#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