用户量过亿的产品是这样做用户留存的（实战篇）

本文内容是操盘实战后的总结，可复用性极强。

做增长的小伙伴一定都听说过“蓄水池理论”，说的是企业的用户量就像是一个大大的蓄水池，上面有一个管子在源源不断的注水，下面有一个管子在哗哗的往外淌水，水池永远都装不满，听上去就觉得很浪费。

这里上面的管子叫“拉新”，下面的管子叫“流失”，很多企业做用户增长只知道拼命的拉新，花费人力物力如流水，蓄水池里的水却越来越少，就是因为不懂得开源节流的道理，想要水池变满，先要把下面的管子堵上，堵的越死越好。

所以，开始拉新之前，一定先想好怎么留存。

我两年前做的一款产品在推广上每个月要花掉两百多万的推广费用，产品的留存每提高1个百分点，我就能省几万块钱，而这1个百分点的提高可能就是因为优化了一句文案而已，所以请牢记，细节里面都是钱。

你想想那些每个月花掉上千万、甚至上亿渠道费用的产品，留存每提高一个点，贡献的价值都是巨大的。

首先留存应该是贯穿整个用户生命周期的，用户在产品中所接触到的每一个触点（产品流程、弹窗广告、引导文案…），都会决定他是否会留下来，是否会对产品产生了信任感，是否愿意向身边的人推荐这款产品。

如果你成功的把用户留了下来，并且还打动了他，那他就有可能持续推荐身边的人使用这款产品，你的用户蓄水池就有源源不断的免费水流进来。

前文说过，做用户留存不能只局限在某个环节里，而应该是系统性的，贯穿整个用户生命周期的。

我们把AARRR模型拉出来看一下：Acquisition（用户获取）、Activation（用户激活）、Retention（用户留存）、Revenue（获得收益）、Referral（推荐传播），每一个环节都分布着无数可以优化的点，下面就一起梳理下如何系统性的做好用户留存。

用户路径的设计可以分为设定预期、关注现实、调整差值三个步骤。

做好预期管理在做留存时格外重要，要做到以终为始，先想清楚自己的目的是什么再去设计用户路径，保证新用户进入产品后是按照既定步骤在使用产品，这样做的目的是为了让用户尽快的找到产品的价值点。

因为产品对用户有价值，用户才会留下来。

反复问自己这样一个问题：用户希望在一个怎样的场景下看到哪些信息？来解决什么问题？

如果新用户进入产品后没有得到明确的引导，可能操作几下发现产品没解决预期中的问题，就直接退出杀死卸载三连了。

产品逻辑特别复杂的，一定要设计多条路径，以承接不同需求的用户，考虑的越周到，留存效果越好。

理想是丰满的，现实是骨感的。设计好用户路径之后不是万事大吉了，因为实操起来你会发现用户会以各种路径使用产品，更会以各种奇奇怪怪的方式在流失。

可能是产品太难用，可能是未达到预期，也可能是被其他信息吸引跳转了一下然后就找不回来了。

以电商为例，用户从启动、到选品、到添加购物车、到填写收货地址、到支付，这个主链条用户会被各种页面和促销活动分流掉。

流量就像一条河一样，向前流淌的过程中会分成多个支流，最终只有其中几条支流能到达目的地，我们必须把所有支流以数据的方式呈现出来，找出那些造成流失的节点。

找到流失的节点之后，就需要对最初设计的用户路径进行修正。

以手机号登录为例，传统的登录方式是这样的：

step1 输入手机号

step2点击发送短信验证码

step3输入验证码

step4点击登录按钮

稍微优化一下是这样的：

step1输入手机号，校验通过系统自动触发获取验证码

step2输入验证码，无需人工触发登录按钮，校验通过系统自动触发登录

再优化一下是这样的：

step1 自动获取本机手机号，点击登录，搞定！

一个登录动作，可以从4步简化到1步，中间减少的都是流量的损耗。

如果你不知道该如何去找到差值，记住一个关键词叫做“触点”，触点指的是我们把用户在产品使用过程中的每一个页面、每一个环节都拆解开来，拆成图片、文字、按钮、视频、动效…这样一个个最小单位的元素，每个触点都可能产生差值。

下图是最近优化的一个微信分享卡片，前面是原始方案，后面是优化之后的，哪个效果好一目了然。

做用户分层的目的是为了更精准的运营站内的流量，避免出现胡子眉毛一把抓的情况，做用户分层可以从两个维度入手：

主要包含性别、年龄、地域、收入、职业、设备型号，这六点构成了用户分层的基本层。

主要包含用户的活跃度、停留时长、使用产品的深度和广度、触发不同行为的次数，这四点构成了用户分层的动态层。

在实操过程中，动态层更重要一些。

以电商为例，最常关注的三个指标是消费频次、消费金额、最近一次消费的时间，通过这三个指标就可以进行用户价值分层，也可以进行活跃度分层，这些分层结果决定了我们最终运营策略的输出，例如促活策略，L30-，L30+，L60+的营补策略一定是递增的，其中每个层级又可以拆成n个小层级。

做好框架，按照对应指标多拆几层，尽可能把颗粒度做细。

做任何运营动作之前一定先想清楚目的是什么，是提升DAU？是提升GMV？还是提升购买转化率？

一个运营动作最好只瞄准一个问题去展开，针对用户留存的精细化运营可以从两个方面入手：

做留存最常用到的数据模型有三个，分别是用户漏斗模型、用户生命周期模型和RFM模型。

用户漏斗模型一般用来看全盘，从流量获取、到注册、到首购、到复购，流量是不断衰减的，在每一层都可能出现不同的问题。

如果从流量获取到注册用户流失过多，问题可能是获取的流量不精准，用户触达产品之后发现严重偏离预期价值就离开了；

如果注册到首购用户流失过多，问题可能是新手引导和新手福利做的不好，没能让用户快速的找到“爽点”并完成购买；

如果首购到复购用户流失过多，问题可能是首购优惠力度过大，吸引了很多非目标用户过来薅首购的羊毛，也可能是首购商品履约做的很不好，导致用户满意度过低而不再复购。

用户生命周期模型一般分为新手期、成长期、成熟期、衰退期、流失期五个阶段，覆盖了用户从接触产品开始到与产品关系终结的全过程，做用户留存就是尽可能的延长成长期和成熟期的时长。

如果成长期和成熟期的用户体量是一条向上的曲线，说明产品目前的用户留存状态是相对健康的。如果新手期的用户体量占比过大，说明产品留不住用户，需要源源不断的引进新流量才能撑下去，这种产品早晚都会出问题。

RFM模型主要用来监测用户的活跃情况，是穿插在整个用户生命周期过程中的。以电商举例，通过持续的关注用户的消费频次、金额、时间，可以判断该用户目前的活跃情况和和价值度，依据RFM数据给用户做分层，再对应不同的策略。

做留存的运营策略可以分为三步走：定位问题 ➡️ 找出原因 ➡️ 制定策略

定位问题就要依赖于上面提到的数据模型，没有数据做支撑的分析90%都是在瞎扯淡，千万不要觉得你以为的就是你以为的，没有谁能依靠体感做到绝对正确。

在初期产品运营策略制定的时候你无法了解所有人的想法，所以产生偏差也是正常的，只能靠数据一步步的去修正。

数据报表经过分析之后，99%的情况下出现问题的原因就已经呈现在你的面前了，例如你发现平台某个活动昨天的下单量突然降低了30%，那你就把DAU、访问UV、购买转化率三个指标列出来做一个环比，可能就发现昨天的访问UV下降的特别多，这个时候原因就找到了：活动的曝光出了问题，那你就可以围绕提高曝光去制定策略了。

在制定策略的时候也同样要做到以终为始，先搞清楚用户的预期价值和产品能提供的价值，再去优化流程或者新增运营手段。

在做用户留存的过程中，我们经常会面对这种局面：感觉自己十八般武器都用尽了，但用户还是在不停的流失，而且流失率还越来越高，让你疲于应对。

如果你也遇到过这样的问题，可以停下来，去思考这样几个问题：

思考这几个问题的原因在于，不管你是做线上也好，实体也罢，如今的生意很难有边界可言，行业生态从增量变为存量，所有企业都在撕扯流量，你只有不断的去满足用户新的需求，不断的去扩张服务的边界，才能保证自己的用户池不被击穿。

毕竟最好的防守就是进攻。

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