电商留存率行业标准(电商留存率怎么算)

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在此图中，我们看到7日新登用户在8日登录的为次日留存用户，9日登录为2日登录留存用户……这就是留存基本定义，所谓留存率就是留存用户/新登的总量。留存率反映的实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，随着这个留存率统计过程的不断延展，就能看到不同时期的用户的变化情况。

这里截取了4天首登用户在随后接近40天的留存变化情况。

上图是跟踪了39天的数据，我们发现留存率的变化初期是震荡的比较厉害，但是随后开始逐步的趋于平稳，下一个时期就开始逐渐稳定，保持在一个水平上，如果持续观察下去，随后开始逐渐的衰退，并最终无限趋于0。

事实上，以上的过程是符合用户生命周期的基本形式，用户在导入期用户量会增加很多，一段时间内如果我们渠道和手段得当，用户初期的几天留存质量会很好，之后随着用户的游戏内等级成长，那么就会逐渐淘汰一些人[实际上就是留存下降，流失加剧的过程]，在用户的成长过程中，这样的留存牺牲是必然，而此时的淘汰就意味着接下来的用户成长将会趋于稳定，并保持一个时期。

以上我们所说的三个时期，也就是震荡期[留存高]、淘汰期[留存波动]、稳定期[留存趋于稳定水平]，随后的衰退期和流失期那就是流失率分析的部分，因为这个阶段用户留存下的基本就是老用户了，当然此处不是说前三个时期的用户就不需要流失分析，相反用户导入初期的阶段[如果拥有足够的信息]，正需要去做流失分析，因为初期流失是最多的。但是由于初期用户参与游戏的参与度有限，提供的信息也是有限的，偶然因素见多，所以就选择做留存分析。

一般来说留存率这类指标是需要长期持续跟踪的，且要根据版本更新，推广等诸多因素结合起来分析，试图去找到玩家的最佳周期进行制定相应的策略提升质量。

此外留存率的分析可以结合聚类，决策树等做进一步的深入分析，用于挖掘渠道具体的用户质量，盈利分析等。这类的深入的分析首先是要建立长期的留存率跟踪分析的基础上进行的，抓住留存率长期的作用特点，才能更好的把握这类深层次的分析。

最后说一句，至于是不是出于稳定期，这个得自己很好的把握和衡量，必要的时候对于变化趋势做一下显著性检验也可以检验一下。