用户激活和留存的必要性

注册用户与活跃用户：共享单车坟场的启示

本章主题是用户的激活与留存。作者写作本章时，恰好在微博上看到一张很有喜感的组图：厦门一块七千平方米的户外场地上，集中堆放了超过八万辆各品牌共享单车，场景非常震撼，场地被网友戏称为**“共享单车坟场”。图中除了堆积如山的废弃单车，还有一位悠闲骑着 ofo 飘然而过的小哥格外显眼。有人转发时给它起标题叫“注册用户与活跃用户”**——很形象，也正好契合本章内容。

这张图反映了不少产品的现状：注册用户量看起来庞大，但真正在实际使用、长期使用的人可能为数很少；更多看似庞大的注册用户只是虚荣指标，实际都是死账户，就像废弃的共享单车一样并没有真正被使用。这很残酷，却是绝大多数产品普遍存在的客观事实。

漏水的桶：激活与留存为何必要

这种现状就像拿一个漏水的桶接水：产品本身错漏百出或不够吸引，兜不住用户；一边用增长黑客手段配合各种渠道推广往桶里注水（新用户不断进来），桶一边漏水（老用户不断流失），最终什么都剩不下。

因此，用户激活和留存极具必要性：新用户如果无法被激活、无法留存，产品迟早被弃用；而且，仅有快速的用户量增长，并不是真正意义上的增长。回顾前文的 AARRR 流量漏斗模型，增长涵盖很多方面，新增用户只是第一个环节——Acquisition（获客），激活、留存同样是增长的重要方面。

数据现状：App 在三个月内失去 95% 的日活

很多做产品的人会自问：为什么产品火不起来？有人陷入误区，以为不断给产品添加新功能，用户就会喜欢上它。但前 Uber 增长部门负责人 Andrew Chen 认为，不断累加功能没什么用，问题的根源在于大部分产品的留存做得非常糟糕。

为印证观点，他曾联合移动智能公司 Quettra 做过一项调查，结果令人震惊：安卓 App 平均会在三天内失去将近 80% 的 DAU（日活跃用户），三十天内失去 90%，九十天（三个月）内失去的 DAU 比例竟高达 95%——短短几个月，一款 App 就会失去几乎所有用户、结束生命周期。他们总共调查了 Google Play 应用商店的一百五十万个 App，最后发现只有几千个维持着有效流量。

从数据图看（Y 轴为活跃用户比例，X 轴为安装后天数），安装后一到三天活跃用户就急速下降，曲线十分陡峭——花费大量预算和精力获取的用户早早逃走，无法带来实际收益。回想普通用户的安装习惯也不难理解：多数人会安装很多 App，三到七天内就判断哪些不好用并停止使用；而足够有用、撑过七天考验周期的 App，用户流失率会大大降低。其他产品也遵循类似规律，所以必须在很短时间内激活用户兴趣，让用户留下来。

一笔账：留存如何让产品扭亏为盈

也许有人会问：留存这么难做，干脆放弃它，把精力全放到新用户获取上，只要新用户增长比流失快，不就能保持长期净增长了吗？

首先，市场容量有限，不可能无限获取新用户，存在天花板。其次，留存做好了能带来实实在在的利润：根据哈佛商学院的调查，客户留存率每上升 5%，公司盈利可提高 25% 到 95%。换句话说，烧钱是为了拉新，做留存则是帮公司赚钱。

再算一笔简单的账：在百度投放 PPC 广告，成本 10 元/人，获得 100 个访客；一个访客注册并留存下来，能带来 20 元收入。

• 若留存率 50%：净利润 = 50% × 100 × 20 − 100 × 10 = 0，白忙活一场，还搭上人工时间。
• 若留存率提升 25%（从 50% 到 60%，看起来不难）：净利润 = 60% × 100 × 20 − 1000 = 200 元，净赚两百。

这笔简单的账带来的启发是：设法优化用户留存，能让产品扭亏为盈。后续章节会展开：提升这 25% 没那么难，很可能改几句文案就能做到；而提高变现能力或减少获客成本都比较困难，尤其是前者。因此把重心放在提高留存上，效果反而更好。

活跃、留存与流失的关系

要做好留存，必须理解活跃和留存这两个概念的关系。新用户来到产品后，首先要经历被激活的过程——发现产品的使用价值、产生兴趣；接着探索产品的核心功能、做出关键行为，转变为活跃用户；最后持续回访和使用，就是留存。

注意：用户被激活不一定能达到最终留存（可能只用了一次），但留存的用户一定经历了整个过程。激活流程一般用来提高活跃度，活跃度越高越倾向于留存。另一方面，用户流失是自然趋势，对产品不加干预，最终用户必然全部流失；活跃度下降是用户流失的先兆指标。相对于留存，活跃度具有可干预性和预测力，所以只有促活才能防止流失。

再看几个概念的定义与用途：

• 留存用户：经过一段时间后，留存下来、经常回访产品的用户。
• 活跃用户：一段时间内对某个产品有过任意行为（访问网站、打开 App 等）的用户，用于衡量产品的运营现状。
• 流失用户：曾经访问过网站或注册过 App，但因渐渐失去兴趣而远离产品、最终流失的用户，用于分析产品是否存在被淘汰的风险、是否有能力留住用户。

通过一些激活手段，还可以让流失用户复活，再转化为活跃用户。

用同期群分析衡量留存

做留存分析一般用同期群分析（Cohort Analysis）。作者的好友、著名投资人、“42章经"创始人曲凯提供过一种比较简洁的思路：

• 第一列是自然月份。按月排是因为投资人一般以月为单位看数据；创业公司内部则建议多按周监测。
• 第二列是对应每个自然月的新增用户数。
• 右侧表格显示当月新增用户在后续每个月的留存情况。例如一月份新增 80 个用户，当月流失 2 个、剩 78 个；二月份又流失 3 个、剩 75 个，以此类推。三月份的总下单用户数 261，就是由一月新增剩下的 72 个、二月新增剩下的 86 个、三月刚新增的 103 个组成的。
• 下一张图是根据留存数据计算的留存率，并把表格左右倒置，时间从"一月、二月、三月"改为"0、1、2”：前者是自然月，后者表示间隔的月份——0 代表用户当月进来，1 代表间隔一个月之后，以此类推。

如何通过这两张表看产品的表现？

1. 横向比较：看每月新增用户在后续各个月的留存情况。
2. 纵向比较：看不同月份新增的用户，分别在当月、下个月、下下个月的留存表现。

好产品应该呈现的趋势：

• 横向的留存数据，最终会在某个月份之后稳定在一个固定的留存率上。 比如某月获取 100 个用户，半年后每月留存率都稳定在 60% 左右，说明这批用户稳定留存下来了。反之，留存率一直下降——哪怕很慢——也会在某个月份归零：不管新增多少用户，最终一个都剩不下来，说明产品做得并不成功。
• 纵向的留存数据，应该越来越好。 公司和创始团队应根据历史情况不断改进产品和体验，越后加入的用户越能享受更好的产品和服务，后续新增用户的留存率应该越来越高。

对比这两张表的数据，就能看出公司的产品表现是否足够好。