如何有效提升留存率促进用户活跃？

Question

如题所述

Answer 1

　　1.定义流失用户：找到不活跃用户处在成长的何种阶段，分析其流失原因，并分别找到其流失预警指标、拟出不同的解决方案进行预防。同时，与核心用户保持密切联系也是至关重要的，跟核心用户的直接沟通，往往能帮助我们更快地发觉用户流失原因。
　　2.创建用户激励体系：用户激励体系包含正激励和负激励(负激励即积分扣减或其它惩罚性措施)。正激励可以分为“荣誉激励”、“情感激励”、“利益激励”三类，常见的有排名、竞争图谱、等级、勋章、积分、社交互助、奖金激励等形式，这些“正激励”形式+每日任务+有吸引停留能力的内容能够更好地达到刺激用户持续留存的效果。
　　3.PUSH和活动：消息推送和有吸引力的活动是促活的必选项，但推送精准度、频率、时段、质量、landing页等都是决定推送效果的重要因素，而且推送的优化应该是永久性的。建议大家尽量编写引起情感共鸣的推送文案，这一块淘宝店做得最透，卖萌装痴无所不用其极。
　　4.让用户带动用户：一万次王婆自夸不如一次社交分享的力量，引导用户和用户之间产生联系无疑是提升活跃度的高效方案。除了优化产品的分享、邀请体验(别忘了在分享体验中加入激励机制)之外，你还可以注意将最受欢迎的页面或功能向适合的用户展示出来，告诉他这一内容或商品受到了XXXX人的关注，利用从众心理让用户产生兴趣。
　　5.定期更新版本和功能：让“小红点”帮你做一次“最强推送”同样是唤醒强迫症用户的好方法，APP开发者们都感触：每次更新版本都可以刺激用户活跃一段时间。要特别注意认真写更新说明(可以顺便卖萌装腐)，提高用户更新完随便打开的兴趣。
　　6.流量营销：那些适合“打发时间”又会耗费不少流量的APP可以试试看跟流量运营商合作，霸气十足地告诉用户“因我起生的流量费，已经被我承包了”，试试看能否挽回用户的芳心?
　　7.追到天涯海角：追踪用户沉默流失后的转移路径，与高重合APP建立拉回沉默用户渠道。
　　8.减少运营打扰：一些多余的提示、繁琐的操作步骤、包括不合适的频繁推送，都会成为用户“退出”的原因，注意尽量让用户能够简便、快捷地使用产品才是我们的核心追求，清除缓存的功能也一定要为用户考虑到。

Answer 2

前段时间参加营销行业会议，一个演讲把互联网企业的现状总结得挺有趣——
“生于拉新，死于留存”
举个例子：
假设一个App上新，单个用户获客成本40元，第一天拉新100个用户
若次留率为20%，则次留成本为200元/个
若次留率为10%，则次留成本为400元/个
可见，提升留存率对于互联网企业来说就是提升业绩。原谅我不得不把提升留存的重要性说一遍。因为很多企业的市场部门只注重拉新，而不看重留存。
那么如何有效提升用户留存，促进用户活跃呢？除了行之有效的运营策略外，建议实施再营销广告(Retargeting)。
以游戏APP为例，再营销广告，可以重新吸引曾经的玩家，在相关度更高的其他App中开辟渠道，并在关键点触及玩家，将流失用户召回，或将一次性付费玩家转化为持续付费玩家，促进该游戏APP的付费及更新。既吸引了以前的用户又增加了销售额，投资回报率显然增大。
目前随着移动App营销需求的扩大，REMERGE移动再营销（REMERGE App Retargeting）以更加精准的用户分类，行之有效的广告推送内容及策略等优势获得越来越多互联网企业的认可。本回答被提问者采纳

Answer 3

活跃用户
用户每天既会不断新增，也会不断流失，如果单独只看每日活跃用户数，是很难发现问题的本质的，所以通常会结合活跃率和整个APP的生命周期来看。
活跃率是指活跃用户/总用户，通过这个比值可以了解你的用户的整体活跃度，但随着时间周期的加长，用户活跃率总是在逐渐下降的，所以经过一个长生命周期(3个月或半年)的沉淀，用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的用户活跃的表现，当然也不能完全套用，得视产品特点来看。
留存用户
留存用户和留存率通常反映了不同时期获得的用户流失的情况，分析这个结果往往是为了找到用户流失的具体原因。
那如何来看呢?有几个指标。
次日留存：因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通过不断的修改和调整来降低用户流失，提升次日留存率，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。
周留存：在这个时间段里，用户通常会经历一个完整的使用和体验周期，如果在这个阶段用户能够留下来，就有可能成为忠诚度较高的用户。
月留存：通常移动APP的迭代周期为2-4周一个版本，所以月留存是能够反映出一个版本的用户留存情况，一个版本的更新，总是会或多或少的影响用户的体验，所以通过比较月留存率能够判断出每个版本更新是否对用户有影响。
渠道留存：因为渠道来源不一，用户质量也会有差别，所以有必要针对渠道用户进行留存率分析。而且排除用户差别的因素以后，再去比较次日，周留存，可以更准确的判断产品上的问题。