#SOL价格预测# #GUSD双重收益# #DOGE ETF上市# 我盯着留存曲線數據已經超過15年了。
我見過成千上萬條留存曲線,這也是我評估創業公司時最先要求查看的指標之一。我翻閱過數千個資料庫,分析過按不同細分維度拆解的留存曲線。作爲產品構建者,我也從另一視角觀察過這個指標。我曾運行數百次A/B測試,起草過無數版本的用戶引導指南和通知郵件,試圖改變留存曲線的形態。
【A/B測試(也稱爲拆分測試或桶測試)是一種用於比較一個產品的兩個版本(A版本和B版本)的隨機實驗方法。其核心目的是通過收集數據、分析用戶行爲,來確定哪個版本在實現預定目標方面表現更優。】
從結果來看,這裏存在一些規律。
就像物理定律一樣,奇怪的是,隨着時間的推移,總有一些確定性的規律不斷出現。以下是我要分享的幾個例子:
你無法改善糟糕的用戶留存率。是的,增加更多通知功能並不會改善你的留存曲線。你無法通過A/B測試來實現良好的用戶留存率。
留存率只會下降,不會上升。而且奇怪的是,它的衰減速度確實遵循着可預測的半衰期規律。早期的留存率能夠預示後期的留存表現。
收入留存擴大,而使用留存變小。好消息是:雖然用戶會逐漸流失,但留下的用戶有時會消費更多!
留存率與你的產品類別息息相關。既有先天原因,也有後天培養。很遺憾,你注定無法讓酒店預訂應用成爲每日使用的產品。
用戶擴張和增長時,留存率會變得更低。最優質