì)算的時間間隔為次日、3日、7日、30日、60日,根據(jù)業(yè)務(wù)不同需求可以選擇不同的計(jì)算方式以及時間間隔,重點(diǎn)是要和產(chǎn)品負(fù)責(zé)人以及運(yùn)營人員對好指標(biāo)口徑。
本次分享的留存率是關(guān)于新客留存率,計(jì)算公式:第N日新客留存率=某日的新注冊用戶在第N日內(nèi)訪問過APP的留存用戶數(shù)/某日的新注冊用戶總數(shù)。
次日新客留存率(第1日新客留存率):指注冊APP后的第二天有訪問APP的行為的留存用戶/注冊APP當(dāng)天的新客總數(shù)。
第3日新客留存率:指注冊APP后第3天內(nèi)內(nèi)訪問過APP的留存用戶/注冊APP當(dāng)天的新客戶總數(shù)。
第7日新客留存率:指注冊APP后第7天內(nèi)訪問過APP的留存用戶/注冊APP當(dāng)天的新客戶總數(shù)。
第30日新客留存率:指注冊APP后第30內(nèi)訪問過APP的留存用戶/注冊APP當(dāng)天的新客戶總數(shù)。
1. 計(jì)算新客留存率用到的字段信息有:用戶ID,用戶登錄日期;
創(chuàng)建一張只有用戶ID和用戶登錄日期的表:
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_log
(
'id' int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
'operator_id' STRING COMMENT '登錄用戶ID',
'create_time' DATETIME COMMENT '創(chuàng)建時間'
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
)
COMMENT '用戶登錄表'
2.計(jì)算過程:
為便于理解,下面的步驟分為兩步講解:留存時間的計(jì)算,留存用戶的計(jì)算,日常時間中如果覺得兩個步驟麻煩可以將兩個代碼進(jìn)行合并。
第一步:
計(jì)算用戶注冊APP日期、登錄APP日期、登錄APP日期距離注冊APP日期的天數(shù)差
CREATE view IF NOT EXISTS view_retention_rate AS
SELECT t2.operator_id as “用戶ID”
,to_date(register_day) as “注冊日期”
,login_day as "登錄日期"
,datediff(login_day,register_day) AS “登錄時間距離注冊日期的天數(shù)”
FROM (
(
SELECT DISTINCT operator_id
,to_date(create_time) AS login_day
FROM user_log
) t1
LEFT JOIN (
SELECT operator_id
,min(to_date(create_time)) AS register_day --用戶訪問APP的最小時間即為首次注冊時間
FROM user_log
GROUP BY operator_id
) t2
ON t1.operator_id = t2.operator_id
)
;
結(jié)果如下:可以發(fā)現(xiàn)用戶1注冊日期在2020年11月10日,最近登錄日期在20219月20日,留存達(dá)314天。
第二步:
利用已經(jīng)計(jì)算出的時間計(jì)算用戶留存率。
例如,想要計(jì)算用戶次日留存率只需在上面的計(jì)算結(jié)果表找出登錄時間距離注冊日期的天數(shù)=1的數(shù)據(jù),想要計(jì)算用戶7日留存率,只需要在上表找出登錄時間距離注冊日期<=7的記錄,代碼如下:
SELECT a.register_day as "注冊日期"
,COUNT(DISTINCT a.operator_id) AS "當(dāng)天新增人總數(shù)"
,COUNT(DISTINCT CASE WHEN remain_days=1 THEN a.operator_id ELSE NULL END) AS "次日留存用戶數(shù)"
,COUNT(DISTINCT CASE WHEN 0
,COUNT(DISTINCT CASE WHEN 7
,COUNT(DISTINCT CASE WHEN 30
,round(COUNT(DISTINCT CASE WHEN remain_days=1 THEN a.operator_id ELSE NULL END)/count(DISTINCT a.operator_id),2) AS "次日留存率"
,round(COUNT(DISTINCT CASE when 0
,round(COUNT(DISTINCT CASE when 7
,round(COUNT(DISTINCT CASE when 30
FROM view_Retention_rate a
GROUP BY a.register_day
;
結(jié)果輸出如下:
到這里,一個簡單的新客留存情況就完成啦!
03、分析留存率為何下降的原因
本次計(jì)算的是新客留存率,因此我們要分析的就是新客留存率下降的原因,分析原因可以從幾個角度出發(fā):人、產(chǎn)品、運(yùn)營方式。
新客留存率下降的主要原因有:
……
04、如何提高留存率
想要提高留存率建議“對癥下藥”,通過留存率分析,找出留存率下降或一直很低的主要原因:產(chǎn)品核心功能不行?運(yùn)營手段不行?還是沒有吸引到目標(biāo)客戶?
針對這幾點(diǎn),給大家一些參考的方式:
……
05、一個好的留存率標(biāo)準(zhǔn)是什么
對于這樣一個普遍的指標(biāo),不同的模型或業(yè)務(wù)場景下有不同的標(biāo)準(zhǔn)。前Airbnb 供給側(cè)增長團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 Lenny Rachitsky 和Eventbrite 首席產(chǎn)品官Casey Winters 在對Uber、Evernote、ServeyMonkey、Twitter、Facebook、Notion等20多款產(chǎn)品的增長專家進(jìn)行了采訪后,得出了一些結(jié)論。
根據(jù)業(yè)務(wù)類型的不同,各位增長專家認(rèn)為好的留存率的標(biāo)準(zhǔn)分別如下:
6個月用戶留存率標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該是:
12個月的收入留存率標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該是:
以上只是一些建議供大家參考,實(shí)際業(yè)務(wù)場景中還需要根據(jù)業(yè)務(wù)需求或業(yè)務(wù)體量進(jìn)行合適的調(diào)整。
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