用这个“留存率模型”，算算你的产品离日进百万还有多远？

几乎所有的运营工作都是围绕着“拉新”、“留存”、“促活”、“转化”4个环节来开展的。

我们常常面临这样的问题，好不容易拉进来一批用户，玩着玩着就都流失了，更别谈转化和有钱了。

所以，弄明白“留存率”非常重要，它是衡量产品质量、运营效果的重要指标，也是预估产品盈利能力的重要参考！

本文3200字。

一、“留存率”是什么？

留存率，留的都是活跃用户（Active User），具体的讲，就是指某一时间预测（数据为往年仅供参考）段内完成了某种特定行为的用户。例如某内容平台，可以参考打开次数、使用时长、互动情况、内容产出量来制定自己的标准。需要注意的是，单个用户可能多次完成特定行为，统计时需要按照用户维度去重，即只算为1个用户。

举个例子，某天进来一批新用户，有的用了一下就再也没回来过，有的继续用过几次后也离开了，还有些在一定时间预测（数据为往年仅供参考）段里，能够一直持续活跃使用，这些一直保持活跃的我们称之为留存用户。留存用户占这批次新增用户的比例，就是留存率。

考量留存的时间预测（数据为往年仅供参考），一般会有次日、第7日、第30日等，分别对应着次日留存率、第7日留存率、第30日留存率。还有按整周、整月的留存率计算形式，比如次月留存率等。

（7日留存和周留存容易混淆，举个例子说清楚：假如1月1日新增100人，其中20人在1月8日依然活跃，则7日留存是20%，即7日留存是指比较好天新增用户在七天后活跃的人数；假如1月1日到第1月7日共新增1000人，其中300人在1月8日到1月14日之间依然活跃，那么周留存就是30%，即周留存是比较好周新增总用户在第二周活跃的人数。）

根据现有的用户留存数量，就可以算出留存率，而根据留存率，又可以预测产品未来的活跃用户量。

作为一名运营，不要简单地以为用户拉进来就算是你的用户了，也不要总把「用户总数」作为洋洋自得的指标，而应该更关注活跃用户数和留存率。

因为，只有真正活跃的用户，才能产生商业价值。

二、留存率模型

搞清留存率，本文将祭出一大法宝——「以留存率为基础的产品盈利模型」。

模型1.0

在1.0版本里，留存率只是个初步模型：（其实就是一个加法公式）

（留存率模型公式）

此模型说明了活跃用户数来源于「阶段内新增用户」加上「以往每个阶段的留存用户」。举个例子，假如要算7天的留存用户，那么第7天的活跃总用户数 = 第7天的新增用户数 + 第6天的新增用户数 x 第1天的留存率 + 第5天的新增用户数 x 第2天的留存率 + ……  + 第1天的新增用户数 x 第6天的留存率。假如按周、月算，也是一样的道理，所以简单说来，这个模型就是把每个阶段的留存人数相加的结果。

我们用案例再来解释一下：

比如，某产品7月1日的活跃用户量为500，然后拉取这500人接下来7天的每日活跃数，就可以计算出该产品7天的留存率：

（当天留存率 = 该批次剩余活跃用户数 / 7月1日活跃用户量）

这样，我们就得出了产品的阶段留存率。然后我们可以依据这个留存率来计算每日自然新增的每日留存了，如果7月1日当天的新增用户为1400人，可以继续计算：

（当天剩余活跃用户量 = 当天留存率 * 7月1日新增用户量）

因此，我们就初步得到了7月1日这批用户在接下来几天里的活跃数变化情况。当然现实情况是每天都有新增用户，因此我们可以计算每天新增用户的留存率，再把历史留存都加起来，就得到了每天的总留存。

假如7月1日新增用户为500人，并且每日稳定增长500人，那么根据留存率，可以算出7月7日的活跃用户总数：

模型2.0

一旦可以算出未来的活跃用户数量，我们就可以粗略的计算未来的收益、销售额等数据。

而这个模型可以继续优化，增加更多参数，使得计算结果更加接近真实情况。

需要注意的是，影响模型结果的因素很多，考虑的越多，模型就越接近于真实情况，精确度就越高。但同时，因素与因素之间也会互相影响，增加了模型的复杂程度，计算的需要的时间预测（数据为往年仅供参考）会增加，计算的结果也会更加难以得出。使用模型时，请仔细思考这两点的平衡性。

那么问题来了，现实中有哪些因素需要考虑？哪些可以增加到这个模型中？

1、用户来自不同渠道，因此不同渠道需使用不同的留存率；

2、随着运营活动的开展，每月自然新增也会产生变化；

3、很多产品每月会做付费推广，这其中需要考虑到推广的转化率；

4、推广及活动吸引来的用户的留存率，可能和自然新增的用户留存率不同；

5、考虑到用户生命周期，历史存量用户会有固定的流失率；

6、总活跃用户中，有一定比例的付费率；

7、随着产品价值的提升，新增用户的付费转化率每月会增长；

8、随着产品的精细运营，单个用户在生命周期内的消费能力会逐渐递增；

9、还可以根据人均贡献率预估出总收益；

……

好了，如果把这些参数都添加进去，这个模型已经相当复杂了。但是只要公式正确，结果总归会趋近于真实情况的。

尽管你可能一时看不懂，但是我们还是YY了一个产品，YY了一些数据，把它的成本测算和收益预估做出来了。

可以看出，iOS渠道和安卓渠道分开计算了，并且添加了历史存量用户流失（10%）、每月自然新增逐月递增2%几个参数，重要的是，添加了付费推广的转化率和成本。

大招来了！

有了两个渠道的用户、成本后，就可以算更多数据了！先把总成本算出来（蓝底部分），再算用户数据（绿底部分），再然后，可以添加自己的转化数据（黄底部分）进行测算了！GMV都能算出来！

注意***一行的红底部分，如果添加了KPI，就可以直接知道是否需要调整策略了！

当然，这里面的所有数据都是我胡诌的，你要是真以为我们11月可以做到近2000万GMV，那你真是可爱极了。

—— 敲 黑 板 ——

咳咳，课后作业来了！

搞清楚这个模型后，下面出一道应用题，请同学们下课前交给课代表，不许交头接耳！

某一产品，上线后至6月底，投入了450万，收获200万用户，其中IOS有120万用户，安卓有80万用户，IOS老用户以每月10%的速度流失（本月的老用户是上月的老用户的90%），安卓老用户以每月15%的速度流失（本月的老用户是上月的老用户的85%）。

7月份，产品增加了有钱功能，已知IOS活跃用户的付费率为20%，付费用户每人每月给公司贡献2元；安卓活跃用户的付费率为15%，付费用户每人每月给公司贡献1.5元，已知7月的IOS用户新增用户数为50万，安卓用户新增用户数为40万，维持当前每月新增用户数，且不考虑自身成本的情况下，几月份公司可以开始盈利？ （附历史经验留存率，假设截止6月iOS有120万活跃用户，安卓有80万活跃用户）

题目看着长，其实不难！（小编的数学水平现在只会100以内的加减法，其他都要借助计算器了……）

身为读者的你们，会算吗？

这里贴出结果，有两种解法哦！

解法1

（iOS用户预估表）

这个表格计算的是iOS端的每月活跃用户量和当月收益的统计情况，新增了历史存量用户流失（10%）、付费率（20%）、平均贡献（2元）几个指标；

（安卓用户预估表）

这是安卓端的预估情况，计算方法同上。在最末两行我们将两个渠道的总收益相加，并减去成本，可以清楚的看出该产品将在11月开始盈利。

解法2

解法2具体步骤就不分析了，这表应该能看懂。

如果看的懂就转发给老板，然后就可以嘚瑟一番了，

如果看不懂，尽早转行吧~

三、这个模型究竟有什么用呢？

主要有3大方面：

1、对于初创产品，可以预估产品的盈利时间预测（数据为往年仅供参考），及时调整策略

对于初创产品，无论是老板、产品经理还是运营，最怕的除了产品功能不稳定，就是用户不稳和收益不清晰了，有了这个表，就可以轻松测算了。

2、拆分各个参数的KPI

对于已经过了启动阶段的产品，可以根据目标KPI，直观的看到当前运营状态下未来的结果，如果达不到目标，就要及时调整了。更重要的是，可以制定各渠道、付费率、客单价、总成本的KPI，拆分后就轻松多了。

3、装逼

这个你随意，不要太过分就行，免得被老板打脸。

当然要明白，这个模型只有测算功能，且准确率有限，所以计算结果只作为参考，计算公式只辅助运营人增强对用户的理解。

在提升留存的方式上，不存在一个***的方法，一用就马上能把产品的留存提高，我们更应该关注的是，产品本身是不是很好地满足了用户的需求。而留存率不高，95%的原因是产品本身的需求没有解决好。