理解 retention anlaysis 的簡單框架「User Life Cycle」,時間區間與critical event是影響留存率觀測的因素。然而用戶行為、user persona也是重要的因素。今天要來談到的內容就是為何現存客戶 (current user) 對於留存率分析很重要。
忘記了「User Life Cycle Framework」嗎?我們先來簡單回顧一下。
|現存客戶(current user)定義:在「某一段特定時間內」,用戶於「過去時間」直到「現在時間」持續活躍使用你的產品。
(Retention handbook)
根據資料指出,現存客戶購買你的產品的可能性為 60%-70%,能為企業帶來獲利與維持發展。其中「Retention Curve」能讓你從曲線變化中得知用戶是否有機會成為現存用戶,持續使用你的產品。若 retention curve 呈現平穩趨勢,代表有著一定的 user會使用你的產品,相反地,若曲線呈現持續下滑的狀況,則表示你所提供的產品無法吸引用戶長期使用。
(Retention handbook)
|行為人物誌 (Behavioral Personas):User在你的產品上所進行的行為可以幫助你理解 user 以及你的產品提供了什麼樣的價值是 user 需要的。同時你也藉由 behavioral personas 找到驅動溜存率成長的要素。
想要了解現行客戶的行為人物誌 (Behavioral Personas),首先你需要知道:
現在就想像以下情境,觀察 behaviroal personas 如何影響現行用戶與 retention。
遊戲公司針對目前使用產品的 current user 進行分析,從圖表中可以看出3 個關鍵的 behavorial personas 都有著相當高的留存率:
(Retention handbook)
在 current user的基線上,從圖表得知 High gameplay + high social (橘線) 的現行用戶行為人物誌有最佳的留存率,在使用後的22天內約有 90%的人持續使用。
冥想APP內提供冥想的課程,並搭配著舒服的背景音樂,吸引用戶下載使用。他們將 user依照使用的功能與方式不同進行分類:
(Retention handbook)
從上圖中可以看出在「每日留存率」中,3種類別用戶的 behavioral personas。在開始的14天內,3種 user的變化趨勢類似,而第16天後發生了不一樣的變化,alert savers的留存率曲線開始往上爬升並在第30天時達到約90%的留存率。
(Retention handbook)
將時間拉長來看,這3種類型的 user 在使用APP數週後留存率表現仍不錯,維持在基本線以上,分別為冥想者(55%)、聆聽者(50%)、設定提醒者(70%)。
藉由上述兩項情境可以進行簡單的分析,用戶的 behaviroal personas 可以讓你找出什麼因素或是類型的 user 是影響 retention的因素,並觀察出長期這些 user的變化。
讓新用戶 (new user)變成現行用戶 (current user),必須要經過「習慣形成階段 (Habit Formation Phase)」。由於新用戶大多處於剛接觸/下載產品、不久前註冊成功、正在尋找產品提供的價值等階段,因此,要讓新用戶持續使用產品進而轉變為現行用戶就需要讓 user建立起對於產品使用的習慣。
(Retention handbook)
|同類群受眾 (Cohort):指擁有共通特點的一群用戶
先前說明了要促使新用戶轉變成為現行用戶並持續使用產品,除了建立習慣以外,你也必須了解促成用戶建立習慣的驅動要素。可以依照下列 5 步驟找出關鍵的驅動要素:
理解上述提及的觀念後,你可以利用這些方式針對如何將用戶留存下來,並開始思考有什麼要素能促成用戶變成 current user。舉例來說,如果你還記得前面情境一所描述的遊戲公司,你可以對重度使用社交功能的用戶寄送提醒通知,當有其他人加入時用戶能即時打開APP進行互動。
了解用戶與用戶行為後,後續進行用戶分析時,可以針對不同用戶群組,依照他們的行為做不一樣的分析,同時加強產品與用戶的連結,讓用戶感受到產品的價值,利於企業達成目標。
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