无论是网站还是 APP，也不管是以付费为生或流量为王，每一个产品都依赖于用户活跃。但并不是说一味拉新就一定能保持产品高活跃度，因为疯狂拉新有可能遮盖用户流失的残酷真相。持续不断投入高昂的投放费用对于很多企业而言，实在是有心无力。
于是，留存分析被引入到产品的开发与运营中，用来衡量产品功能价值，优化现有运营策略。留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产品对用户价值高低的重要方法。
留存分析可以帮助回答以下问题：
一个新客户在未来的一段时间内是否完成了您期许用户完成的行为？如支付订单等；
某个社交产品改进了新注册用户的引导流程，期待改善用户注册后的参与程度，如何验证？
想判断某项产品改动是否奏效，如新增了一个邀请好友的功能，观察是否有人因新增功能而多使用产品几个月？
那么，可能有人会问，为什么要做留存分析，直接看活跃用户百分比不行吗？对此疑惑，答案显然是，当然不行！
如果产品目前处于快速增长阶段，很有可能新用户中的活跃用户数增长掩盖了老用户活跃度的变化。按初始行为时间分组的留存分析可以消除用户增长对用户参与数据带来的影响。
常用的留存数据分析工具
目前市面上有蛮多专业的数据机构在提供数据统计服务，使用比较多的移动应用统计平台大概有3、4家，国外比较流行的是Flurry，功能上非常全面，另外就是Google Analytics也推出了移动版，但是其在国内基本无法正常使用。而在国内的统计分析平台中目前比较有名的是友盟、TalkingData以及无需埋点即可实现数据统计分析的GrowingIO。
这些工具都拥有非常强大数据分析能力，以用户量较大的友盟为例，它除了可以做用户留存率分析，还可以对新增用户、启动情况、版本分布、用户构成、渠道分销、运营商情况、管理等指标都能十分清晰地统计出来。
留存分析应用场景
下面我们来介绍一下留存分析的实际应用场景。
场景一：渠道投放
随着渠道不断增加，预算需求不断上涨，企业对渠道投放效率的考察越来越重视。如何在一定预算的基础上，将获客效果最大化，考验着所有市场营销人员。
传统渠道投放分析侧重数量考察，比如带来了多少个点击、注册，而忽视对获客质量的分析。在增长压力越来越大的背景下，投放渠道的获客质量被更多地评估，各渠道新用户留存率就是一个重要的指标。新用户留存率越高，渠道投放获取流量的质量越高，ROI 越高。
场景二：产品运营
无论是产品运营、活动运营还是内容运营，在运营过程中将新用户转化为产品的活跃/忠诚用户是我们的重要职责。对于新用户留存分析来说，用户刚刚使用我们产品的时候，决定用户去留的就是它。我们基本上只有一次机会去展示我们产品，一定要把我们产品最有价值的东西展示给出来，吸引用户继续使用我们的产品，因此在产品运营中，我们要努力提升用户的产品体验。
场景三：产品开发
你可能遇到过类似的问题，踌躇满志做的功能，用户不一定爱用，无心插柳的小功能却成了爆点。企业设计出来的功能可能并不是消费者最想要的功能，所以在那么多功能里面，选择合适的功能进行开发，提升用户的价值体验，这是我们需要考虑的。同时在那么多的产品功能里面，我们该如何优化功能入口位置，让用户看到第一眼就喜欢上我们的产品。