Retention 分析的基本概念 1 – User Life cycle 框架

Retention Anlaysis 留存率分析這個詞大家都不會太陌生，許多人在行銷或是在產品分析上都有看過這個浮濫到不行的詞，但到底留存率分析可以用到哪些概念？我們每一次談論的『留存率分析』又是針對什麼面向的User 討論分析？今天我們要來用一個簡單的框架跟大家談一下retention 分析 -User Life cycle .

TL, DR(沒時間的人看這行)

簡單說User 的Life cycle 簡單分成一個循環，這個循環的基本概念建立在新進用戶(new user) , 復甦用戶(resurrect user) , 休眠用戶(暫時的翻譯dormant user ), 以及 現行用戶(Current User)，你可以用這幾種角度簡單為你的User來源做一個劃分，透過這段的劃分你可以為你每個月的訂單或是流量去切割資源，並針對上述幾類人來進行資源上的投放以提高你產品的retention.

提醒你：你可能已經使用上這一概念，但你可能過去並沒有使用本篇的觀點或使用本篇所提及的名詞，如果你已經從事用戶留存分析許久，希望本篇可以帶給你一些不一樣的觀點 🙂

 

什麼是 User Life Cycle FrameWork?

所謂的User Life cycle Frame Work 簡單來看就是先將使用者用以下圖表中所描述的角色將User 切割細分：

• New User: 過去不曾到訪你的網站或執行過『critical event』的User。
• Resurrect User: 過去復甦的用戶，曾經到訪過你的網站同時執行過『critical event 』的User。
• Dormant User : 流失的用戶，你也可以理解成流失的User。
• Current User  : 上個週期加入的User 到了這個週期後仍然在使用。

不過看到這邊你可能已經想到，『週期』，這個週期該怎麼決定？這個週期對於User的影響又有哪些呢？

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[行銷工程與數據架構圖]
檔案名稱: User_life_cycle-1024×488.png
概念說明: 行銷工程示意圖

Timer Interval 時間區間對於Retention 觀測的影響

如果大家用過GA或Google Ads ，都不外乎知道有一個叫做conversion window 或叫做轉換追溯期的概念，其實我們在分析retention 時也會因為 User time to convert 而受到影響，而我們常用來分析實際retention 時，會因為產業的不同可能會有不一樣的方式來做分析，基本上可以分為以下簡單幾種：

1. User 執行任意事件，下次回訪的比例。
2. User 執行特定事件，下次回訪網站但包含不限於該特定事件的比例。
3. User 執行特定事件，下次回訪網站，並再次執行該事件的比例。

第一個情境是我們很常拿來衡量一般使用者的情境，通常也是單純我們思考returning user 比例的情境，但這樣的數字裡面包含了很多原因與情境，通常來說很難直接做為操作與使用的數字，比較是一個overview.

第二個情境，可以單純看過一個function 對於User on boarding 成為 retained user 的比例與重要性。

第三個情境，則會是我們常用來衡量的核心，找到對應的『critical event』來進行Retention 的衡量，那為何要這樣做呢？舉個例子來說，如果只是用單純第一個情境去思考的概念大概就是有多少User 有回訪，但這樣的Intent其實並不明確，就好像是一堆人開了 APP 並不代表他一定有購買，即使我們還是可以透過這類人在某一些工具內去建立『名單』並把它丟到Funnel 去觀測他的  CVR ，但這裡討論的就是 『 Returning User 的 CVR』而非『下過單的User 回訪率的CVR』了，這時我們可以修正我們討論的方向，把critical event 修改成可以符合以下定義的內容：

• Critical event 就是能夠讓User 推進成為 retained user or active user 的重要事件。

透過這項定義，找到適合的事件，去分析那群執行這個事件的User 所產生的retention 會讓你能夠針對這群User 有更多的明確Action.

再舉另外一個例子：Aribnb 在計算retention 時，『會抓取下過訂單的User 來分析retention』 、Facebook則會以『新增10位好友』的User 這件事情當成他們的重要指標，並透過此事件去做分析，切割出不同的受眾與資訊，在針對這群User 去設計機制、活動或功能來提高產品的目標與指標。

但看到這邊你大概有些概念了，如果衡量的方式為情境三，那麼『執行完第一次critical event、到下次 User 回訪執行第二次 』的這個時間區間就成為了相當重要的議題，也會直接影響你觀測數字的方式，就拿下圖來看，你會發現從『每天觀測』切換成『Weekly 觀測』，這兩者週期所產生的斜率差就會有顯著的差異，也會使你的觀測能夠有更多的to-do-action.

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[行銷工程與數據架構圖]
檔案名稱: example-pics.png
概念說明: 行銷工程示意圖

(圖片來源：Amplitude Retention handbook)

User Life Cycle Frame Work 的應用與基礎

那既然時間與區間會直接影響到你的觀測這件事我們已經討論過了，那我們回頭去看『User Life Cycle Framework』這個架構的用途以及它這樣的劃分可以為你帶些哪些有用的資訊：

認識你每週流量的組成，讓你更清楚的知道你User 的配比以及對應到你的資源：

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[行銷工程與數據架構圖]
檔案名稱: table.png
概念說明: 行銷工程示意圖

透過上圖你可以很簡單的發現現在流量組成的問題，像是你會看到你每個週期可能會有很高比例的流失率，而如何去improve 這件事情就是你可以接下去思考的內容了，舉例來說：Dormant User 這群人通常有什麼特徵？他們行為會停在哪裡？他們接觸過哪些活動？你可以從中去找到停下的方法，而在GA4 中你也可以用一些圖表(例如:GA4 的 Path Analysis )像是去找到這些流失用戶的行為，並針對這些用戶建立你的User Funnel .

當然本篇只是簡單介紹，想看完整的Retention分析嗎？

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[行銷工程與數據架構圖]
檔案名稱: 1-2.png
概念說明: 行銷工程示意圖