#SOL价格预测# #GUSD双重收益# #DOGE ETF上市# 私は保持曲線データを15年以上見つめています。

私は数千のリテンション曲線を見たことがあり、これはスタートアップを評価する際に最初に確認する指標の一つです。何千ものデータベースを読み返し、さまざまなセグメントで分析されたリテンション曲線を調査しました。プロダクトビルダーとして、私はこの指標を別の視点から観察したこともあります。数百回のA/Bテストを実施し、リテンション曲線の形状を変えようと、無数のユーザーガイドや通知メールのバージョンを起草しました。

【A/Bテスト（分割テストまたはバケットテストとも呼ばれる）は、製品の2つのバージョン（AバージョンとBバージョン）を比較するためのランダムな実験方法です。その核心的な目的は、データを収集し、ユーザーの行動を分析することによって、どのバージョンが設定された目標を達成する上でより優れているかを特定することです。】

結果から見ると、ここにはいくつかの規則があります。

物理法則と同じように、不思議なことに、時間が経つにつれて常にいくつかの決定的な法則が現れ続けます。以下は私が共有したい幾つかの例です：

悪いユーザーリテンション率を改善することはできません。はい、通知機能を増やしてもリテンションカーブは改善しません。A/Bテストでは良好なユーザーリテンション率を達成することはできません。
リテンション率は下がる一方で、上がることはありません。そして奇妙なことに、その減衰速度は確かに予測可能な半減期の法則に従っています。初期のリテンション率は後期のリテンションパフォーマンスを予測することができます。
収入の留保は拡大し、使用の留保は減少しています。良いニュースは、ユーザーが徐々に離れていく一方で、残ったユーザーが時にはより多く消費することがあるということです！
保持率はあなたの製品カテゴリに密接に関連しています。先天的な理由と後天的な育成があります。残念ながら、ホテル予約アプリを毎日使用する製品にすることは運命づけられていません。
ユーザーの拡大と成長が進むと、リテンション率は低下します。最も質の高いユーザーは初期の自然な成長から生まれ、後に獲得したユーザーは最もパフォーマンスが悪いです。
ユーザーの離脱は非対称性を持っており、1人のユーザーを失うことは、再び彼らを取り戻すよりもはるかに簡単です。
リテンション率の測定は非常に困難です。季節的要因は実際に存在し、新しくリリースされたテストバージョンがデータに影響を与えることがありますし、システムのバグも時折発生します。D365は実際の指標ですが、この結果だけを見るべきではありません。