博客 如何实现高留存率?

无论何时,只要说到行业基准,应用的用户留存率都是 Adjust 特别关注的问题。在移动数据基准方面,我们不断努力开展研究,了解用户为何流失,而我们收到的海量数据提供了很多值得关注的切入点。我们还想了解为何有的应用类别表现出众,借此掌握每个领域获得较高用户留存率的诀窍。

什么是留存率?

留存率是一种指标,评估的是持续使用某一应用的用户数量。如果用户前一天在使用应用,第二天却没有再次出现,那么我们会跟踪该用户流失的时间,并将其反映到留存率数据中。从本质上来说,您可以通过留存率了解应用的用户流失情况,或离开应用的用户数量。

借助留存率,营销人员可以了解应用随时间推移的表现情况 (用户层级)。考虑到有 62% 的用户只会打开应用 11 次,留存率这一指标对移动营销人员来说至关重要。留存率高,说明用户对使用体验感到满意。这些用户在应用中的活跃时间越长,更可能进行交互和变现。

平均留存率是什么?如何参考平均留存率来评估您的应用表现?

通过分析,您可以查看应用在 30 天中的留存状况。如果发现留存率在这期间的特定节点有明显下滑,则可以将这个节点作为目标进行优化,力求使用户留存更久。例如,如果您有一款游戏类应用,且注意到用户常常在新手教程结束时流失,那么这个节点就是要优化的关键。

在下面的调研中,我们使用了所有类别的中位数。也就是说,我们分析的是所有领域中位于中间的数值。在部分情况下,我们也会指出某个领域或时限内留存率最高的节点,但除了这些特殊例子外,研究的重点还是在中位数及其意义上。

我们也会比较营销活动持续时段内重要的几天,即第 1、 7、21 和第 30 天。安卓和 iOS 上的表现情况常常有所不同,如果将两者混在一起,或许对专注于单一平台的开发者用处不大。因此,我们将分开讨论安卓和 iOS。

此处呈现的数据来自 2016 年第 3 季度数据基准 (要了解最新行业基准,请参阅此处)。*

怎样获得出色的留存率?

首先,我们计算出了所有领域的平均表现情况,呈现在下方表格中。您可能会觉得这有点太宽泛,但通过这些数字,您依旧能大致了解应用每天的一般留存表现。请查看下方表格,看看自己的留存率是否超过了这些数字:

平均留存率

天数 (共 30 天) 安卓 iOS
1 26% 26%
7 11% 12%
21 7% 7%
30 6% 6%

可以注意到,从第 1 周到第 2 周,留存率下跌了 14% - 15%。两周后,所有应用的留存率又降低了 5%,但这时 6% 的核心受众也已稳定。

从广义上来说,只要留存率高于这个数字,就可算是优秀。这意味着,如果在安装后首日您留住了超过三分之一的用户,就说明应用的表现非常好,至少在用户留存方面是这样。

在更大的数据集中我们看到,社交类应用第 1 天能留住至少 50% 的用户,而第 7 天能留住 25%。在表现位于前四分之一的应用中,社交类应用的平均表现最好。如果第 1 天您的用户留存率在 35% - 60% 之间,就意味着应用表现优秀。

要注意的是,安卓和 iOS 端的平均用户留存率差异很小。如果您在数据分析中发现两者有较大的偏差,可能是因为应用在特定设备上出现了功能方面的问题。

不同天数和行业留存率详解

为了更好地理解怎样的平均留存率可被称为“优秀”,我们来进一步分析一下安装后不同天数及不同行业的留存率情况。

第 1 天留存率 (平均 26%)

一般来说,第 1 天的留存率是最高的,第 2 天会有急剧下滑。Localytic 的一项研究显示,近四分之一的用户只会使用应用一次,之后便会流失。第 1 天的留存率情况预示着应用会有怎样的长期表现。

安卓端的报刊杂志类应用留存率为全组最高,略高于 41%。社交和游戏类应用也有非常亮眼的表现。除了工具类应用外,所有其他应用在第 2 天的留存率都低于 25%。在比较第 1 天的留存表现时,请注意这一点。

第 7 天留存率 (平均 11 - 12%)

广告主一般会在安装后一周开展再营销推广活动。再交互会吸引用户返回应用,这些用户数量不多,但依旧显著,因此各类指标此时常会有所回升。

与第 1 天情况类似,安卓端报刊杂志类应用留存率最高,达到 24%。相反,教育类应用的表现欠佳,第 7 天只能留住 6% 的用户。这其中可能有季节因素的影响。夏天,人们常会暂停学习活动,转而阅读小说、杂志和其他休闲读物。而商业类应用的留存率依旧超过 10%,工具类应用的留存率稍低,但仍然能留住用户。

第 21 天留存率 (平均 7%)

安装 3 周过后,多数应用的留存率都跌到了个位数。只有报刊杂志类 (16%) 和工具类 (11%) 应用能留住十分之一或更多用户。其他应用的留存率在 3 - 9% 之间。所有应用类别的平均留存率为 7%。

第 30 天留存率 (平均 6%)

这是数据集中的最后一天,有趣的是,这一天的情况与第 21 天相差并不大。这说明如果用户愿意持续使用应用 3 周,那么就属于长期忠实用户,可能会在 30 天后很久的时间段内继续使用应用。

第 30 天的平均留存率为 6%,而有的应用类别 — 例如娱乐和教育类 — 只能留住不超过 5% 的用户。

现在既然掌握了数据基准,下一个问题就是:如何实现提升?下面,我们为营销人员总结了提高应用留存率的几个最佳做法。

提升应用留存率的 5 种最佳做法

如果您在上面的概述中发现自己的留存率并没有达到平均水平,请查看下方的窍门和提示,了解如何改善这一指标。在用户引导和消息传达等各个方面,可以使用多种方法让用户在安装后数周仍然不断返回应用。

1. 个性化

在用户留存的问题上并没有通用的灵丹妙药。从应用内节点到用户偏好,您可以使用许多方法为不同的用户打造独一无二的体验,保持用户的注意力。对用户进行分群非常有效,也能很好地改善再营销效果。欢迎在这里进一步了解用户分群及其重要性,以及我们的受众分群工具是如何在此过程中发挥作用的。

2. 聚焦消息传达,实现用户再交互

实现用户再交互并把用户带回应用的手段多种多样。优化素材,与不同类型的用户交互,能对留存率产生立竿见影的效果。您还可以在消息传达过程中充分利用平台用户,例如分享用户故事,设立竞争排行榜等。

3. 找到瓶颈,打造无缝用户体验

在几乎所有应用中,用户都会遇到不顺心的地方。找到用户离开应用的节点,有助于消除体验中的障碍。重要的一点在于优化并修正应用中的痛点,无论是速度过慢、难度不均还是错别字。当在同一节点上出现大量用户流失时,可以通过数据分析找到亟需改善的关键问题。

4. 针对功能开展 A/B 测试,了解用户偏好

现有解决方案是否是能帮您达成目标,A/B 测试是唯一的检验途径。无论规模大小,在不同受众群组中测试最新的应用功能,都能有效预测功能表现,同时避免新功能发布给用户造成陌生感 (和降低留存率)。

5. 重视用户引导,改善用户体验

如大量基准报告所示,用户流失高峰出现在第 0 天和第 1 天之间。但这也是留住用户的最好时机。此外,第一印象非常重要,请确保在与新用户首次互动时给他们留下深刻的印象,提供优质的用户体验。否则流失率可能性会更高。

如何设定对用户留存的合理预期?

随时间流逝,留存率会有很大的变化。如果应用留存率在平均值以上,一般就说明表现还不错。但是,留存率只是众多指标中的一个。应用体验目标不同,其重要性也可能存在差异。不过对于多数应用来说,留住用户群体、保持用户兴趣并不断实现转化通常比较重要。

自开展该测试起,我们已发布了多个包含最新数据的基准报告。例如在 2019 年全球应用趋势报告中,我们研究了增长最快的应用类别是否也能留住用户。报告发现,从安装之日到第 1 天,应用会平均损失 69% 的用户。从第 1 天到第 7 天,平均留存率降低到 21%。安装第 1 周,应用会损失 79% 的用户。

我们还发现,不同应用类别的用户留存情况也有差异。新闻和漫画类应用在第 7 天拥有最高的留存率,分别是 31% 和 28%。两个类别每天平均发生约 2.2 次会话。体育类应用则损失了 18% 的用户,中度游戏应用平均损失 14%。

Adjust 每个季度都会发布新报告,让您持续掌握最新动态。这些报告并不囿于留存率,也会覆盖移动广告欺诈问题以及 23 个应用类别的众多效果指标。欢迎在下方订阅我们的简报,及时获取 Adjust 的报告。

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