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2.确立**链的高频作用

许多产品本身都是低频产品，比如春雨医生，其**功能是向医生咨询，以及通过平台拓展其他服务。这个产品其实挺低频的，毕竟是问医生的，没病也不会问。同时也不可能做一些与疾病有关的推送，这样的产品本身就是很低频的，需要一些较高频的功能来带动这个产品的相关**链的活跃。让我们看看春雨医生会怎么做：

**要做的是计时功能。

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本人与他们的产品经理沟通过，这个产品活跃起来，对某APP的使用频率相对会比较高，通过高频的功能在很大程度上帮助 APP提升活跃度。

近日，又增加了一个类似的功能，围绕健康产品**链，增加一些高频功能，如健康项目。身体健康的计划其实是和疾病反向的，但是同时也会比较频繁一些，比如每天吃什么东西可以*，每天都会打开一次，打开频率较高，对于产品的活跃度也会提高。

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此外，要注意的是预期的形成非常*，用户不可能给我们足够的耐心，因此通常打开产品的前几个动作基本上就确定了用户的期望 B。

这种逻辑推导比较简单，但在实际操作中却很具有挑战性，困难之处在于针对具体的产品，设计出期望的 A和 B的关键行为是什么，以及如何创造没有错误？

就拿我们的产品来说，我们是内容消费产品。期望 A的形成，通过传统的**宣传，或说教很难让用户理解；我们通常从产品中选择有代表性的内容，经过一定的处理后作为广告素材。

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关于 B的形成，内容类产品，当然是用户浏览的部分内容，对于预期的形成至关重要，但每一内容所代表的预期是什么则较难定义；我们尝试过多次关联定义，终在数据中找到一条不错的规律。

为确保期望的一致性，我们从广告素材渠道的用户中，假定材料内容类型形成的预期 A是相同的，然后统计用户次使用该产品时的内容浏览情况，即预期 B的形成；用户浏览历史中的内容和素材内容形式一致的比例，也可以称重合度，即预期重合度。

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例如某个公司做了很多拉新，推广活动，用户都是带来了很多，但留下或经常返回的客户并不一定增加，他们有可能是在减少，只是掩盖了拉新来的人过多，从而掩盖了流失率高的问题，事实上，客户的留留率在逐渐下降。此时保留分析非常重要！

2、如何用图表来展示留存状态？

本文提出了保留图和保留表两个模型，用于分析用户流失和保留问题。

初是带来**的人数，当天结束时，留存用户就急剧下降85%，然后慢慢减少，直到3天才进入平稳阶段。

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让我们从*二行开始，时间是1月11号，我们通过各种方式吸引了6.7 K的客户，包括新老客户。但在一天之后下降了85%，变成15%，过了两天，又下降了10%，到了第七天，情况比较稳定，达到了6.5%，后来又慢慢下降，比较平稳。从天开始，我们可以看到客户有一个**的损失，app流量变现广告平台25号之前开票，然后慢慢地达到了一个比较平稳的状态。

3、为什么要进行留存分析？

看到“留存分析”的概念，不禁思考，我们为什么要做留存？保留分析的意义是什么？

和某些企业一样，获取一位顾客，不管是在时间上还是在**上的花费都很大，可能需要2到3个月的时间才能找到一个客户。

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