当我们说到留存率时, 到底什么才是留存率

究竟什么才是留存率

其实产品领域的很多指标，都缺少业界通用的定义。并不是没有优秀的定义，只是还没有在业界普及开来。就拿最简单的产品转化率来说，有多少人能分清用户转化率和用户数比值的差异呢?

再比如复购率，A 产品的复购率是 60%，B 产品的复购率只有 40%，并不一定是 A 比 B 好，很可能是 A 在复购率口径的定义上取巧，让复购率显得好看一点，方便拉投资。从这一点来看，可以说我们现在所处的时间段，还是一个方法论初生的时间段。

那么当我们说到留存率时, 到底什么才是留存率?

有人说，今天来了，第2天还来，就是留存，第7天还来，就是7日留存。

这种说法还算符合常见的数据平台的定义, 不过还不够精准.

有人说，今天来了，7天之内又来过，就是7日留存。

别笑, 真的有某明星独角兽高管要求这么定义 n 日留存, 并且还说服了 CTO, 要照此开发相应的报表每日跟踪. 当时亲临其中的我, 只好委曲求全, 整出来两个概念, 一个叫第 n 日留存, 一个叫 n 日内留存.

抱着强势批判性思维, 我们先去看背后的业务目的, 有没有合理性:

想看 n 日内的“留存”，代表着想要看这么一种业务表现：T 日来的人，有多少在之后的 T+1 到 T+n 日还来，这部分还来的人，才能算我留存下来的用户。而觉得不应该看第n日留存的原因，是觉得只看某一日来没来，过于随机了，要是用户 n+1 日或者 n-1 日来怎么办，不都没统计进去吗？

仔细品一品, 问题有两点:

1. 看 n 日内留存的目的是为了看流失，即有多少人来过一次之后就不来了，然后通过流失反过来得出他想要的留存。出发点是合理的，但是方法确实不当。随着 n 的增加，n 日内留存下来的人会越来越多，换句话说随着时间的流逝，留存下来的人越来越多，这显然是反直觉的。
2. 不看第n日留存的原因是没有认识到留存率代表的是群体特征，而非个体特征。如果一张彩票的中奖率是 10%，有 100 万人买，那么我中奖还是不中奖，都改变不了最终有 10 万人会中奖的事实。同样的，对群体而言，单一个体是 n+1 日来还是 n-1 日来没有区别，在统计特征上影响不了群体中有多少人第 n 日回来。而拿单个用户谈留存率是没有意义的，你总不能说因为你中奖了，所以中奖率就是 100%，因为中奖率在讲的是买彩票的一大群人而不是你一个人——指标不适用。

定义留存率的目的，是想要衡量我们从各个渠道那里所获得的流量，最终有多少留下来成为我们的忠实用户。从这个业务背景出发，真正的留存率，一定是针对新用户而言的。对着老用户谈“留存”，实际是在谈另外的业务，比如：

1. 新用户留存下来成为老用户之后，有多少能继续留下来，这个业务应该叫用户流失，而不是留存
2. 新用户留存下来成为老用户之后，某天来过之后多少第二天还来，这个业务应该叫用户回访或者访问频次，而访问频次又是跟产品形态强相关的，微信每天不只使用一次，而经期管理类 App 一个月使用七八次就不错了

而对于每日所有活跃用户的”次日留存”, 就更没有意义了. 这个虚假的数据指标完全被用户的构成所左右, 一部分是当日的新用户次留, 另一部分是当日的老用户的次日回访 (访问频次) . 当每日活跃用户 90% 以上是新用户的时候, 这个”次日留存”就会很低, 而 90% 以上是新用户的时候, 这个”次日留存”就跟产品形态强相关, 也就是忠实用户的平均使用频次.

所以科学的留存率（日）定义，应该是：T 日新增用户中，在第 n 日（即 T+n 日）再次活跃的用户，占 T 日新增用户的比例。谷歌的官方说法更简洁，叫：Percentage of new users who return each day.

02 留存率应该怎么看

通过上面的定义，我们再去看日留存曲线的时候，一定是一条这样的曲线：

通过这条曲线，我们可以清楚的知道每一天新增的这批用户，随着时间的流逝最终留存下来了多少。并且这条留存曲线一定是可以通过乘幂函数拟合的，把第 n 日的留存率记为 Ret(n)，则一定有：Ret(n)=a*n^b

这里说了这么多“一定”，其实是想强调留存曲线几乎是一条标准的客观规律，无论什么样的产品形态，都有这么一条曲线。他们可能有高有低、有急有缓，但是都可以用一条乘幂函数表示。而理解了留存曲线是客观规律这一事实，就能理解为什么我们可以用次日留存、7 日留存等作为产品的重要指标了：因为他们都是对留存曲线一整条曲线的点估计。

说白了，就是把一整条曲线降维成一个点，这样我们就可以每天观察这个点的变化情况，从而得知产品的留存状况是变好了还是变坏了。下图中是次日留存和 7 日留存的变化曲线，X 轴是日期，Y 轴是留存率，业务含义即在 X 日新增的用户，其对应的 n 日留存率是 Y。很明显，如果没有这种降维方法的话，我们就要给每一天画一条留存曲线了，几十条留存曲线摆在一起是看不出来留存随日期的趋势变化的。