从0到100万用户，做用户留存的三板斧

从0到100万用户，做用户留存的三板斧

在现在这个获取流量难、流量又贵的大背景之下，用户拉新与用户获取变得越来越难。因此，用户留存也成为了众多企业的“救命稻草”。本文作者为我们分析了用户留存的重要性，归纳出了做好用户留存的三板斧，最后为大家总结了一些一定要避免的误区。

用户留存，是每一个公司都要面对的难题。随着移动互联网进入下半场，流量红利逐渐被吃尽，互联网人群的渗透越来越彻底，获客成本越来越高，遍地是流量的时代一去不返。

如何留住用户，并让存量用户贡献更大的价值变成了多数公司制定运营策略时的重中之重。

通常来讲用户在某段时间内开始使用某产品，经过一段时间后仍在使用某产品，那这个用户就是该时间维度内的留存用户。

在常规的运营操作中，次日留存、七日留存、月留存这三个时间维度用到的会比较多。假设月初你获取了100个用户，到月末这100人中还有80人在使用你的产品，那月留存率就是80%。

一、用户留存的重要性

1. 节省成本，增加营收

根据哈佛商学院的一项研究发现，获得一个新用户的费用要比维护老用户的成本高7倍，当用户留存率每提升5%，公司的利润将提升25%-95%。

这项数据不适用于每一个公司，但是可以给我们提供一些参考。产生了忠诚度的用户能为产品提供非常长期的直接价值和附加价值，所以从获取第一个用户开始，就应该想好怎么做留存，留存也是获客的一个环节。

现在有个特别不好的现象，好多初创公司把“快速迭代，小步快跑”这一经典理论曲解为：别的不管，先上线再说，上线了再去想办法。连个最基本的用户运营策略都没有，上的快死的更快。

2. 判断你的产品提供的是不是伪需求

如果你的产品用户留存率极低，而在其他方面又找不到问题时，就要问问自己了，你的产品对用户来说有没有价值？是不是提供了一个自嗨的伪需求？特别是初创公司，很容易出现这个问题。

二、做好用户留存的三板斧

1. 从源头开始，明确定义，精准获客

构建用户模型根据产品目标，分析目标用户群体的特征，先弄清楚自己要面对的是哪些人，再开始做运营。明确数据指标不同的时间跨度权重如何？用户留存率合格线既定为多少？用户路径和转化漏斗是怎样的？怎样从某一段用户增长数据中判断运营策略的正确与否？做好获客渠道的可行性分析目前常见的获客渠道有：应用商店、信息流、搜索、APP直投、新媒体直投、行业KOL、异业合作等，任意一项都需要真金白银的付出。

所以一开始就要想清楚获客渠道的组合策略是怎样的，尽力做到效果最大化、获客精准化。

2. 提高用户使用产品的频次

品牌调性做品牌不一定非要找代言、铺广告。目前的行业现状是任意一个赛道都挤满了人，所以让用户能够记住自己的产品就成功了一半。做留存本来就是虚实结合的事情，产品功能是实，品牌调性就是虚。给产品赋予一种情感上的基调，用UI界面、文案话术、运营方式来表达出来。遍地高大上的时代，小而美反而更容易被记住。积分活动积分、等级、营销活动是最简单易行的促活手段，以正激励的方式让用户产生情感上的捆绑，进而转化为行动，让用户自己忍不住时不时的打开产品看一看，获得成就感和满足感。趣味功能第一种方法，在不影响产品核心功能使用的前提下，加上签到打卡类的小功能，和送积分、等级提升这些手段融合在一起，让用户产品行为惯性。第二种方法，深度结合产品功能，开发趣味性的小功能，甚至是小工具，因为趣味功能的尝试门槛更低，可以为长久的留下用户产生一个过渡作用。日常推送PUSH推送、短信推送是把双刃剑，用不好了招人烦，但是也不能因噎废食。只要把控好推送的频率、时间点和内容，推送可能是效果最直接的促活手段。更新提示：保持固定的更新频率，让用户对产品保持持续的新鲜感。

3. 增加用户的沉没成本

“人们在决定是否去做一件事情的时候，不仅是看这件事对自己有没有好处，也会看过去是不是已经在这件事情上有过投入。我们把这些已经发生不可收回的支出，如时间、金钱、精力等称为沉没成本。”

1）金钱成本

对于付费类产品，应该尽可能的降低首次付费的门槛。一旦用户付了钱，他就会产生不多用几次产品自己就吃亏了的心理，后期再加上合适的引导，这个用户离开的可能就很小了。

2）时间成本

例如内容类产品，用户花费了大量的时间和精力去输出内容、撰写评论，并且这些内容都是留在产品里的，只要产品的核心价值还在，用户就不会轻易的离开。

前面说到的积分体系和用户等级也是同样的道理，用户花费了时间来经营一个东西，即使这个东西可能对他已经没有什么价值了，但他就是舍不得丢弃，这就是沉没成本心理在起作用。

3）情感成本

最常见的方式就是让用户把人际关系引入到产品中去，或是与产品中的其他用户产生关系，这个关系不一定非是强关系，也可以是以产品为平台的弱关系。

相比金钱成本和时间成本，能让用户投入情感成本的产品留存是最好的。

三、避免以下误区

不要为了短时间内的数据增长作出伤害用户的行为，看的长远一点；做用户留存没有终点，需要持续不断的优化，不要想着做一件事就能解决所有的问题；时刻关注自己产品的价值，不要做伪需求。

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