#SOL价格预测# #GUSD双重收益# #DOGE ETF上市# 我盯着留存曲线数据已经超过15年了。

我见过成千上万条留存曲线，这也是我评估创业公司时最先要求查看的指标之一。我翻阅过数千个资料库，分析过按不同细分维度拆解的留存曲线。作为产品构建者，我也从另一视角观察过这个指标。我曾运行数百次A/B测试，起草过无数版本的用户引导指南和通知邮件，试图改变留存曲线的形态。

【​​A/B测试​​（也称为​​拆分测试​​或​​桶测试​​）是一种用于比较一个产品的两个版本（A版本和B版本）的随机实验方法。其核心目的是通过收集数据、分析用户行为，来确定哪个版本在实现预定目标方面表现更优。】

从结果来看，这里存在一些规律。

就像物理定律一样，奇怪的是，随着时间的推移，总有一些确定性的规律不断出现。以下是我要分享的几个例子：

你无法改善糟糕的用户留存率。是的，增加更多通知功能并不会改善你的留存曲线。你无法通过A/B测试来实现良好的用户留存率。
留存率只会下降，不会上升。而且奇怪的是，它的衰减速度确实遵循着可预测的半衰期规律。早期的留存率能够预示后期的留存表现。
收入留存扩大，而使用留存变小。好消息是：虽然用户会逐渐流失，但留下的用户有时会消费更多！
留存率与你的产品类别息息相关。既有先天原因，也有后天培养。很遗憾，你注定无法让酒店预订应用成为每日使用的产品。
用户扩张和增长时，留存率会变得更低。最优质的用户来自早期和自然增长，而后期获得的用户则表现最差。
用户流失具有不对称性，失去一个用户远比重新赢回他们要容易得多。
留存率的测算非常困难。季节性因素确实存在，新上线的测试版本会干扰数据，系统漏洞也时有出现。D365虽是真实指标，但绝不能只看这一结果。