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 .
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 🙂
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:
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?
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:
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.
(圖片來源:Amplitude Retention handbook)
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:
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 .
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