用户留存率的计算
留存率还能这样计算？(上)
7日留存率：（第一天新增用户数，第8天还登录的用户数）/第一天总注册用户数30日留存率：（第一天新增用户数，第31天还登录的用户数）/第一天总注册用户留存率 ≠ 活跃率留存率和活跃率混为一谈，这是一个很严重的误区。
大家经常会用日活（简称DAU）来监测网站/应用，有时候日活在一段时期内都是逐渐增加的，按理说这是一个好现象，但是如果忽略了留存率计算，这个结果很可能是一个错误。
比如某公司做了很多拉新、推广的活动，带来了很多新用户，其日活数据应该也是增加的，但是最终留下来的用户不一定在增长，甚至有可能在减少，只不过是新用户太多而掩盖了留存率问题，实际上用户的留存是在逐渐降低的。
2、留存率在数据平台中是如何实现的？（1）如何设定维度：日期维度数值：新增注册用户+留存设置（注：留存率可同时计算多个，如次日留存、第7日留存、第30日留存、第1季度留存等；）（2）留存率设置经过很多相关的数据调研，我们最终确定留存率可以按日、周、月、季度、年、或自定义时间段来计算，以往大部分留存率都是以日为维度，但这些按周、按月甚至自定义时间段的个性化需求是很强烈的，能帮助我们客户了解更加网站的具体留存数据，做出更加正确的网站运营策略。
按固定时间：最基础的设置，只查看未来某个固定时间的留存率留存周期：选定按固定时间计算，包括：日、周、月、季、年，比如第n日，第n月，上图设置第7日；日期字段：选择工作表里是日期的字段，比如用户访问时间；所选日期：即留存周期的开始时间，默认固定时间，也支持自定义设置时间段；数值设置：留存率、留存数，这个应该不难理解；上图含义：今天之后的第7天留存，即7日留存；按范围时间：设置更加灵活，可以查看未来某一段时间范围（按固定的周期，比如第1周-第7周）的留存率留存周期：选定按范围时间计算留存率，包括：日、周、月、季度、年，比如第n日到第m日，第n 月到第n月，上图设置第1日到第7日（即次日-7日留存）；日期字段：选择工作表里是日期的字段，比如用户访问时间；所选日期：即留存周期的开始时间，默认固定时间，这里我们选择自定义设置时间段；数值设置：留存率、留存数，这个应该不难理解；上图含义：2016-07-21到2016-07-31这段期间的新用户总数对应的次日-7日留存情况；按自定义时间段：最个性化的设置，可以任意查看未来某一段时间范围（无固定周期设置，任意设置日期范围）的留存率（图1，所选日期：固定时间）（图2，所选日期：自定义时间段）留存周期：选定按自定义时间段计算留存率，比如从2016-08-04到2016-08-31；日期字段：选择工作表里是日期的字段，比如用户访问时间；所选日期：即留存周期的开始时间，可以选择固定时间（今天），也可以自定义时间段；数值设置：留存率、留存数，这个应该不难理解；图1含义：今天的注册用户在2016-08-04到2016-08-31的留存情况；图2含义：2016-07-21到2016-08-03的新用户总数在2016-08-04到2016-08-31的留存情况；另外，需要注意一下高级选项中“在计算留存率的时候计算值可能存在多个状态”这句话是这样理解的：比如大部分网站使用用户ID来计算新用户、用户留存率，新用户只是对用户ID做了一个计算判断（比如，访问时间-创建时间=0，即此用户ID为新用户），留存率也是针对用户ID进行计算，那访问日期来的用户除了之前留下来的用户，还有访问当天来的新用户，这时候就必须把访问当天的新用户给排除，只剩之前留下来的用户才能算作留存用户，计算出来的留存率才是正确的。
【运营】用户运营时需要考虑的留存指标
留存率是衡量一个产品对用户是否有价值的最重要的指标，因此也成为近几年产品人最为关注的话题之一。
史小球儿结合自身产品经验，总结了留存率提升的四种有效方法，希望对大家有所帮助！一、什么是留存率？留存率分为次日留存、7日留存、30日留存等。
以次日留存为例，次日留存=第一天的新用户中第二天仍然打开APP的数量/第一天的新增用户总数。
二、留存率为什么如此重要？对于用户而言，留存率越高，说明产品对用户的核心需求把握的越好，只要用户产生这方面的需求，就会第一时间想起打开APP，用户对产品产生强烈的依赖。
对于产品而言，留存率越高，说明产品的活跃用户越多，转化为忠实用户的比例会越大，越有利于产品营销推广以及变现能力的提升。
三、如何提升留存率？既然留存率这么重要，如何提升呢？通常提到用户留存，大多数人都会认为这主要是运营同学负责的事情，但实际上，产品也可以采取很多有效手段的，史小球儿总结了如下四种有效方法，请大家参考。
这里的有效触达，指的是通过手机PUSH、短信和微信公众号等能够触达到用户，唤醒沉睡用户启动APP的方式，是提升留存的非常有效的方法之一。
无论对于高频使用APP（淘宝、京东等），还是低频使用APP （宝宝知道、糯米等），这种方式都不妨一试。
以PUSH为例，传统的手机PUSH都是运营主导的全量PUSH，有多少存量用户就发多少，全量PSUH存在的一个主要弊端就在于，PUSH的精准度不高，很可能推送的信息并不是用户需要的，使用户产生反感，最终增加卸载APP的比例，得不偿失。
因此，建议做个性化智能PUSH，即结合用画像进行推送，以淘宝为例，可以结合用户在平台上的搜索行为、浏览行为、定位信息、价格偏好、购买习惯、购物车商品类型、购物车商品调价信息等，实时推送用户感兴趣的商品或者商家，提升PUSH的打开率，提升成单转化。
良好的激励体系，可以让平台健康持续发展，让用户对平台产生粘性，对提升留存非常有效。
通常使用的激励方式有成长值会员体系、签到体系、积分任务体系。
产品运营必须关注的5大类17项数据指标
产品运营必须关注的五大类17项数据指标一、拉新类指标拉新类指标包含浏览量、下载量、新增用户、获取成本等。
1.浏览量指的是在朋友圈、应用商店等渠道中被多少用户看到。
与浏览量相对应的是点击量，在业内有一个专业词汇 CTR(CRT=点击量/浏览量)，很多广告平台用它来评估广告质量。
2.下载量指的是 App 的下载安装次数，是衡量拉新效果结果的指标。
3.新增用户指的是产品的注册用户数量，下载量高并不是意味着新增用户就多，如果只下载并没有注册，那它就是一个无效的用户。
4.获取成本一般指的是获取有效用户的成本，新增用户必然涉及成本，而这是运营新手最容易忽略的。
目前常见的成本的计算方式有 CPM(千次曝光成本)、CPC(单次点击成本)、CPA(单次获客成本)等。
二、传播类指标传播类指标主要包含病毒 K 因子和传播周期。
1.病毒 K 因子K 因子大于 1 时，每位用户能至少能带来一个新用户，用户量会像滚雪球般变大，最终达成自传播。
2.传播周期传播周期指的是用户完成从传播到转化新用户所需要的时间，周期越短，意味着用户裂变传播的效果越好。
三、活跃类指标活跃类指标包含活跃用户数、活跃率、启动次数、页面浏览量、在线时长等。
1.活跃用户数一般指的是日活跃用户数量，即在 24 小时内活跃用户的总量。
2.活跃率是活跃用户所占的比例。
活跃用户数衡量的是产品的市场体量，活跃率看的则是产品的健康程度。
3.启动次数是用户使用产品的次数，体现的是用户使用频率，用户的日均启动次数越多，说明对产品的依赖性越高。
4.页面浏览量是一定时间内访问页面的次数，用户的一次访问请求看作一个PV，用户看了5个网页，则PV 为5。
5.在线时长是用户访问使用的时长，不同产品类型的访问时长不同。
例如：社交肯定长于工具类产品。
四、留存类指标留存类指标主要包含用户留存率和用户流失率。
1.用户留存率：留存率 = 留存用户 / 当初的总用户量。
2.用户流失率在一定程度能预测产品的发展，如果产品某阶段有用户10 万，月流失率为20%，可推测，5 个月后产品将失去所有的用户。
手机游戏用户留存率详解与计算案例
手机游戏用户留存率详解与计算案例Posted on 2014年01月16日 by peng in 手机网民, 用户研究, 移动互联网, 移动游戏 with 0 Comments留存率，越来越受到大家的关注，从网站用户到客户端产品，游戏产品，无线APP产品，都非常重视这一指标，留存率成为衡量一个产品是否健康成长的重要指标之一。
留存率的“40–20–10”规则Facebook平台流传出留存率“40–20–10”规则，规则中的数字表示的是次日留存率、第7日留存率和第30日留存率。
规则所传达的信息如下：如果你想让游戏的DAU超过100万，那么新用户次日留存率应该大于40%，7天留存率和30天留存率分别大于20%和10%。
这里要注意的是，7日留存率的概念，很多人容易误解为周留存率，在知乎上，也看到有人说，7日留存率的计算，就是第1天注册，后推1周，也就是后推的7天，只要有1天登录，就算留存。
这是一种就算方法，但不是上文“40–20–10”法则中的7日留存率。
第7日留存率和周留存率是不同的概念和计算方法。
下面我们分类看看几种留存率的定义和计算公式。
新增用户留存率谈用户留存率，必须先搞清楚新增用户，用户活跃。
通常我们说的用户留存率，一般是指新增用户的留存率。
新增用户：通常指第一次使用该产品的用户。
例如QQ的新用户，通常指当天注册的QQ帐号用户，这里的新，是专指这个QQ号，是新号；或许该号的主人并不是第一次用QQ，但他今天新注册了一个QQ号，那么，我们就说这个QQ号是当天新增用户。
据传，现在每天仍有大量的新QQ号诞生，但绝大部分都只是新帐号而已，背后的自然人，大部分都是QQ的老用户。
一些没有帐号的产品怎么计算呢？一般是采用机器ID的识别，例如基于网卡MAC 地址创造出来的一套新用户算法。
用户活跃活跃用户：每个产品活跃的定义千差万别，如果是有帐号的客户端产品，例如IM、端游等，通常以帐号登录作为活跃标识。
以QQ的活跃为例，腾讯2013年第3季度财报显示该季度月活跃账户数达到8.156亿，可以理解为月登录QQ用户数为8.156亿。
跨境电商之42个亚马逊常用计算公式
跨境电商之42个亚马逊常用计算公式1.CTR(点击率)=点击量/展现量x100%2.CVR(转化率)=转化量/访问量x100%3.CPM(千次展现价格)=广告费/展现量x10004.ROI(投资回报率)=总收入/总成本x100%5.ROAS(广告支出回报率)=总收入/广告花费x100%6.ACOS(广告销售成本比率)=广告支出总额/广告销售总额x100%7.AOV（客单价）=销售额（GMV）/订单数8.CPC(单次点击费用)=广告费/广告点击次数=广告费/(销售数量/产品转化率)9.CPA（广告获客成本）＝广告花费金额/转化数量10.PPC(广告点击成本)=花费/点击数11.UV价值（每个访客带来的平均营业额）=总销售额÷总访客数=客单价*转化率12.UV成本＝推广总花费/推广获客总数13.广告ROI（广告投入与支出的比例）=广告成交金额÷广告花费14.广告占比=广告花费÷总营业额X100%15.毛利率（销售额中除去成本的利润比例）=毛利润/总营业额*100%= (销售额-产品成本)÷销售额16.毛利润＝（销售单价-佣金-派送费-产品成本-产品运费）/销售单价17.盈亏平衡点=1/毛利率18.客单价（每个订单的平均销售额）=销售额÷订单数19.销售额=订单数*客单价20.佣金＝售价*平台费率21.访客数=买家数/转化率22.每日订单量=总订单数/运营天数23.流量＝展现量×点击率24.展现量=点击量÷点击率25.点击量=展现量X点击率26.加购率（访客中加购商品的比例）=加购数/访客数*100%27.收藏率（访客中收藏商品的比例）=收藏数/访客数*100%28.咨询率（访客中咨询商品的比例）＝咨询人数/访客数*100％29.收加率（访客中收藏或加购商品的比例）=(收藏数+加购数)/访客数*100%30.点击转化率（点击转化为成交的比例）=总成交笔数÷点击量31.店铺动销率=店铺最近30天成交的商品数量÷店铺总商品数量X100%32.月销售增长率=月销售增长额÷上个月的销售额X100%33.询单转化率=询单成交笔数÷询单人数x100%34.纠纷计入率=30天内纠纷计入笔数÷30天支付子订单数35.退款率=退款金额÷总营业额X100%=退款订单÷总订单量X100%36.定价赔率=定价的销售价÷产品成本37.用户留存率=留存用户数/新增用户数38.市场占有率=销售额/总销售额39.国际空运材积重=长*宽*高/600040.国际快递材积重=长*宽*高/500041.跳失率=跳失客户数/访客数42.退单率=退款订单/总订单量*100%。
数据分析：留存率是什么？
前段时间比较忙碌，小白系列也因此停了一段时间，这期间做了不少分析，发现和总结了不少经验，自己觉得还是很有用，不过倒都是一些基础的东西。
最近很多人都在问一些基础术语和计算方式，我懂得不多，在此也想分享一下。
在网站分析、电商分析、网游分析中，对于留存率的关注度极高，这一浪潮随着APP 应用、社交游戏的火爆逐渐成为一个很重要的衡量准则，也甚至有了40-20-10准则。
对于这个准则不予评价，今天就是简单说说留存率就是是个什么玩意。
留存率顾名思义，就是留下来存在的比率。
从时间上我们分为次日、三日、七日、14日、30日、90日、180日。
从用户上来分，有新登用户和活跃用户两大类。
但是我们大多数是关注时间次日、三日、七日，用户是新登用户。
下面具体说说这些个概念以及为什么是这样定义形式。
次日留存率：新登用户在首登后的次日再次登录游戏的比例；3日留存率：新登用户在首登后的第三天再次登录游戏的比例；7日留存率：新登用户在首登后的第七天再次登录游戏的比例。
以此类推计算下去就得到了N日留存率。
在此图中，我们看到7日新登用户在8日登录的为次日留存用户，9日登录为2日登录留存用户……这就是留存基本定义，所谓留存率就是留存用户/新登的总量。
留存率反映的实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，随着这个留存率统计过程的不断延展，就能看到不同时期的用户的变化情况。
之所以是这样，是因为留存是以研究新登用户为目标对象的，即我们研究某一个点的一批用户在随后的十几天，几周，几个月的时间内的生命周期情况，这样的意义是从宏观上把握用户的生命周期长度以及我们可以改善的余地。
因此这里就引申出一个问题，我们为什么要研究的是新登用户？如刚才所说的，我们要宏观观察用户的生命进程情况，那么我们最佳的办法就是从用户导入期就开始，所谓导入期就是用户进入游戏，这个地方我们的分析其实大有作为的，因为用户进入游戏时来源于不同的渠道，通过不同的营销手段拉入游戏，这样我们交叉分析，通过用户的后期留存情况就能从一个层面把握渠道质量，比如，付费，粘性，价值量，CAC成本。
sql计算留存率简单方法
sql计算留存率简单方法
对于想要计算某一产品或服务的留存率的人来说，SQL是一个非常有用的工具。
下面是一种简单的方法来使用SQL计算留存率。
首先，需要有两个数据表，一个是用户的注册表，另一个是用户的活跃表。
注册表包含用户注册时的信息，包括用户ID和注册时间。
活跃表记录用户在特定时间内的活动情况，包括用户ID和活跃时间。
为了计算留存率，需要按照以下步骤进行操作：
1. 计算第一天的注册用户数量。
这可以通过在注册表中使用COUNT函数来实现。
假设第一天有100个用户注册，那么这个数字将成为计算留存率时的基准。
2. 计算第一天注册的用户在第二天是否仍然活跃。
这可以通过在活跃表中查找第一天注册用户的数量，并在第二天时计算这些用户中有多少人还活跃。
比如说，在第二天时有60个第一天注册用户仍然活跃。
3. 计算留存率。
留存率可以通过将第二天的活跃用户数量除以第一天的注册用户数量得到。
在这种情况下，留存率为60％。
以上是使用SQL计算留存率的简单方法。
通过使用这种方法，企业可以更好地理解其用户群体，并采取更有针对性的措施来吸引和保留用户。
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用户留存率算法
⽤户留存率算法玩家在某段时间内注册开始游戏，经过⼀段时间后，仍然继续游戏的被认作是留存；这部分⽤户占当时新增⽤户的⽐例即是留存率，会按照每隔1单位时间（例⽇、周、⽉）来进⾏统计。
顾名思义，留存指的就是“有多少玩家留下来了”。
留存⽤户和留存率体现了应⽤的质量和保留⽤户的能⼒。
次⽇留存率⾸次登陆后第⼆天登录游戏⽤户/统计⽇的注册⽤户数三⽇留存率⾸次登陆后第三天登陆过的⽤户/统计⽇的注册⽤户数七⽇留存率⾸次登陆后第七天登录过游戏的⽤户/统计⽇的注册⽤户数三⼗⽇留存数⾸次登陆后第三⼗天登录过游戏的⽤户/统计⽇的注册⽤户数留存率在不同的游戏中算法不⼀样留存率说明某时间内的新增⽤户，经过⼀段时间后，仍继续登录游戏的被认作时留存⽤户；这部分⽤户占当时新增⽤户的⽐例即是留存率。
例如：9⽉5⽇新增⽤户200，这200⼈在6⽇登录游戏的有100⼈,7⽇登录有80⼈，8⽇登录有50⼈；则9⽉5⽇次⽇留存率是50%，3⽇留存率是40%，4⽇留存率是25%。
这是我们游戏⾥的计算⽅式这样统计有科学根据的⽐如哪天你开⼴告了就可以看他带来的⽤户质量还有这样的留存数据也会好看的1. -- 登录⽇志2. DROP TABLE IF EXISTS log_login;3. CREATE TABLE log_login(4. id INT (11) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT,5. player_id INT(11) UNSIGNED NOT NULL,6. last_login_time timestamp NOT NULL DEFAULT '2000-01-01 00:00:00',7. register_time timestamp NOT NULL DEFAULT '2000-01-01 00:00:00',8. PRIMARY KEY (id)9. )ENGINE=MYISAM DEFAULT CHARSET=utf8;log_login的数据在每个玩家登陆的时候产⽣⼀条，为了接下去的存储过程执⾏效率的考虑，冗余了每个玩家的注册时间。
引流的关键指标分析
引流的关键指标分析引流是指通过各种渠道吸引用户或客户到自己的网站、应用或社交媒体平台上。
在互联网时代，引流成为了各个行业推广的关键环节。
为了评估引流活动的效果和有效性，诸多指标被引入来进行分析。
本文将重点讨论引流的关键指标，包括点击率、转化率、复购率和用户留存率。
点击率是指用户在展示给他们的内容中，点击某个元素的比例。
具体而言，广告的点击率可以衡量广告的吸引力以及用户对广告内容的关注程度。
而在社交媒体中，点击率可以衡量发布的内容的吸引力和用户对内容的兴趣程度。
点击率可以通过计算点击次数与展示次数的比例来得出，通常也可以用百分比表示。
转化率是指将用户从引流状态转变为某种具体行动的比例。
这个行动可以是注册、购买、下载或任何预期目标。
转化率是衡量引流活动是否成功的重要指标之一。
高转化率说明引流活动有效吸引了对应目标用户。
计算转化率的方法是将完成目标行动的用户数量除以总用户数量，再乘以100%得到百分比表示。
复购率是指用户在某段时间内再次购买的比例。
对于电商平台而言，复购率是衡量用户对产品或服务的忠诚度的重要指标之一。
复购率高意味着用户对产品或服务的满意度较高，同时对品牌有着较高的认同度。
计算复购率的方法是将再次购买的用户数量除以总用户数量，再乘以100%得到百分比表示。
用户留存率是指用户在一段时间内继续使用产品或服务的比例。
对于以会员制度为核心的平台而言，用户留存率是衡量用户忠诚度和平台黏性的重要指标。
留存率高说明用户对平台的满意度和使用体验较好。
计算用户留存率的方法是将某段时间内继续使用产品的用户数量除以起始用户数量，再乘以100%得到百分比表示。
综上所述，点击率、转化率、复购率和用户留存率是衡量引流活动效果的关键指标。
通过分析这些指标，能够评估引流活动的有效性，发现问题，并优化内容和策略，提升引流效果。
只有全面理解和把握这些指标，才能更好地进行引流工作，并取得良好的营销效果。
总结起来，引流是各个行业推广的关键环节，而点击率、转化率、复购率和用户留存率是评估引流活动有效性的关键指标。
直播平台用户留存率分析
直播平台用户留存率分析随着互联网技术的快速发展，直播平台如今已经成为人们日常娱乐的重要方式。
然而，随之而来的问题是如何提高用户留存率，保持平台的活跃度。
本文将从用户留存的定义、留存率计算方法、留存率影响因素以及留存率分析方法等方面展开，为直播平台提供分析和改进策略的指导。
首先，我们需要明确用户留存的定义。
用户留存是指在一定时间段内，用户继续使用直播平台的比例。
留存率则是衡量留存情况的指标，通常以百分比表示。
计算留存率的常用方法是：选择一个特定的时间窗口，例如30天或90天，统计该窗口内仍然活跃使用平台的用户数量，并与初始用户数量进行对比计算得出留存率。
留存率受多方面因素的影响。
首先，直播平台的用户体验是影响留存率的关键因素之一。
用户界面友好、操作简单、功能丰富的平台更容易吸引用户的长期使用。
其次，平台提供的内容质量也是关键因素。
丰富、多样化、高质量的内容能够吸引用户的注意，并使其更愿意长期留在平台上。
另外，直播平台的社交性也是留存率的重要因素。
用户能够与其他用户进行互动、交流，增加用户粘性和社交体验，从而提高留存率。
此外，直播平台的推送策略、个性化推荐等也会对留存率产生重要影响。
为了分析用户的留存行为并制定相应的改进策略，我们可以采用留存率分析的方法。
首先，可以根据用户注册时间分成不同的组群，然后对其留存情况进行统计分析。
不同群组的留存率对比可以帮助我们找出用户注册时间与留存率之间的关联。
其次，可以通过用户行为数据进行分析，例如观看时长、点赞数量、关注主播等。
对用户特征和行为的分析可以帮助我们找出留存率的关键因素，并提供相应的改进策略。
此外，用户反馈和调研也是留存率分析的重要手段之一。
通过问卷调查、用户反馈等方式收集用户的意见和建议，进一步了解用户需求，从而优化直播平台并提高留存率。
根据留存率分析的结果，我们可以制定相应的改进策略来提高留存率。
首先，改进用户体验是关键。
优化平台的页面设计、交互方式和功能布局，使用户可以更方便地使用平台，提高用户满意度和黏性。
游戏数据分析留存率分析
游戏数据分析留存率分析在游戏开发和运营过程中，了解和分析玩家的留存率是非常重要的。
留存率是衡量玩家对游戏的黏性和忠诚度的指标，对改善游戏体验、增加用户粘性和提高游戏收入都具有重要意义。
本文将介绍游戏数据分析中的留存率分析方法和案例。
留存率是指在一定时间范围内，玩家继续留在游戏中的比例。
常用的留存率包括第一天留存率、第三天留存率、第七天留存率等。
第一天留存率指的是玩家在第一天登录游戏后，第二天继续登录游戏的比例；第三天留存率指的是玩家在第一天登录游戏后，第四天继续登录游戏的比例；第七天留存率指的是玩家在第一天登录游戏后，第八天继续登录游戏的比例。
留存率分析能够帮助游戏开发者和运营者更好地了解玩家的行为和需求，有针对性地进行游戏改进和用户运营。
以下是通过留存率分析可以得出的一些结论：1. 核心用户的留存率较高：通过留存率分析，可以发现某些类型的玩家更容易产生长期留存，这些玩家通常是游戏的核心用户。
了解核心用户的特点和喜好，可以针对性地为他们提供更好的游戏体验和服务，来增加他们的留存率。
2. 新用户留存率较低：根据留存率分析可以发现，新用户的留存率通常较低。
这是因为新用户对游戏的了解和体验还不够完整，对游戏的吸引力和价值还没有深刻认知。
因此，针对新用户的引导和培养工作非常重要。
可以通过提供引人入胜的游戏教程、奖励新用户等方式，提高新用户的留存率。
3. 特定事件影响留存率：留存率分析还可以帮助发现特定事件对玩家留存率的影响。
例如，游戏中的节日活动、新版本更新等，这些事件往往会吸引更多玩家继续留在游戏中。
通过对事件的分析和评估，可以根据玩家的反馈和需求来进行相应的游戏策划和推广，提高留存率。
留存率分析需要借助游戏数据分析的工具和技术。
常用的游戏数据分析工具包括Google Analytics、Flurry Analytics、Unity Analytics 等。
这些工具可以提供详细的玩家数据和行为分析，包括留存率、用户流失、付费转化率等指标。
游戏行业几种数据的计算方法
游戏行业几种数据的计算方法游戏行业的数据计算方法有很多种，主要可以分为以下几种：1.用户数据计算方法：游戏行业用户数据计算方法包括游戏用户数量、用户活跃度、用户留存率等。
其中，游戏用户数量是指游戏平台上的注册用户数量，可以通过注册统计数据得出。
用户活跃度通常使用DAU（日活跃用户数）、MAU（月活跃用户数）来衡量，可以通过统计每天或每月登录用户的数量得出。
用户留存率是指一些时间段内用户的持续使用游戏的比例，可以通过统计用户在一段时间后仍在使用游戏的比例来计算。
2.收入数据计算方法：游戏行业收入数据计算方法主要包括总收入、ARPU和ARPPU。
总收入是指在一定时间内所有用户的付费金额之和，可以通过统计游戏的付费数据得出。
ARPU（平均每用户收入）是指总收入除以用户数量得出的每个用户的平均收入。
ARPPU（平均每付费用户收入）是指总收入除以付费用户数量得出的每个付费用户的平均收入。
3.回购率数据计算方法：回购率是指用户再次购买游戏或付费的比例，可以通过统计用户在一段时间后再次付费的比例来计算。
回购率的计算方法可以使用公式：回购率=再购买用户数/总购买用户数。
4.游戏市场份额数据计算方法：游戏市场份额是指特定游戏在整个市场中的销售量占比，可以通过统计特定游戏的销售额与市场总销售额的比例来计算。
5.游戏用户行为数据计算方法：游戏用户行为数据计算方法包括游戏用户的点击量、停留时间、转化率等。
点击量是指用户在游戏中进行点击的次数，可以通过统计点击事件的数量来计算。
停留时间是指用户在游戏中停留的时长，可以通过统计用户的登录时长来计算。
转化率是指用户从一些环节转化到下一个环节的比率，可以通过统计用户在游戏中完成特定任务或触发特定事件的比例来计算。
总的来说，游戏行业的数据计算方法多种多样，可以根据具体需求和指标来选择适合的计算方法。
电商平台用户转化率与留存率分析
电商平台用户转化率与留存率分析作为一个用来进行电子商务交易的平台，电商平台用户转化率和留存率是衡量其盈利能力的关键指标。
这两个指标可以反映电商平台的用户体验质量、客户忠诚度以及交易效率等因素，而这些因素又对于电商平台的商业模式和运营策略产生着重要影响。
电商平台转化率指的是访问电商平台后，实际进行购买的用户比例。
留存率则是用户完成第一次购买后，继续使用该平台进行交易的比例。
这些指标可以通过一些数据分析工具来分析和计算得到，下面我们将分别从转化率和留存率两个角度来探讨电商平台的运营问题。
一. 用户转化率的分析与优化1.1 电商平台用户转化率的计算方法电商平台的用户转化率指的是在特定时间范围内，完成了交易的用户数，除以平台的总用户数。
也可以理解为，访问电商平台的用户中，真正将其作为交易平台的比例。
计算公式为：用户转化率=实际交易用户数/总用户数 × 100%例如，如果一台电商平台在一个月内，总用户数为1000人，实际有100人完成购买，那么它的用户转化率为：100/1000 ×100% = 10%。
1.2 电商平台用户转化率的影响因素在分析和提高电商平台用户转化率时，需要考虑一些因素。
这些因素可能影响着用户转化率的高低，对于平台运营者来说，了解这些因素是非常必要的，也能够提高转化率。
以下是一些常见的影响因素：（1）平台用户体验用户在使用电商平台时，不仅希望能够方便、快捷地进行交易，还希望在浏览与购买商品过程中体验良好。
因此，电商平台需要不断提高用户体验，比如优化页面加载速度、改进搜索功能、提高产品展示质量以及简化购物流程等。
（2）平台价格与竞争策略电商平台需要呈现出优质的产品和更优惠的价格，用以吸引更多的用户进行交易。
同时，平台也要关注自身在市场中的定位与竞争策略，提前布局、持续改进是成功的关键步骤。
（3）平台品牌声誉互联网时代品牌实力与用户信任感同样很重要。
一个有良好品牌声誉的电商平台，将会吸引更多用户光顾。
saas dau计算公式
saas dau计算公式SaaS DAU计算公式1. 什么是SaaS DAU?SaaS DAU指的是Software as a Service（软件即服务）的日活跃用户数。
它是衡量SaaS平台产品每日活跃用户数量的指标，帮助我们了解用户对产品的使用情况。
2. SaaS DAU计算公式SaaS DAU可以通过以下公式进行计算：SaaS DAU = 日活跃用户数3. 如何计算SaaS DAU?下面是一些常见的计算SaaS DAU的公式和解释说明：标准计算公式SaaS DAU = 日活跃用户数这是最基本的计算公式，直接统计每天使用SaaS平台的活跃用户数量即可。
平均值计算公式SaaS DAU = (周一活跃用户数 + 周二活跃用户数+ … + 周日活跃用户数) / 7这是一种常见的计算方式，将一周内每天的活跃用户数相加，再除以7，得到平均每天的活跃用户数。
转化率计算公式SaaS DAU = 试用用户数× 转化率这个计算公式结合了试用用户数和转化率。
试用用户数是指在某一天内进入SaaS平台进行试用的用户数量，而转化率是指试用用户中最终成为活跃用户的比例。
渠道贡献度计算公式SaaS DAU = 渠道A活跃用户数 + 渠道B活跃用户数+ … + 渠道N活跃用户数这个计算公式用于分析不同渠道对SaaS平台活跃用户数的贡献。
根据各渠道的活跃用户数进行累加，得到整体的SaaS DAU。
结论通过不同的计算公式，我们可以更加全面地了解SaaS平台的每日活跃用户数量。
这有助于我们制定更好的产品策略，提升用户体验，促进业务增长。
好的，我会继续为您列举更多相关的计算公式和解释说明。
付费用户占比计算公式付费用户占比 = 付费用户数 / 总活跃用户数这个计算公式用于衡量SaaS平台的活跃用户中有多少比例是付费用户。
通过计算付费用户占比，我们可以评估SaaS平台的盈利能力和用户转化情况。
重复购买率计算公式重复购买率 = 新购买数量 / 总购买数量重复购买率是指在某一时间段内购买产品的新用户与总购买数量的比例。
用户增长KPI(试行)
用户增长KPI(试行)背景用户增长是衡量公司业务健康和盈利能力的重要指标之一。
通过合理的KPI设置和监测，可以帮助公司提高用户的数量和质量，从而进一步推动业务发展。
目标本文档旨在介绍试行阶段的用户增长KPI，以评估公司的用户增长情况和相关活动的效果。
通过监测和分析这些KPI，公司可以了解用户增长的趋势，并基于这些数据制定相应的业务策略。
用户增长KPI(试行)1. 月活跃用户数(MAU): 每个月使用公司产品和服务的独立用户数量是衡量用户增长的关键指标之一。
该KPI可以帮助公司了解产品受欢迎程度和用户忠诚度。
月活跃用户数(MAU): 每个月使用公司产品和服务的独立用户数量是衡量用户增长的关键指标之一。
该KPI可以帮助公司了解产品受欢迎程度和用户忠诚度。
2. 注册用户数: 这是衡量用户增长的基础指标之一。
注册用户数的增长可以反映公司吸引新用户的能力。
注册用户数: 这是衡量用户增长的基础指标之一。
注册用户数的增长可以反映公司吸引新用户的能力。
3. 用户留存率: 用户留存率是衡量用户对公司产品和服务忠诚度的关键指标。
具体以月留存率为指标，计算公式为：(本月活跃用户数 / 上个月活跃用户数) * 100%。
用户留存率的提高可以减少用户流失，稳定用户基数。
用户留存率: 用户留存率是衡量用户对公司产品和服务忠诚度的关键指标。
具体以月留存率为指标，计算公式为：(本月活跃用户数 / 上个月活跃用户数) * 100%。
用户留存率的提高可以减少用户流失，稳定用户基数。
4. 用户转化率: 用户转化率是衡量用户从潜在用户到注册用户的转化效果的指标。
具体以月转化率为指标，计算公式为：(本月注册用户数 / 本月访问次数) * 100%。
该指标的提高可以优化客户获取渠道和提高潜在用户的转化效果。
用户转化率: 用户转化率是衡量用户从潜在用户到注册用户的转化效果的指标。
具体以月转化率为指标，计算公式为：(本月注册用户数/ 本月访问次数) * 100%。
电商用户留存策略
添加标题
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A/B测试的流程和实施步骤
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A/B测试的优缺点和适用场景
用户反馈和调研
收集用户反馈：通 过问卷、访谈等方 式了解用户需求和 意见
调研竞争对手：了 解竞争对手的留存 策略和效果，为优 化提供参考
分析数据：对收集 到的数据进行深入 分析，找出留存策 略的问题和改进方 向
持续优化：根据用 户反馈和调研结果 ，不断调整和优化 留存策略，提高用 户满意度和留存率
改进服务质量
提高用户满意度和忠诚度 提供个性化服务和定制化推荐 及时解决用户问题和投诉 优化用户体验和操作流程
PART 4
具体的留存策略
增加购买频次
优惠活动：定期推 出优惠活动，如满 减、折扣、赠品等， 吸引用户多次购买
会员制度：建立会 员制度，提供会员 专享优惠、积分兑 换等福利，增加用 户忠诚度
YOUR LOGO
电商用户留存策略
XXX,a click to unlimited possibilities
汇报人：XXX
时间：20XX-XX-XX
目录
01
02
03
04
05
06
用户留存 的重要性
影响用户 留存的因 素
提高用户 留存的策 略
具体的留 存策略
留存策略 的评估与 优化
案例分析
PART 1
个性化推荐：根据 用户历史购买记录 和浏览行为，推荐 相关商品或服务， 激发购买欲望
限时抢购：定期推 出限时抢购活动， 吸引用户在短时间 内多次购买
制定会员制度
提供优惠券和折扣
优惠券发放：通过社交媒体、电子邮件、短信等方式向用户发放优惠券，吸引用户留存。 折扣活动：举办限时折扣活动，吸引用户在规定时间内购买商品，提高留存率。 积分兑换：用户可以通过积分兑换优惠券或折扣，增强用户粘性。 会员特权：为会员提供专属优惠券、折扣等特权，增加用户忠诚度。
新增留存计算公式
新增留存计算公式
新增留存率（New Retention Rate）是指在一定时间内新增用户中，能够继续使用产品或服务的用户数量占新增用户数量的比例。
其计算公式为：
新增留存率=（继续使用产品或服务的新增用户数量）/ （新增用户数量）×100%
例如，如果在一个月内，某个应用程序新增了1000个用户，其中有800个用户继续使用了该应用程序，那么该应用程序的新增留存率为：
新增留存率= 800 / 1000 ×100% = 80%
新增留存率是衡量一个产品或服务吸引新用户的能力的重要指标。
高的新增留存率通常意味着用户对产品或服务有较高的满意度，并且有更高的可能性继续使用该产品或服务。
网站互动交流的指标体系包括
网站互动交流的指标体系包括
1. 点击率（Click-through Rate, CTR）：指用户在浏览网页时,点击某一个特定内容或资源的比率。
该指标通常可以通过页面浏览量除以点击数来计算。
2. 回访率（Repeat Visits）：指用户重复访问网站的比率,它反映了网站的用户粘性。
回访率可通过用户数除以总访客数来计算。
3. 转化率（Conversion Rate）：指用户通过网站完成预设目标的比率。
如订购商品、提交表单等。
它通常可以通过目标达成数除以访客数来计算。
4. 用户留存率（User Retention Rate）：指用户在某一段时间内仍然继续使用网站的概率。
留存率可以通过一个特定时间段内的用户数与上一时间段的用户数比较来衡量。
5. 平均停留时间（Average Time on Site, AToS）：指用户在某一段时间内停留在网站的平均时间。
ATA可以通过总停留时间除以总访客数来计算。
6. 页面浏览量（Pageviews）：指用户打开网站后浏览的页面数量。
它可以通过网站所有页面的浏览量之和来计算。
7. 跳出率（Bounce Rate）：指用户在访问网站后只浏览了一个页面并立即离开的比率。
跳出率可通过跳出访问数除以访客数来计算。