不管在什麼時代，關於使用者留存，始終是我們思考和談論的話題，對於App的產品和運營而言，留住使用者更是重中之重的工作和考核指標。在App中的使用者，留存率越高，意味著使用者使用產品的時間越長，他們能夠為產品帶來現金流和價值也就更大。

對使用者留存進行分析，幫助我們瞭解到使用者在產品中的行為，對產品最佳化以及衡量使用者質量都具有很高的價值。

我們都知道，使用者進入產品當中，部分使用者流失是無法避免的，比如產品在拉新活動投放階段，使用者質量高低不等，其中一部分不屬於我們產品的目標或者潛在的使用者，這一部分人不管我們怎麼使用方法都是無法留住的，我們應該忽略掉這一部分的流失，減少時間和金錢的浪費。

我們回過頭思考，為什麼會出現這麼一部分使用者進入我們產品呢？這時候我們就要找到他們進入產品的源頭，也就是獲客渠道。由於我們投放會選擇許多不同型別的渠道進行，渠道與渠道之間、渠道使用者與渠道之間都有差異，使用者點選廣告的意圖都存在千差萬別。因此我們需要找到不同渠道新使用者啟用進入產品的行為情況。

透過不同渠道對比，我們可以看到每個渠道新增使用者啟用和留存都不一樣，有的渠道啟用和留存都高，有的渠道則相對較少，也就是渠道使用者與我們產品的匹配度的高低性。對此，我們要及時的調整投放推廣計劃，針對新增使用者啟用和留存低的渠道，我們要減少或者停止投放推廣，加大力度在啟用和留存的渠道投放，從而最佳化投放渠道，減少資金浪費，提升產品的使用者質量，更好的為後續的轉化做鋪墊。

另外，我們應該關注的是在使用多次或者一段時間產品後流失的使用者，這一部分使用者對產品保持著興趣，但是可能是由於產品的服務或者功能的不完善，影響使用者在使用產品過程中的體驗，最終導致使用者流失。對於使用者流失的定義，各行業企業對流失的定義不同，比如部分遊戲公司認為7天內沒有登陸行為的使用者，基本就可以算是流失了；電商、金融等公司流失週期會比較長，認為幾個月沒有登入、購買交易等行為的使用者為流失。

對此，我們應該儘快的分析使用者行為，透過在熱雲資料TrackingIO對使用者行為分析，我們可以設定不同環節的漏斗分析，找到每個環節的使用者觸達軌跡，找到流失環節，及時最佳化產品設定，提升服務質量，儘可能的挽回流失使用者。同時我們可以透過簡單的活動，挽回流失的使用者。比如遊戲，降低准入門檻，新手剛進來如果開始幾局都死得快，對於玩家而言就有強烈的挫敗感，很容易逃離遊戲，因此需要修改遊戲匹配規則，有意識地給你匹配一些更弱的玩家。

又比如很多遊戲在對戰能力層面青睞於人民幣玩家，誰砸的錢多誰就能碾壓，這麼一來對於普通玩家就沒有足夠的公平性，此時，我們要兼顧不同層級的使用者體驗，可以選擇售賣面板之類的體驗提升，同時也將提升使用者的留存率，使用者就會大量湧入並且不容易流失。

最後，我們都有感受，一般而言，產品的新使用者往往流失率會較高，老使用者會相對穩定，畢竟老使用者對產品具有相對的認可度，但是也避免不了流失的情況，老使用者流失對我們的影響會更大，因為老使用者已經在產品中有付費、交易等行為，轉化率是非常高的。同時，培養一個新使用者成為忠實的老使用者需要投入大量的資金和時間成本，所以，留住老使用者，降低老使用者流失也是我們重點思考的問題。

如何均衡使用者增長與營收的關係？

使用者增長的同時，如果做一些廣告產生營收，但是使用者增長又受到廣告的影響了怎麼辦？

答：使用者增長跟廣告的制約關係具體是也要看所屬的產品，但是就“廣告就被被厭惡”這個觀點是否成立也是一直被探討的，去年朋友圈廣告出來之後，從大家的反應以及最近很多家做了不錯的走心廣告來看，廣告也是可以做到吸引使用者，如果使用者不喜歡，其實很大程度上是因為你的廣告做的還不夠好。

另外，這個問題屬於公司高層範疇，因為橫跨使用者增長和營收是兩個部門的事情，使用者增長的目標是提升使用者量，營收是目標是增加公司收入，這兩個業務增長不一定是不成正比的，相互之間的影響肯定是有的，重點是如何去權衡。去年蘑菇街整體廣告營收的漲幅很高，有一部分原因也是因為使用者的增長情況一路往上。

▍低頻的消費場景之下，應該透過什麼渠道和方式，推動使用者增長？

我們是一家做境外出行自駕產品的網站，對於很多華人來說，是一個比較低頻的消費場景，所以在單個使用者的獲客成本比較高？有沒有一些好的方式和渠道，或者什麼方式可以推送使用者之間的推薦？能夠幫助使用者增長？

答：首先得確定這個產品的客群本身的體量大小，如果這個細分領域的人群本身就不多，那麼需要思考的點是你想要拉高使用者量這個出發點是否正確。境外自駕產品本身還是一個很新穎的市場，需要去結合使用者產生需求的產經去想象合作的領域，並且結合使用者對境外出行自駕的需求熱度出發，找合適的時間和圈子切入會是一個不錯的選擇，。

獲客成本高低，是一個相對的概念，做高成本的使用者定位以及市場分析，也許能帶來低成本的使用者，反之，就是低成本的探索加上高成本的使用者獲取成本。