编者按：用户留存分析可以直观的观测企业产品新用户增加情况，但是许多企业不了解留存分析以及如何使用数据分析工具做用户留存分析，企业服务汇将通过本文来介绍如何使用数据分析工具进行用户留存分析。

要使用数据分析工具做留存分析，要分为数据接入和留存分析两个步骤。主流的数据分析工具在留存分析上会提供用户分析、功能分析、自定义分析三种分析方式。

 

➤  接入数据

在正式开始留存分析之前，企业需要将产品接入到数据分析工具上。接入的方式是将数据分析工具提供的一段代码加入的产品中就可以了。在这方面需要考虑的问题是接入数据分析工具的渠道，数据分析工具支持对主流的互联网产品的全渠道覆盖，包括：Android端、iOS端、网页、微信内嵌页、微信小程序等等，对于不同渠道的数据接入方式略有不同，企业根据产品的实际需要选择即可。

 

➤  留存分析

留存分析是指对用户留下来继续使用网站/App的数据进行分析，是企业产品运营工作的重要数据，对衡量互联网产品的健康程度起到非常重要的作用。目前市面上数据分析工具在留存分析方面提供的分析维度可以总结为三个方面：用户分析、功能分析、自定义分析。通过这三个维度可以帮助企业得出不同角度的结论。并且还能选择时间区间、来源渠道、推广团队进行查看，比如：7日留存、Android用户、某推广小组等等。

(一） 用户维度

对于用户的分析可以分为对新增用户的分析和所有用户的分析，可以以某个时间为起始查看用户在某段时间内的流失情况。比如：新用户在下载App后第一次打开，后一段时间用户回访的情况。对比留存用户、流失用户的情况，可以帮企业找到产品优化的方向。

（二） 功能维度

功能分析是指从功能层面上对用户的留存情况进行分析。也就是说，企业不仅可以关注整个产品层面的用户留存数据，还可以得到功能层面的用户留存数据，观测用户对不同功能的粘度和活跃度情况。比如：对某个功能的重复使用率，使用频次等等，或者在产品迭代后观测新功能对留存率的影响等等。

（三） 自定义维度

自定义分析是留存分析更加灵活的运用方式，使用者可以自定义初始行为和回访行为以及时间区间，来发现提高留存率的核心指标。比如：某社交产品，发现新增用户中，有添加2个以上好友，3次分享照片行为的用户，留存率明显高于其他用户。根据这个结论，产品运营人员就可以推出用户激励策略，促进用户添加好友和分享照片，最终达到来提高用户留存率的目的。

 

➤  小结

企业服务汇通过本文介绍了使用数据分析工具做用户留存分析的方式，主流的数据分析工具提供了用户分析、功能分析、自定义分析三个层面的分析方式。并且还支持时间区间、来源渠道、推广团队等多维度查看。由此可见，留存分析是仅仅是一个单一的数据指标，灵活的运用留存分析数据，可以帮助企业尽早嗅探到提高留存率的关键方法。