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導語：

留存用戶和留存率通常能夠反映不同時期 App 獲得的用戶流失情況，分析這個結果不僅能幫助 App 找到用戶流失的具體原因，還能夠通過這些數據來更深入的了解你的App，從而進行運營策略調整。但是很多用戶對留存的計算有疑問，下面較詳細的解釋了日/周/月留存數據的使用價值和算法。

        某段時間內的新增用戶，經過一段時間后，仍繼續使用應用的被認作是留存用戶，這部分用戶占當時新增用戶的比例即是留存率。

統計留存用戶的時間粒度有哪些？

• 自然日：包括1天后、2天后、3天后、4天后、5天后、6天后、7天后、14天后和30天后

• 自然周：包括1周后、2周后、3周后、4周后、5周后、6周后、7周后、8周后、9周后

• 自然月：包括1月后、2月后、3月后、4月后、5月后、6月后、7月后、8月后、9月后

        日留存率：可以很快的幫助我們判斷 App 的粘性到底強不強。我們可以通過日留存率的數值來判斷一個 App 的質量，通常這個數字如果達到了 40% 就表示產品非常優秀了。我們可以結合產品的新手引導設計和新用戶轉化路徑來分析用戶的流失原因，通過不斷的修改和調整來降低用戶流失，提升次日留存率。

留存用戶表- 日留存率

日留存率計算方式：

        舉例說明：假設某 App 在1月3日的新增用戶有100個，這100個用戶在1月4日中啟動應用的有55個，在1月5日中啟動應用的有45個，在1月6日啟動應用的有30個，則1月3日的新增用戶在1天后留存是55/100=55%，2天后留存是45/100=45%，3天后留存是30/100=30%，4-7天后，14天后和30天后同理，依次類推。

        周留存率：我們可以通過周留存率來判斷一個用戶的忠誠度，在一周的時間段里，用戶通常會經歷一個完整的使用和體驗周期，如果在這個階段用戶能夠留下來，就有可能成為忠誠度較高的用戶。

留存用戶表 -周留存率

周留存率計算方式：

        舉例說明：假設3月的第1周某APP的新增用戶有200個，這200個用戶在3月的第2周中有100個再次啟動了應用（無啟動次數限制），3月的第3周中有80個再次啟動應用，3月的第4周中有50個再次啟動應用，則3月第1周的新增用戶在1周后（即第2周）的留存率是100/200=50%，在2周后的留存率是80/200=40%，在3周后的留存率是50/200=25%。4周后到9周后的留存同理，依次類推。

        月留存率：通常移動 App 的迭代周期為 2 - 4 周一個版本，所以月留存率是能夠反映出一個版本的用戶留存情況，一個版本的更新，總是會或多或少的影響用戶的體驗，所以通過比較月留存率能夠判斷出每個版本更新是否對用戶有影響。

留存用戶表-月留存率

月留存率計算方式：

        舉例說明：假設某 App 5月份新增用戶有1000個，這1000人在6月份啟動過應用的有600人，7月份啟動過應用的有450人，8月份啟動過應用的有300人，則5月的新增用戶在一個月后的留存率是600/1000=60%，二個月后的留存率是450/1000=45%，三個月后的留存率是300/1000=30%。4月后到9月后的留存同理，依次類推。

特別強調一下，App 的留存率并不一定會按照日期呈遞減狀態。

比如：

        結合日留存的例子，假如1月3日的新增用戶在1月7日有40個再次啟動了應用，則1月3日的新增用戶在4天后的留存是40/100=40%，4天后留存（40%）＞3天后留存（30%），這是正常的，各天/周/月的留存率數據都是獨立的，取決于用戶的啟動行為。

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