如何通过华为分析提升产品留存率？
众所周知，流量越来越贵，获取新用户越来越难；一些产品虽然获取了大量的新用户，但流失严重。所以培养一批高留存、高粘性的用户就显得很重要。
留存是什么？
以移动应用为例，一些用户下载App后，仅仅浏览了几个页面，有些羊毛党领取了优惠券后就流失了，还有些用户可能根本没打开App就卸载了，只有那些持续使用产品并带来价值的用户，才成为了产品的留存用户。
而留存率通常是指，用户在一定时间间隔里，重复发生某些行为的比例，通常以次日留存率、7日留存率、30日留存率等作为衡量指标。
产品的用户留存曲线一般分为三种类型：微笑型、趋平型和下滑型。
微笑型曲线： 这是所有产品经理都想要追求的理想状态，它展示的留存率曲线呈上升模式，以电商等购买类应用为例，表示用户不断回归使用、不断复购。
趋平型曲线： 表示产品获得了一定比例新用户的吸引力，得到了一定认可，被持续使用。但趋平型曲线也有优劣之分，曲线变平的位置越高，说明产品的长期留存率越高，代表留存状态更健康。
下滑型曲线： 留存率持续下滑，说明产品未得到市场认可，留存率持续下滑,是一种危险信号，需要快速打造产品核心价值、精准匹配目标用户，否则很可能昙花一现，走向消亡。
对于用户留存问题该如何分析？
用户细分是前提。通过华为分析服务，将用户细分，比如按机型、设备、性别、年龄、地域等细分用户群，再针对细分用户从用户、行为、产品维度进行下钻分析，定位留存问题原因。比如，通过分析服务提供的用户分析，发现新用户留存率明显低于老用户，就可以采取优化新手引导页、新用户快速激活的策略。通过分析服务的行为分析发现留存率高的用户“点击课程收藏按钮”的比例远高于整体，那么可以通过产品界面强提醒用户收藏课程、收藏领积分活动等引导用户执行收藏动作。通过产品分析发现留存率低的用户大多使用低版本，则可加强用户升级提醒，多场景、多渠道引导升级。
如何提升用户留存率？
留存曲线分为振荡期、选择期和平稳期。通过这个曲线，我们不难分析出：提升用户留存，其实分为两个方向，一是缩短振荡期，让留存曲线尽早由陡转平，也就是让新用户尽早稳定沉淀、留存下来；二是提高留存地平线，尽可能将留存率控制在较高水平。
我们先看如何缩短留存的振荡期？
最关键的是要提升新用户留存率。这里我们来看个案例。
案例：华为分析助力某社交电商App新用户留存率提升15.3%
某社交电商应用，竞品较多，希望提升用户留存率，以提升DAU。首先，开发者将用户进入产品后的使用过程设计为漏斗，比如安装-注册-登录-浏览商品-加入购物车-提交订单-付款成功。观察每一步骤的转化率，发现“加入购物车-提交订单”环节流失率高达39%，于是优化了产品设计，把加入购物车的有效时间设置成15分钟，提醒用户尽快下单。其次，使用分群功能，按渠道细分用户，发现A渠道的活跃用户留存率明显低于整体，于是放弃A渠道的拉新投入，分配到其他留存率表现优异的渠道。经过以上调整，2个月后用户留存率提升了15.3%。
以上的内容和大家分享了如何借助华为分析实现产品留存率提升。集成华为分析服务的SDK后，便可以上报用户属性和用户行为数据，这两类数据聚合在一起就可以研究哪些用户在什么时间做了什么事情，形成了数据分析的基础。为了降低应用的开发工作量，分析服务支持11个用户属性和27个事件的自动采集，同时为了满足开发者个性化需求，支持自定义用户属性以及500种自定义事件，这极大方便了开发者对于应用的不断优化，也为精细化运营提供更多数据支撑。在有这些原子数据的基础上，分析服务提供了丰富的分析模型。包括事件分析、行为分析、漏斗分析、受众分析、生命周期分析、归因分析等，帮助开发者深入洞察用户增长情况、用户行为特征、产品功能情况，并且在这些丰富的分析模型基础上，可通过过滤器针对用户属性、受众等做细分，从而触发进一步的运营动作。值得一提的是，HMS Core分析服务SDK支持全终端，包括Android，iOS，Web，开发者仅需半天时间就可以集成成功并发布。正是如此敏捷的开发速度，以及这些强大的分析能力，分析服务已经成为全球开发者最受欢迎的服务之一。
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原作者：胡椒
