【Marketing Study】Retention Rate — 1
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8 min readSep 25, 2018
留存率學習筆記 x 均一的 106 學年資料研究
Reference
Retention Rate
Note
留存率是最能判斷產品好壞的指標
長久的成長需要靠留存率
提升留存率對各面向都有幫助，尤其是獲利
一個產品如果留存率最後不是平的，意味你獲取的使用者總有一天會離開。這種情況下，就算你每個月都可以獲得一定量的使用者，長久下來總使用者成長會停滯。
上圖看似有成長，但實際上，大部分的MAU都是靠近期的新客戶支撐，一但獲取客戶停止，那 MAU 基本上就停滯了，這樣的產品是危險的，且無法長久永續經營
上圖這張才是健康的，前期用戶大部分都會留下來，且也陸續有新客戶的加入，開源節流都做到位，保持永續的發展
Improving retention spurs growth in 4 key ways:
- Retention drives acquisition （留存的舊客戶有助於獲取新客戶）
- Retention improves monetization（提升變現能力、LTV）
- Retention builds an acquisition competitive edge（節流做好了，才有信心可以去開發客戶）
- Retention accelerates payback period（加速付費頻率）
知乎：
留存曲线的三个部分
- 通过用户的分群和对比，并加上用户的调研，结合起来提出问题，找到问题的根本原因，最终找到产品的解决方案。 → 先做到節流
- 找到相关行为的 Behavior Cohort 与留存的相关关系。并找到一系列 Magic Number Candidates 。然后去验证，找到公司最适合的 Magic Number 去驱动用户留存。 → 領先指標的建立
留存率超難調。主要是影響用戶留存的因素太多，調整的成本太高，花費的時間太長。
SOP
→ 自己的 App 自己一定很清楚，什麼功能是最有可能黏住用戶的。
→ 強化這功能讓所有新用戶可以馬上感受到
→ 測試是面對這種情況最好的解答
Implementation
均一的 Retetion Rate Curve
但上面的圖，看得出新客戶與老客戶的視覺化占比，但只能看出個大概，實際上，我們還是需要將每一期用統一的標準作為比較，於是我們參考知乎那一張的留存曲線，做出一張均一的近一年逐月留存曲線圖
根據這兩張圖的思考：
- 我們家行銷推廣真的做得還不錯（acquisition is good），每個月的活躍者都有大批的新註冊者湧入，近幾個月的MAU 大約有70% 是新人，相對的，只有3成老客戶撐著，好像有點危險！
- 我們家的產品是真的很難留住人，次月留存雖然都有 10% 以上，但也就是只過低標，這在業界要變現是無法存活的（但 FB app 早期也是次月留存 10%，這個我再研究研究，到底跟誰比比較適合）
- 不管是學生或是老師，無法知道流失原因，做好節流，做再多新功能，獲取再多新客戶都是沒用的（我覺得這點是最重要的）
- 我覺得去年八、九月那一批註冊者很不錯，逐月留存率在經過了半年，居然還有 10%，有沒有可能是剛開學就選均一的用戶，是比較有心的用戶？ 還是我們開學時的推播管道都蠻不錯的 ? 是否有機會從他們身上找到 magic number ?
- 今年八月跟去年的八月比，次月留存是一樣的(17%)，但我覺得我們已經比去年同期做很多事了，這點我是覺得蠻奇怪的，可以等九月的數字對比看看（Ins: 去年跟今年對於學生來說應該是一樣的，我們出力大多在老師的功能）
- 看來我們家離 product/market fit (PMF) 還太遠，對我自己來說，投入這些時間，產品卻離市場太遠，這很 shock，那麼，組織或產品在策略上到底出了什麼問題呢？
- 戰略問題：我們過去主打老師 channel 真的走對了嗎？我們要怎麼知道自己走對方向了呢？ 我們從老師 channel 上面得到了什麼？ 值得犧牲 PMF 嗎？
- 經驗問題：這明明在業界已經行之有年（至少從 2010 美國加州資深行銷人Sean Ellis 喊 growth hack 就有風勢了），但為什麼之前都沒有人去看這些呢？為什麼我們內部沒有人知道要看呢？那董事們有曾經針對這部份建議嗎？ 我們可能沒有像綠藤生機那麼好運，有天降奇兵，但我們有相關經驗的貴人可以幫忙引薦 mentor 嗎？至少讓內部各項專長的夥伴有機會向外學習，而不是自己閉門造車，卻很難有所反饋。
- 權責問題：這應該是哪個團隊的防守範圍呢？（軟體？推廣？）還是我們根本沒有這樣的團隊？我們應該要開始有嗎？ 均一過去的 data team 脈絡是什麼？ 均一的 data team 現在最上位主軸到底是什麼？（恩！另外，目前根本沒有 team 的大小，是否要投入資源？）
Todo:
- 找出高流失的原因，往 PMF 前進
- 到底留存下來的 user ，有什麼特徵 → 找出產品的 magic number
- 組織目標，到底留存下來的 user，是什麼族群，產品到底幫到什麼樣的人？
