惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

N
News and Events Feed by Topic
WordPress大学
WordPress大学
Vercel News
Vercel News
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
小众软件
小众软件
L
LangChain Blog
雷峰网
雷峰网
D
DataBreaches.Net
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
T
Tor Project blog
NISL@THU
NISL@THU
Scott Helme
Scott Helme
量子位
S
Security Affairs
T
Threat Research - Cisco Blogs
博客园_首页
云风的 BLOG
云风的 BLOG
D
Docker
AWS News Blog
AWS News Blog
腾讯CDC
博客园 - 聂微东
The GitHub Blog
The GitHub Blog
U
Unit 42
Recent Announcements
Recent Announcements
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
G
Google Developers Blog
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
L
LINUX DO - 热门话题
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
The Last Watchdog
The Last Watchdog
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
IT之家
IT之家
W
WeLiveSecurity
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
F
Full Disclosure
L
Lohrmann on Cybersecurity
The Hacker News
The Hacker News
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Y
Y Combinator Blog
S
Security @ Cisco Blogs
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
C
Check Point Blog
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
N
News and Events Feed by Topic
PCI Perspectives
PCI Perspectives
I
InfoQ

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理, 企事业单位数字化的业务供需本质 – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第1讲——医疗信息化重构:从“辅助软件”到“自主智能体”的范式转移 – 人人都是产品经理, 粉丝量就是空气!!! – 人人都是产品经理, 用户说“薯片碎了”,机器回“要买吗?”:意图识别的翻车与破局 – 人人都是产品经理, RAG召回准确率从75到90 我做对了这三件事 – 人人都是产品经理, AI大事件:Anthropic改收费、OpenAI发安全版、手术机器人纳入医保、阿里发布”秒悟” – 人人都是产品经理, Chrome 推出 Skills 新功能,Agent 重塑上网方式 – 人人都是产品经理, GitHub前创始人拿了a16z的1700万美元,做Agent时代的Git – 人人都是产品经理 拷贝或克隆其他 Flutter OH 项目到本地后无法运行 – 人人都是产品经理, 优惠券设计:优惠券创建 – 人人都是产品经理, 不用死磕文档!AI 助手 1 小时搞定飞书 CLI 安装 + 配置 + 知识库 – 人人都是产品经理, 用小龙虾做竞品分析报告:从2天到20分钟,我是怎么做到的 – 人人都是产品经理 用小龙虾做市场分析报告:搞懂这3个公式,市场规模不再靠猜 – 人人都是产品经理, 你早就在做 Harness 工程,只是不知道它叫这个名字 – 人人都是产品经理, Think Long就够?你可能想多了! – 人人都是产品经理, 货代SRM实战:供应商准入怎么做,才能让资源池不是通讯录而是可交付网络? – 人人都是产品经理, 如何做好用户调研?详解基本技巧 – 人人都是产品经理, 木鸟、途家、美团对打,平台春天行动开“卷” – 人人都是产品经理, 入职才发现公司不靠谱?小红书从业者求职避坑指南 – 人人都是产品经理, 美国 AI 三巨头联手封堵,中国 AI 突围之路在何方 – 人人都是产品经理, 小红书,放在需求对面的镜子 – 人人都是产品经理, AI 会带来大规模失业吗? – 人人都是产品经理, 从出单到补货前,我第一次犹豫:该不该放大? – 人人都是产品经理, Flutter 三方库鸿蒙化适配:5 种高效检查方式,快速判断是否需要适配 – 人人都是产品经理, 从做产品进阶拿结果:医美机构产品经理转岗科室运营经理 – 人人都是产品经理, 阿里HappyHorse,一场关于“Token经济”的阳谋 – 人人都是产品经理, To B AI:客户留存落地的观察与思考 – 人人都是产品经理, AI产品的“生命线”——数据采集、标注、清洗的产品化设计 – 人人都是产品经理, 谈谈AI Agent(二):当“孩子”能自己“体验世界”时,你该学什么? – 人人都是产品经理, UI/UX设计师的3层能力进阶,前两层让你活下来,第三层…才是真正的分水岭 – 人人都是产品经理, 2分钟 → 30秒,效率提升75%:B端产品经理如何用「规则枷锁」驯服AI幻觉? – 人人都是产品经理, 还没来得及学OpenClaw,来了个更猛的:Hermes Agent – 人人都是产品经理, AI日报:宇树机器人跑出10m/s刷新世界纪录 – 人人都是产品经理, 一文说透基金互金如何用情绪价值引导用户决策做转化 – 人人都是产品经理, 当浏览器开始替你”看”网页:AI 浏览器正在亲手拆掉它脚下的那张网 – 人人都是产品经理, 0代码,一天时间我Vibe Coding了个网站 – 人人都是产品经理, Hermes 和 OpenClaw 之争,Agent 的能力应该“装上去”还是“长出来”? – 人人都是产品经理 视频生成的“桌子”,字节Seedance 2掀完,阿里快乐马掀 – 人人都是产品经理, 从听不懂到完全信任:我的 Codex 深度产品体验 – 人人都是产品经理, 当虚拟偶像有了北京户口,与真人偶像还有什么区别? – 人人都是产品经理, 会说,远远比会做更重要 —— 对 SBTI 爆火现象的五层观察 – 人人都是产品经理, AI产品经理必看:当“搭环境”比“选模型”更重要,你的认知还在2024年吗? – 人人都是产品经理, 2026年AI产品商业化核心逻辑:从功能demo到规模化营收的3个必破卡点 – 人人都是产品经理, 京东围绕供应链,卷起裤腿下场的那些事儿 – 人人都是产品经理, SBTI一夜刷屏:它赢在了“太会说人话” – 人人都是产品经理, 折扣零售的真相:不是便宜,而是价值感! – 人人都是产品经理, 和甲方吵了一架,最后加钱做了——我学到的ToB产品经理生存法则 – 人人都是产品经理, 和几位小红书操盘手聊了8小时,干货全在这 – 人人都是产品经理, 智谱GLM-5.1登场,开源模型首超Opus4.6!!! – 人人都是产品经理 Anthropic收入凭什么反超OpenAI,终于有人把这事说清楚了 – 人人都是产品经理, 史上最有故事感的技术报告——Claude最强模型Mythos 7个极其精彩的细节 – 人人都是产品经理, 模型不是壁垒,Harness 也不是 – 人人都是产品经理, 抖音本地生活业务思考21 – 人人都是产品经理, Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? Superpowers:145k Star的AI编码框架,到底是什么来头? – 人人都是产品经理, OpenAI 的路走错了,Anthropic Harness 解法启示:模型需要实践专科生 – 人人都是产品经理, 画原型图的前一步:设计站点地图 – 人人都是产品经理, 给 DeepSeek 的最后一封催更信 – 人人都是产品经理, 手把手教你用 Claude Code 搭建 AI 营销团队:5 个 Agent、12 项技能,独立完成研究、写作、设计全流程 – 人人都是产品经理, 你以为大模型在学语言?不,它在重新发明语言学 – 人人都是产品经理 所谓Skill,不过是AI时代的工业垃圾 – 人人都是产品经理, 聊一聊内容传播的几个方法 – 人人都是产品经理, 当平台开始吃掉生态:从 OpenClaw 被封杀,读懂 Anthropic 的这盘棋 – 人人都是产品经理, 你装了 10 个 AI 插件,Obsidian 还是一个文件夹 – 人人都是产品经理 关于AI智能体架构演进的系统性思考:从单体试水到多体协同的重构 – 人人都是产品经理, 当“人”变成Skill,我们又该何去何从? – 人人都是产品经理 Mythos 事件:前沿 AI 治理的意外实验 – 人人都是产品经理, 货代CRM:信用与风险管理怎么做,才能把坏账风险拦在放货之前? – 人人都是产品经理, 从HR收集自拍照到员工自助录入——我见证了园区人脸识别从”不可用”到”真好用”的全过程 – 人人都是产品经理 千问闯关AI混沌期:阿里画靶,吴嘉张弓,马云射箭? – 人人都是产品经理,
一文讲透留存本质及实操
吴用在此 · 2023-10-16 · via 人人都是产品经理

大多数企业或品牌都需要思考用户留存这一难题。那么,怎么制定有效的留存策略、留住用户呢?这篇文章里,作者阐述了留存的本质及实操策略,一起来看看吧,或许会对关注留存的业务同学有所启发。

现代管理学之父彼得.德鲁克曾经说过:商业的目的在于创造和留住顾客。

用户留存也是目前市场环境下每个品牌不可避开的课题,本文将从留存的价值及本质出发,试图探究提升留存的底层方法。

一、留存的价值

留住用户的时间越长,从他们身上获得更多收益的机会就越大,收益包含直接收益和间接收益,直接收益指用户本身产生的价值,间接收益即用户的传播价值。

其次,随着目前整个互联网流量的见顶,在用户获取成本越来越高的前提下,提升用户留存变得更加必要和迫切。

二、留存的本质

这里需要区分留存的定义及本质。

1. 留存的定义

本周期内活跃的用户在下一个周期内依然活跃的用户即为留存用户,留存用户所占比例即为留存率。

比如1月1日有100个活跃用户,7天后,这100个活跃用户中有40个用户依然活跃,则7天留存率为40%。

活跃用户根据活跃行为判定,活跃行为基于APP或者小程序而言可能是一次应用的打开或者某个功能的使用,基于实物产品或者服务而言可能是产品/服务的购买(即复购)。

2. 留存的本质

用户在内在需求或者外界信号的刺激下,产生行动的欲望, 并且产品在这个场景下可以赋予用户选择的偏好和行动能力,从而促使用户产生留存行为。

即:想的到 和 做的到。

想的到关乎用户心智,做的到关乎产品能力,两者缺一不可。

举个例子来拆解这一本质:场景-雨天用打车软件打车。

“用户在内在需求或者外界信号的刺激下” :由于下雨天,用户产生打车上班的需求。

“产生行动的欲望”:产生“打车”这一行为的欲望。

“并且产品此时可以赋予用户选择的偏好和行动能力”:这里需要再拆解为“选择的偏好”和“行动的能力”。

选择的偏好:用户产生“打车”这一行动欲望后,心里可能会出现【滴滴出行】及【曹操出行】两个选项,选择哪一个作为行为对象呢?

这就和用户此前形成的经验判断密切相关。

假设用户此前形成了【曹操出行】比【滴滴出行】更便宜“但【滴滴出行】比【曹操出行】更容易打到车”的经验,而此用户是一个价格敏感型用户,所以经过综合评估,此时就具有了选择【曹操出行】的偏好性。

行动能力:此刻用户的手机里刚好安装了【曹操出行】这一软件,具有完成打车这一行为的能力。

最终,用户在下雨天,选择了【曹操出行】进行打车,而对于平台而言,即增加了一个留存用户。

这是一个用户从刺激到行动的简化了的决策模型。

在这个案例中,用户从产生需求到完成行为这一过程中,“选择的偏好”是最重要的一环,而如何影响用户“选择的偏好”即为提升留存的关键课题(下文会拆解分析)。

三、提升留存的实操

1. 是否需要关注留存?

在着手制定提升留存计划之前,首先需要明确业务是否需要关注留存。

像房产交易,车辆买卖等决策周期长,且一生中可能只会发生一到两次交易行为的产品,不太需要关注留存,重点关注成交率。

像具有卖方市场或者垄断性质的产品,比如12306,留存也非重点关注的指标,因为用户在产生需求的时候,并没有其他产品可供选择。

可以通过用户使用频率及是否会直接付费两个维度进行判断是否需要关注留存,如下图:

2. 定义留存行为

留存行为应该和产品交易的的核心行为直接相关或者就是产品交易行为本身。

举个例子,“产品交易的核心行为直接相关”:

会员费是【腾讯视频】获取收入的主要方式之一,只有用户更长时间的使用【腾讯视频】观看视频内容,用户进行付费转化的概率才更大,所以,【腾讯视频】可以把“观看视频”这个行为作为留存行为。所以,一切的运营手段,比如:push,根据用户偏好推送差异化视频内容等,都是为了促使用户打开APP进行视频的观看。

“产品交易行为本身”,实物商品的留存行为即为购买,即“复购”。

而目前常见的把打开APP就视为一次留存行为,是比较浅层的留存行为,可能会带来数据的虚假繁荣,由此带来的反馈数据对产品优化迭代并无实际指导意义,并且会导致运营动作的不合理性,比如一味的追求APP的打开,不断的触达用户,甚至会引起用户的反感从而推走用户。

3. 留存目标的制定

在确定需要关注留存并定义留存行为之后,接下来要制定留存目标,留存目标的制定可以从下面几个维度进行思考:

① 产品本身的使用周期。

比如像今日头条等新闻咨询类产品,具有每天都打开使用的场景,可以把留存定为 “日留存/周留存/月留存”等,同时,针对此类产品可以尽可能的追求高留存率。

而像婚恋类产品,具有明显的使用周期,用户在找到对象后离开产品的概率会很大,针对此类具有明显使用周期的产品,需要重点关注用户在生命周期内的留存情况,并非一味追求高留存。

② 与同类产品或服务的最高留存率进行比较,一些专业的网站或者行业研究报告都会提供此类数据。

③ 以现有的留存水平为参考系,不断的精进。

4. 制定留存计划

前文已经提到,产品是否是用户在需求产生时偏好性的选择,是留住用户的关键,而影响用户偏好的因素又是多样且复杂的,这不仅关乎产品本身,还关乎用户本身及当时所处的场景。

产品如果在用户决策路径上的每一步都是用户的优先选择,那么产品最终就具有用户的偏好选择性。

所以,下面从用户需求产生到产生留存行为这一决策路径上来拆解如何提升留存。

用户决策路径如下:

需求触发-信息搜寻-方案评估-购买决策-购后行为

1)需求触发

触发是指诱导用户使用产品或者产品的某个功能,它包含外部触发和内部触发。

外部触发是指通过外部途径触达用户,引导用户采取行为,可以使用的主要方式为push、短信、外部广告的投放、朋友圈的曝光等。

内部触发即人的正常需求-饥饿、口渴等,上升到临界水平就会形成行动力。

所以在需求触发阶段可以通过外部触发来使用户直接产生需求,或者提升产品在用户中的印象,当用户由内部触发产生需求时,进而可以想到产品。

外部触发可以通过实验的方式(比如对照实验)来提升外部触发效率,比如触达物料、手段、时机、人群等。

2)信息搜集

当用户通过内部或者外部的触发而产生需求后,就进入信息搜集阶段。

此时最佳的用户反应方式是“用户产生需求后,想起且唯一想起你的产品”,比如谈到积木就想到乐高,谈到咖啡想到星巴克,谈到牛奶,想到蒙牛伊利等,即“品牌即品类”,这是一个长期的品牌及产品建设的结果。

退而求其次是用户产生需求后你的产品可以进入用户的备选方案之一。

所以,在用户信息搜集阶段,营销人员必须了解不同用户在不同场景下搜集信息的过程,以使你的产品进入用户的“视界”。

即你的目标用户在那里,你的产品就应该出现在那里:比如一位城市年轻女性白领,可能会去小红书搜索一款适合自己的口红,那么在小红书上的种草内容就是必要的。

所以需要准确了解用户信息搜集的过程,合理的利用触达手段提醒用户,再比如上文中当用户产生打车需求进行产品搜集时,如果此时刚好有个:APP push-“雨天打车专属5元优惠券已到账”精准命中用户,则可以很大概率的转化此用户。

3)方案评估/购买决策

此时已经有多个产品进入用户的备选方案中,用户会在多个产品中,进行评估,选择一个最优解,评估过程是多样且复杂的,可能只是一瞬间的冲动行为,也可能是一个用户多方收集信息并做出理性判断的过程。

影响因素既包含前文中所说的内外部触达刺激,也包含用户已经对产品形成的经验认知,以及用户自身特征等。

可以通过分组分析的方法,来明确用户在选择过程中的“偏好性”因子。

分组分析:即控制变量法,指为了研究结果同影响它的多个因素中的一个因素的关系,可将除了这个因素以外的其它因素人为地控制起来,使其保持不变,再比较、 研究该结果与该因素之间的关系,得出结论,然后再综合起来得出规律的方法。

下面列出几个常见的分组维度。

① 产品功能

即使用某一功能的用户留存情况相交于未使用此功能的用户留存情况而言是否有明显差异,从而判断该功能对用户留存的促进作用。

比如Facebook,添加联系人超过5个的用户要比没有添加联系人到5个的用户具有明显的高留存特征,所以可以围绕“促进用户添加超过5个联系人”来设计运营策略。

明确核心留存功能后,可以通过运营手段尽可能使用户体验到此核心功能,以增加用户在选择时侯的偏好性。

② 用户属性

不同属性的用户,留存策略也具有差异性,比如:

新用户:

受到触达进而产生了解/使用产品的欲望,此时用户对产品还不够熟悉,如果产品对用户的第一印象比较好,那么会大大降低后期的留存成本,所以第一印象特别重要。

所以,很多产品都会花很大力气来做新手任务及新手体验/试用等,以使用户尽可能低成本的了解到产品的核心卖点,以满意用户的预期。

成长期用户:

这里需要关注成长期用户的特征及需求,持续的解决成长期用户的问题是关键。

同样的,可以根据用户地域、性别、年龄等来分组用。

3. 购后行为

对于很多产品,比如在线课程类,成交发生的那一瞬间,才是服务真正的开始,所以需要特别注重之后的反馈,而正向的奖励是提升用户留存的有效方法之一。

奖励是指对用户完成某一行为后进行的正向反馈,可以分为实质奖励和虚拟奖励,实质奖励比如积分,点卡等具有货币性质的奖励,虚拟奖励指勋章,头衔等具有社交货币价值的奖励。

比如上文中的打车案例,用户在完成打车后,可以得到里程,通过里程可以兑换优惠券,供下一次打车使用,这样则大大增加了用户留存的可能。

所以像积分体系/勋章体系等激励体系的建立也是提升用户留存的有效手段,这些手段起作用的原因都是增加了用户的沉没成本,沉没成本越高,用户的粘性就越大。

小结

产品是否是用户在需求产生时偏好性的选择,是留住用户的本质,而这是一个长期而系统化的工程。

本文由 @吴可可 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。