# 留存魔法师

* [1.简介](#1-jian-jie)
* [2.使用案例](#2-shi-yong-an-li)
* [3.功能简介](#3-gong-neng-jian-jie)
* [4.常见问题](#4-chang-jian-wen-ti)

## 1.简介

Linkedin 发现一星期内加到 5 个联系人的用户，他们的留存率/使用频度/停留时间是那些没有加到 5 个联系人的用户的 3-5 倍，这个是他们找到的驱动增长的魔法数字。

用户访问初期在网站/App 的某些行为、频次可能会让用户留下来，并且长久使用，成为忠诚用户。发现了这些行为和发生次数，优化产品，促进用户使用这些功能，就可能带来更高的留存率。

留存魔法师向您呈现用户访问初期的行为、频次与留存的相关关系，找到促进增长的魔法数字。

## 2.使用案例

#### 一个社交App如何发现自己的魔法数字 <a href="#yi-ge-she-jiao-app-ru-he-fa-xian-zi-ji-de-mo-fa-shu-zi" id="yi-ge-she-jiao-app-ru-he-fa-xian-zi-ji-de-mo-fa-shu-zi"></a>

一个社交 App 希望新用户在使用 App 的时候能够尽早的对我们的产品说 “aha！”，希望他们能快速发现产品价值，并且留下来。因此希望能找到我们 App 的魔法数字 。 现阶段我们最关注的是用户初期留存，所以需要了解用户在使用 App 早期（第一周做的事情）和次周留存之间的关系，并且找到那些具有高留存的行为。

为此我们做了如下几点：

* 我们发现新用户首次访问7天内，以下四个行为、频次都与次周留存具有很强的正相关关系：点赞 8 次、分享 5 次、关注人 7 次。
* 然后我们根据公司现阶段战略，每个行为的人数占比，可实现的难易程度，将“分享 5 次”和“关注 7 人”当作我们魔法数字的候选名单。
* 使用 A/B 测试，通过产品和运营上的改变，让两组用户分别尽可能多的达到这个两个指标。然后，我们对这两组用户进行了验证，我们发现促进用户分享的那组用户，次周留存并没有得到太多提升；而关注 7 人的那组用户，次周留存有大幅提高。
* 最后我们将 7 天内关注 7 人当作我们的魔法数字，并将这个指标当成我们衡量用户 OnBoarding 效果的最重要参考。

## 3.功能简介

GrowingIO 自动计算所有已经圈选的简单指标与次周留存率的相关性，所以您只需

* 将网站、App 的关键行为圈选出来;
* 积累 14 天数据;
* 进入留存魔法师中找到驱动增长的魔法数字。

点击左边栏“留存”进入留存分析模块，在“留存魔法师”页面，可以看到一个行为、频次的列表。

![](https://docs.growingio.com/.gitbook/assets/gandalf-3.png)

上图的第一行表示：首次访问七天内至少点击 7 次【关注用户按钮】的新用户，次周留存率为 46.5%，这个行为与网站/App 的次周留存率有很强的正相关关系。\
相关系数越高说明这个行为与留存的相关性越大，促进用户进行这个行为，可能可以大幅提高留存率。这时我们可以尝试优化产品，促进用户在访问初期更多的添加好友，来验证这个假设。同时可以把添加 7 个好友的用户量占比和次周留存率作为 KPI 追踪。

点击每一行，还可以查看该行为不同频次的用户量占比、次周留存率与相关系数。

![](https://docs.growingio.com/.gitbook/assets/gandalf-2.png)

我们也同样支持打点事件，你可以查看做过打点行为的次周留存，如您定义了一个新用户激活行为，可以查看做过激活行为的用户的次周留存率：下图至少一次支付成功的，次周留存率高达78.9%。

![](https://2804479340-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LGNxeGABUADKiTWTaEM%2F-LX3xVU4-xD1vNp-pUYr%2F-LX3x_EPFXFrjKnvWTC9%2Fimage.png?alt=media\&token=5c9bc67b-a3b9-43c3-9bfd-f77820745577)

## 4.常见问题

#### 4.1 为什么会数据不足，无法计算魔法数字？ <a href="#id-1-wei-shi-mo-hui-shu-ju-bu-zu-wu-fa-ji-suan-mo-fa-shu-zi" id="id-1-wei-shi-mo-hui-shu-ju-bu-zu-wu-fa-ji-suan-mo-fa-shu-zi"></a>

魔法数字的计算需要圈选关键行为，以及至少 14 天的数据。如果出现数据不足、无法计算的情况，您可以圈选出更多关键行为，积累更多数据后查看魔法数字。\
有的时候，驱动增长的关键行为可能会意外地出现在平时关注不多的功能之中。

#### 4.2 为什么有的指标搜索不到？ <a href="#id-2-wei-shi-mo-you-de-zhi-biao-sou-suo-bu-dao" id="id-2-wei-shi-mo-you-de-zhi-biao-sou-suo-bu-dao"></a>

以下情况指标不会参与魔法数字的计算：\
（1）指标数据不足 14 天，比如刚刚圈选的指标，没有 14 天的数据不会参与计算。可以积累几天数据之后查看；\
（2）浏览/点击过该指标的新用户占所有新用户比例大于 80% 或小于 10% 。当用户量占比过高或者过低时，这些行为很难对整体留存率带来影响，所以不参与计算。

#### 4.3 相关系数是什么意思呢？ <a href="#id-3-xiang-guan-xi-shu-shi-shi-mo-yi-si-ni" id="id-3-xiang-guan-xi-shu-shi-shi-mo-yi-si-ni"></a>

在留存魔法师中相关系数表示了用户的行为、频次与次周留存相关关系的强弱，范围在 -1 到 +1 之间。当相关系数是 +1 时，表示新用户 7 天内做到这个行为频次，第二周就一定会回访网站，当然这在现实生活中不太可能出现。通常相关系数大于 0.4 时，就表示比较强的相关关系，而小于 0.2 时，就表示相关关系非常弱，或者不相关。\
有的时候相关系数会出现负数，表示用户做了这个行为，有可能第二周就不会回访，这当然是我们不希望看到的。

#### 4.4 当过去 30 天的新用户总量小于 100 时，为什么无法计算魔法数字？ <a href="#id-4-dang-guo-qu-30-tian-de-xin-yong-hu-zong-liang-xiao-yu-100-shi-wei-shi-mo-wu-fa-ji-suan-mo-fa-shu-z" id="id-4-dang-guo-qu-30-tian-de-xin-yong-hu-zong-liang-xiao-yu-100-shi-wei-shi-mo-wu-fa-ji-suan-mo-fa-shu-z"></a>

在统计计算中，一定存在一些不可控的偶然因素，在寻找魔法数字时，我们希望群体的差异是由于系统因素而不是偶然性因素的影响。当用户量过小时，偶然因素过大，无法保证计算结果的可信度，在统计学上无法满足显著性检验。所以当过去 30 天的新用户总量小于 100 时，无法计算魔法数字。
