App用户留存率计算公式和预估方法 - 应用商店广告
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用户留存率英文为User Retention Rate,一般在计算公式里缩写为R。
用户留存率是相对数据,可以定义新增用户的留存率或活跃用户的留存率,统计单位时间可以是日、周、 ...
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App用户留存率计算公式和预估方法
24八2021
App用户留存率计算公式和预估方法
By小泽
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每一个应用开发者都希望用户数能快速增长,但是只关注用户导入而忽视了用户流失,就像往一个蓄水池里注水,只开源不节流,往往会竹篮打水一场空。
基于此,App运营指标中引入了“用户留存率”这个概念,用来体现了应用的质量和保留用户的能力。
一、App用户留存率计算公式
什么是留存?顾名思义,就是留下来的用户。
一批用户在某段时间内开始使用应用后,经过一段时间,仍然继续使用该应用的被认作为留存用户;这部分留存用户占当时用户的比例就是用户留存率。
用户留存率英文为UserRetentionRate,一般在计算公式里缩写为R。
用户留存率是相对数据,可以定义新增用户的留存率或活跃用户的留存率,统计单位时间可以是日、周、月,用户可以是账号登录也可以是设备登录,具体看业务需求自定义。
下图为友盟关于新增用户留存率的统计截图:
新增用户留存率通常看次日留存率、3日留存率、7日留存率、14日留存率和30日留存率。
App用户留存率计算公式:新增用户留存率=第N天登录用户数/第1天新增用户数*100%
次日留存率:在次日(第2天)登录过的用户数/第1天新增用户数*100%
3日留存率:在第3天登录过的用户数/第1天新增用户数*100%
7日留存率:在第7天登录过的用户数/第1天新增用户数*100%
14日留存率:在第14天登录过的用户数/第1天新增用户数*100%
30日留存率:第30天登录过的用户数/第1天新增用户数*100%
注意:这里的留存是离散的概念,不要求用户在N天内每天都登录。
为方便理解,举个栗子:
第1天,新增了500用户;
第2天,这500用户中有200人登录过,次日留存率为:200/500*100%=40%
第3天,这500用户中有150人登录过,3日留存率为:150/500*100%=30%
第7天,这500用户中有100人登录过,7日留存率为:100/500*100%=20%
第30天,这500用户有50人登录过,30日留存率为:50/500*100%=10%
上述案例就是Facebook中流传的“40-20-10”留存率规则,规则中的数据代表次日留存率、第7日留存率和第30日留存率,如果你想让游戏的DAU超过100万,那么新用户的次日留存率大于40%,7日留存率和30日留存率分别大于20%和10%,这其实是非常难的,小泽曾联运过iOS手游,次留基本在20%~30%。
不同行业用户留存率参考标准:
游戏:次留30%,7日留存15%,30日留存<5%
电商:次留35-40%,7日留存15-20%,30日留存5-8%
教育:次留25-35%,7日留存10-15%,30日留存5-8%
活跃用户留存率计算公式与上述新增用户留存率的逻辑相同,只是把第1天新增用户数替换成第1天活跃用户数即可。
通常活跃用户留存率会高于新增用户留存率,主要是因为活跃用户包含了历史沉淀下来的老用户,这批用户往往具备较高的忠诚度。
如下图所示,对比上图的新增用户留存率,活跃用户留存率要高2~3%。
二、App用户留存率预估方法
在通过用户留存率计算活跃用户(DAU)或预估用户终身价值(LTV)时,都需要对App用户留存率进行预估,预测App未来30天、90天、180天的用户留存变化趋势。
App用户留存率预估方法其实很简单,通过一个Excel表格就能完成:
1、导出Excel格式的历史用户留存率,求得加权平均用户留存率;
如果只用1天的数据进行预估,误差可能较大,建议取至少1周用户留存数据,根据每日新增用户数进行加权平均。
以下为一款免费应用,主要用于测试目的进行开发的,功能简单,所以留存数据比较感人,取了2021年6月的30天加权平均新增用户留存率。
2、全选加权平均用户留存率数据,点击栏目中的,选择
根据对比,最终选择了,匹配精度R2=0.9837,所以选择了公式:y=0.1569x^(-1.116)
5、通过公式计算未来用户留存数据。
比如预估60天后的留存数据,y=0.1569*60^(-1.116)=0.16%
最后要提醒一点,App用户留存率数据不同,生成的计算公式也会不一样,不要直接套用上述公式。
下一篇:如何利用留存率推算DAU日活跃用户量
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TAGSapp运营指标用户留存率
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