塔巴拉克-帕拉查
对于移动App开发人员或营销人员而言，首日留存率是衡量移动应用或游戏成败的关键指标之一。
了解绝对留存率与相对留存率之间的区别可以改变您的用户获取、发布和分析策略。然而，许多移动出版商并不完全了解这些指标对其业务决策的影响。在本篇博文中，我们将深入探讨绝对留存率和相对留存率之间的关键区别，并探讨每种方法的独特使用案例和优势。
什么是绝对和相对群组数据？
要理解绝对留存率和相对留存率的不同，首先需了解群组的概念。在移动分析领域，群组是指具有共同特征的一组用户，比如他们在同一天下载了您的应用。
绝对队列也称为"日历日期队列"，由用户安装应用的特定日历日期定义。这意味着，所有在特定日期安装应用的用户，无论时间如何，都会被归入同一队列。
以下面的图片为例。假设用户在2025年1月1日晚上11:59安装了应用，1月1日就是这个用户的第0天。如果他们在2025年1月2日的任意时刻再次打开应用，哪怕是下载应用后的两分钟，也就是1月2日凌晨00:01，他们也仍被视为第一日留存用户。 这便是绝对群组的定义方式。
另一方面， 相对群组 则基于用户安装后的相对时间。这种情形下，群组是依据用户安装后的24小时来定义，而非具体自然日。
绝对留存：优势和使用案例
适合跨多个分析平台比较数据
绝对留存率的核心优势之一是可以在不同的分析平台上轻松比较数据。诸如 游戏分析 和 Firebase等主流分析工具，均采用基于用户安装自然日划分的绝对群组法，通过用户的安装自然日进行分组。开发者掌握各工具的群组划分逻辑后，能有效规避留存率指标的误读，实现精准的横向数据对比，消除因群组定义差异导致的数据偏差。在评估跨渠道用户获取活动成效，或根据行业标准评估指标时，该优势尤为突出。
洞察日期趋势与季节性活动
除了便于进行跨平台比较外，绝对留存率在识别用户行为的日期趋势和季节性活动方面也极具价值。通过根据用户的具体安装日期进行分组能够更好地捕捉留存率的波动，而这些波动往往与节假日、重大事件或用户习惯改变相关。
这一洞察对优化营销活动、内容策略和功能发布意义重大，有助于优化产品来更好地契合用户不断变化的偏好与参与模式。例如，您可能会注意到节假日前后的留存率有所下降，从而促使您调整App内的促销活动或推出新的季节性活动，以保证该时期的用户留存和活跃度。
相对留存率：优势和使用案例
最大程度减少时区的影响
尽管绝对留存率在很多特定场景中是个很有用的指标，但相对留存率也有它的独特优势，其中最突出的是能最大限度降低时区对数据的干扰。 由于相对群组是根据用户安装后的24小时来界定的，而非特定日期，这种方式确保了数据能更一致、准确地反映用户行为，不受地理位置和时区的限制。
对于拥有全球用户群的移动应用而言，这一特性至关重要，可避免因时区差异导致用户被归到错误的群组，进而减少数据的不准确性。
优化用户获取营销活动
相对留存率的另一个关键优势在于它有助于优化用户获取（UA）活动和策略。 由于相对群组是基于用户安装后的24小时，因此这个指标可以为用户获取工作的成果和绩效提供更直接、有效的反馈。
例如首日相对留存率常被视为衡量用户体验活动早期成效的重要指标之一。通过密切监测这一指标，开发者可快速判断哪些用户获取来源或营销活动能吸引到最活跃、最忠诚的用户，从而更合理地分配营销预算，优化整体用户体验战略。
何时使用绝对保留与相对保留
既然我们已经探讨了绝对留存和相对留存的主要区别和使用案例，那么接下来明确在不同场景下应该如何选用这两个指标：
在以下情况下使用绝对留存率：
- 当您需要比较多个数据分析提供商或数据源时；
- 如果需要识别用户行为中基于日期的趋势和季节性模式，如分析节假日、重大事件对用户留存的影响。
- 当您有很多发行商或合作伙伴，他们使用绝对群组的方法统计留存率。
在以下情况下使用相对留存率：
- 如果您的App拥有遍布多个时区的用户群组，您希望将时区差异对数据的影响降至最低。
- 如果您希望专注于优化用户获取活动和策略，相对留存率能提供更直接的用户参与度和忠诚度信号。
- 如果您希望进行深入的用户级分析和基于群组的报告，安装后的相对时间往往比自然日更具分析价值。
值得注意的是，在许多情况下，绝对留存率和相对留存率都能提供有价值的见解，最佳方法取决于您的具体业务目标和应用场景。
Tenjin的绝对留存率与相对留存率
在Tenjin面板上，用户只需点击切换按钮，就能轻松切换绝对和相对群组计算。 这种灵活性使用户能够依据企业的特定需求定制报告和分析内容。
如果您希望深入了解移动应用的留存率，欢迎查看我们的 进阶干货分享：如何有效提高中长期留存。视频中详细介绍了用户留存的基本原则，以及衡量和优化这一关键指标的策略。
