在用户行为领域，通过数据分析方法的科学应用，经过理论推导，能够相对完整地揭示用户行为的内在规律。基于此帮助企业实现多维交叉分析，帮助企业建立快速反应、适应变化的敏捷商业智能决策。结合近期的思考与学习，将为大家陆续介绍不同针对用户行为的分析模型。本文主要介绍用户留存分析。

据某第三方平台近期调研结果显示，在金融创业领域，2013 年一家互联网金融创业公司的投资获客成本区间为 300 – 500 元，而 2016 年则涨为 1000 – 3000 元；在电商领域，新用户的获取成本，是维护一个老用户的 3 倍到 10 倍……

如今，高居不下的获客成本让互联网、移动互联网创业者们遭遇新的“天花板”，甚至陷入“纳不起”新客的窘境。而花费极高成本所获取的客户，可能仅打开一次APP、或完成一次交易，就流白白流失。随着市场饱和度上升，绝大多数企业亟待解决如何增加客户黏性，延长每一个客户的生命周期价值。因此，留存分析分析模型备受青睐。

一、什么是留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。

留存分析可以帮助回答以下问题：

• 一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；
• 某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？
• 想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？

二、为什么要做留存分析，直接看活跃用户百分比不行吗？

对此疑惑，答案显然是，当然不行！

如果产品目前处于快速增长阶段，很有可能新用户中的活跃用户数增长掩盖了老用户活跃度的变化。按初始行为时间分组的留存分析可以消除用户增长对用户参与数据带来的影响。通过留存分析，你可以将用户按照注册时间分段查看，得出类似如下结论：

“三月份改版前，该月注册的用户 7 天留存只有 15%；但是四月份改版后，该月注册的用户 7 天留存提高到了 20%。”

三、留存分析模型特点与价值

科学的留存分析模型具有灵活条件配置——根据具体需求筛选初始行为或后续行为的细分维度，针对用户属性筛选合适的分析对象的特点。那么，留存分析有哪些价值呢？