本篇目录：

• 1、【APP用户分析】如何分析活跃用户和留存用户?
• 2、数据指标概念考察
• 3、什么是留存比率?
• 4、关于运营的几个用户指标(一)
• 5、APP留存率多少才合格
• 6、用户留存分析真的不难,只要能搞清楚这3个模型

【APP用户分析】如何分析活跃用户和留存用户?

1、次日留存：因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通过不断的修改和调整来降低用户流失，提升次日留存率，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。

2、产品可用及易用性分析：通过开展用户测试，观察用户使用产品的情况，评估产品可用性；用户使用反馈分析：记录、收集用户对产品的使用反馈并进行分析，为提升用户体验提供依据。

3、数据分析的方法是，通过看哪些用户行为特征与用户活跃是有正相关的，当正相关的程度很高，就说明这种差异性很可能就是影响活跃的关键。理论上用户与App发生的所有交互行为都是可以被记录下来的，这种分析是能够发现一些问题的。

4、选择合适的数据分析工具：市面上有很多数据分析工具，开发者可以根据自己的需求和预算选择合适的数据分析工具。 收集和整合数据：通过埋点等方式，收集和整合用户的行为数据和产品运营数据，以便进行后续的数据分析。

5、|如何做留存分析，通过留存分析提高我们的留存曲线 某段时间的活跃用户中包含了老用户和新用户，所以在做活跃用户分析时，需要考虑新老用户比例，如NDAU(日新增用户)/DAU比例，来看新用户在整个活跃用户的占比。

数据指标概念考察

数据指标是可将某个事件量化，且可形成数字，来衡量目标，在日常工作中大家都会应用到的数字。在一定程度上，“数据指标”能揭示出产品用户的行为和业务水平状况。

描述数据的四个关键指标：平均数（均值）、四分位数、标准差、标准分。均值（ μ ）： 也是我们常说的平均值，将所以的数据相加再除以数据的个数。

反映数据中心位置的有平均值、中位数、众数。平均值。平均值是衡量数据中心位置的重要指标，在一定程度上反映数据必然性的特点，包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值等。中位数。

数据指标基础概念数据指标是什么定义：对于一个数据的量化，一般通过对字段进行某种计算得到(比如求和、均)在原始数据的基础上，通过统计汇总，加工处理形成的用于表征业务活动好坏优劣的数据。

股票主要指标是指反映股票市场发展情况的一系列数据，包括市盈率、市净率、股息率、每股收益等。这些指标可以帮助投资者了解公司的财务状况、市场竞争力和投资价值。

什么是留存比率?

留存比率计算公式是如下：以账号为基础计算：留存率＝活跃账号留存／新增账号留存＊100%。以设备为基础计算：留存率＝活跃设备留存／新增设备留存＊100%。

每隔一小时体内留存药量占原药量的比率。留存率被定义为从生物制剂开始使用到停止使用的时间，并通过Kaplan-Meier方法分析，药物留存率在药物代谢动力学中指：每隔一小时体内留存药量占原药量的比率。

用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍启动该应用的用户比例。用户保留率可以集中在第二天、第7天、第14和30日的保留率。

增值税地方留存比例是什么 一般增值税地方留存25%的比例中，是按省市县镇或省市县或省县再按一定比列分配，不同地方不同企业类型分配比例不一样。 一般是省、地、县分别占10%、10%、5%。

留存收益率是指公司税后盈利减去应发现金股利的差额和税后盈利的比率。它表明公司的税后利润有多少用于发放股利，多少用于保留盈余和扩展经营。留存收益比率计算公式：留存收益率=留存的收益/净利润*100%。

留存率顾名思义，就是留下来存在的比率。从时间上我们分为次日、三日、七日、14日、30日、90日、180日。从用户上来分，有新登用户和活跃用户两大类。但是我们大多数是关注时间次日、三日、七日，用户是新登用户。

关于运营的几个用户指标(一)

1、运营常用指标有渠道到达量、渠道转化率、用户活跃、用户留存、传播（活动）、营收六个方面。

2、用户指标：加粉率、活跃度加粉率让我们先来看看粉率。当然，要操作私域，最重要的是把用户存放在自己的私域中。沉淀的第一步，就是加粉。

3、第一个指标：商品集中度，表示的销售额或者销售量之中，占比80%(具体数字可以自行约定)的商品数量或者比例。

4、最后的几个数字是：三八八，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想学习这方面的知识，让自己获取运营机会，如果只是凑热闹的话，就不要来了。还有人说刷单也和那种药，有人说刷单是仙，有的人说他是魔。

5、新用户数：是指新用户，一般定义为者第一次注册，但还未进行首单支付的用户。

APP留存率多少才合格

七猫十万字留存率15%算及格。根据相关信息显示：七猫的测试有三星算及格，测试留存率在15%以上才会到三星。

如果你想让游戏的DAU超过100万，那么新用户次日留存率应该大于40%，7天留存率和30天留存率分别大于20%和10%。

新闻留存率在25%就算不错了，留存率反映的实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程。

用户留存分析真的不难,只要能搞清楚这3个模型

1、留存时间窗口的选择需要短一些，次日留存，3日留存，7日留存等。而对于C端用户来说，打车只能算是一个中频行为，天天打车的用户毕竟还是少数。留存的时间窗口就可以从7日开始算，也就是7日留存，14日留存等。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

3、AARRR模型是做数据分析最基础的模型之一了，所谓的AARRR就是指获取、激活、留存、变现和传播。

4、AARRR增长模型是目前为止业界最常谈到的一个模型，指的是用户的拉新（acqusition）、活跃（activation）、留存（retention）、营收（revenue）、推荐（refer）。

到此，以上就是小编对于周留存率的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。