留存率

Retention Rate = (Unique N-Day Retained Users / Unique Day 0 Users) x 100

什么是 Retention Rate 留存率？

留存率反映了有多少用户会再次使用你的应用。较高的留存率表明你的应用提供了足够的价值，能够长期保持用户的参与度。较低的留存率则表明，用户体验中的某些因素正在导致用户流失。.

在移动营销中，用户留存率通常在安装后的特定时间点进行追踪：第1天、第7天、第14天、第30天和第90天是最常用的衡量节点。每个时间点都揭示了用户行为的不同侧面。 第1天的留存率反映了第一印象和引导体验的质量。第30天的留存率则表明用户是否已养成使用该应用的持久习惯。.

留存率并非孤立存在。它与……直接相关 终身价值LTV, 流失率, ，以及收入。一款用户留存率高的应用，才能实现可持续增长。.

留存率计算公式

留存率的计算方法是：将第 N 天回访的用户数量除以第 0 天安装的总用户数量，再乘以 100。.

Retention Rate = (Unique N-Day Retained Users / Unique Day 0 Users) x 100

N 表示自安装以来的天数。因此，第 7 天留存率衡量的是，最初安装用户群体中有多少人在 exactly seven days later 返回。.

如何计算留存率：分步示例

下面是一个简单的例子，用来具体说明这个公式。.

某款应用在一天内获得了100次安装。这就是你的“第0天”用户群。.

• 在第1天，其中有35名用户回访。第1天留存率 = (35 / 100) × 100 = 35%
• 第7天，其中20名用户回访。第7天留存率 = (20 / 100) × 100 = 20%
• 第30天，其中8名用户回访。第30天的留存率 = (8 / 100) × 100 = 8%

这些数据均以最初的“第0天”用户群为基准进行衡量，而非前一天的活跃用户数。正因如此，留存率才成为一项基于用户群的指标，也正是这一特点使其在理解长期参与度趋势方面如此有用。.

留存率与流失率

留存率和流失率是从相反的方向衡量同一动态指标。.

留存率 显示了回访用户的百分比。. 流失率 显示了未这样做的用户所占的百分比。.

如果您的第7天留存率为20%，那么您的第7天流失率为80%。.

这两项指标都很有用，但在分析中的用途略有不同。留存率通常用于衡量用户参与度和产品品质；流失率则常用于订阅和营收场景，以量化损失并评估风险。.

同时追踪这两项指标，可以让你全面了解用户群体随时间推移的行为变化。.

如何在移动营销中运用留存率

留存率不仅仅是一个产品指标。它是移动营销人员在制定广告投放预算、受众定位和增长策略时的重要参考依据。.

将用户留存与LTV联系起来

U留存时间更长的用户能带来更多收入。通过将用户留存数据与应用内购买行为及广告收入相结合，您可以构建更准确的LTV模型，并做出更明智的竞价决策。.

识别高质量的用户群体

按渠道、创意或广告系列对留存率进行细分，可以让你了解哪些来源带来的用户真正留存了下来。一个CPI较低但第30天留存率较高的广告系列，通常比安装量大但用户流失率高的广告系列更有价值。.

为创意和产品决策提供依据

首日留存率较低通常表明，广告创意所承诺的内容与应用实际提供的体验之间存在差距。使广告创意信息与实际的应用内体验保持一致，是提升早期留存率最有效的方法之一。.

设定更明智的用户获取目标

仅以安装量为优化目标是一种短期策略。将用户留存率指标纳入用户获取目标，可确保您获取的用户确实有潜力成为长期的高价值客户。.

如何提高留存率

提高用户留存率是实现可持续增长最具杠杆效应的举措之一。以下是最有效的方法：

优化入职流程

首次使用体验为后续的一切定下了基调。清晰流畅的引导流程，能让用户快速体验到首个有意义的时刻，这会对首日留存率产生显著影响。.

使用推送通知

时机恰当、内容相关的通知能吸引流失用户回归。而过度推送或发送千篇一律的消息则会导致用户卸载应用。请测试通知的发送时机、语气和频率，以找出最适合您受众的方式。.

打造个性化体验

用户如果觉得某款应用能理解自己，就会更长时间地使用它。基于行为、偏好或进度等级的个性化设置，可以提高用户参与度并降低流失率。.

对关键流程进行A/B测试

用户留存问题往往隐藏在用户旅程的特定环节中。对引导流程、核心循环机制和奖励机制进行A/B测试，有助于您发现并修复那些导致用户流失的关键环节。.

《队列数据法》

通过用户群组进行的留存分析可以让你了解，所做的改动是否随着时间的推移确实带来了改善。如果某次产品更新提升了在更新发布后安装该应用的用户群组的第7天留存率，这就证明该更新起到了作用。.

Tenjin 如何追踪用户留存率

Tenjin 采用基于 UTC 的用户群策略来计算留存率。采用这种方法时，第 1 天从每位用户安装时间戳后的第一个 UTC 午夜开始计算。这使得 Tenjin 的留存率计算与其他使用基于 UTC 时间戳的平台保持一致，从而减少了您整个报告系统中的数据差异。.

若要为您的账户启用此功能，请导航至 我的账户 → 管理用户 → 用户群策略 然后选择您喜欢的选项。.

Tenjin 还支持留存率和相对留存率分析，让您能够灵活地衡量和解读用户随时间推移的参与度。您可以将留存数据与更广泛的绩效指标（包括 LTV、ROAS 和应用内事件）关联起来，所有数据均可在单一仪表盘中查看，无任何盲区。.

相关术语

• 流失率
• 生命周期价值（LTV）
• 什么是移动营销中的群组分析（Cohort Analysis）？
• A/B Testing AB测试
• In-App Advertising (IAA 应用内广告)
• 应用内购买 (IAP)：

常见问题解答

什么是留存率？ 

留存率是指用户首次安装应用后再次使用该应用的比例。该指标通常在特定时间点（如第1天、第7天和第30天）进行统计，是衡量应用质量和长期增长潜力的最重要指标之一。.

如何计算留存率？ 

将第 N 天回访的用户数除以第 0 天安装应用的用户总数，再乘以 100。例如，如果第 0 天有 100 名用户安装了您的应用，第 7 天有 30 名用户回访，那么您的第 7 天留存率为 30%。.

什么样的应用留存率算好？

对于移动应用而言，一个有力的基准是：首日留存率为25%至40%，第7日留存率约为20%，第30日留存率为5%至10%。 对于休闲游戏和超休闲游戏而言，首日留存率在30%至40%之间被视为表现良好。基准值因类别而异，因此建议与您所在具体游戏类型或垂直领域的应用进行对比。.

流失率与留存率有什么区别？

它们从相反的方向衡量同一行为。留存率告诉你回访用户的百分比。 流失率则反映了未回访用户的比例。如果您的第7天留存率为20%，那么第7天流失率就是80%。这两项指标都很有用，但留存率通常更多地用于衡量用户参与度，而流失率则用于量化订阅和收入模式中的损失。.