保留分析和保留动态

保留分析显示在首次启动(或其他启动事件)后一定时间内有多少用户返回应用。 此报告会显示用户何时开始对应用失去兴趣。

该报告基于用户群组,根据安装日期或其他事件将用户分组,并包含额外的正式属性,例如地区或操作系统。 您可以使用分段来定义用户群。

通用设置

要创建报告,请选择:

  • 时间段。

  • 观众段.

  • 指标 用于分析。

  • 维度.

  • 分群大小(时间范围):天、周、月或自定义范围。

    设置范围

    使用范围,您可以将天数分组为更便于 cohort 分析的区间。 这些间隔在表格和图表中以单独的列显示,并有相应的标签。

    设置范围

    如果您指定的区间超出了报告期,超出部分将被截断。 反之,如果指定的区间没有覆盖整个报告期,系统会自动添加一个额外的区间,以覆盖剩余的天数。

    例如,假设你已设置以下范围:0–1、2–4、5–10。

    • 如果你生成一周的报告,它会包含0–1、2–4和5–10的区间。 但是,最后一个区间仅包含第5–7天的数据,因为第8–10天不在报告期内。
    • 如果你生成一个月度报告,它会显示0–1、2–4、5–10的区间,以及额外的11–30区间,以覆盖报告期间剩余的所有天数。

    间隔数量不能超过100。

  • 计算方法:从用户打开应用的时间开始,按日历天数或24小时窗口计算。

    如果分群大小由自定义范围定义,则始终使用日历天数。

  • 最小群体大小。

分组

一个维度帮助你评估与业务相关的指标,例如广告合作伴的效果、广告活动的表现以及更新对用户留存率的影响。

群组
  • 安装日期.
  • 伙伴.
  • 追踪器.
  • 国家.
  • 区域.
  • 城市.
  • 操作系统.
  • 性别.
  • 年龄.
  • 应用版本.
  • 跟踪参数:utm_medium,utm_source。

指标

You can check your 保留率 and 滚动保留率 metrics in 产品 → 保留分析 reports, and the 保留动态 metric in 产品 → 保留动态 reports.

在特定日、周或月(参考期间)安装应用并在安装后的特定日、周或月返回应用(打开应用)的用户百分比。 计算为在第 N 天、周或月运行应用的用户数与在参考期间安装应用的用户数(此数字取为 100%)之比。

保留率

上面的示例展示了四位不同用户在一周内的操作:

  • 在第0天,所有4位用户都安装了应用,因此留存率为100%。
  • 在安装后的第二天(第1天),只有4位用户中有2位再次打开了应用。 保留率为 50%。
  • 在安装后的第4天(第4天),这4位用户中没有人打开应用。 保留率为 0%。

用户留存指标

报告中显示以下指标:

  • 图表上指标的颜色说明。 让您显示或隐藏图表中的每一个指标。
  • Dimensions.
  • 指定期间内伙伴群组的总用户数。
  • 保留率指标值。
  • 第N天返回应用的用户数。

在指定的时间段(参考期)内安装了应用的用户百分比,这些用户在特定的日、周或月内返回了应用,前提是他们在之前的时间段内有可能返回。 这些用户直到最后一次启动应用才被视为丢失(不活跃)。

要更好地理解滚动保留率的工作原理,想象一下这样一个用户:他首次打开应用是在安装当天(参考日),然后在安装后的第四天再次打开。 此用户在第四天被计为活跃用户,前几天也被计入。 尽管用户花了四天才回到应用,但在这段时间内这种情况一直是可能的。

滚动保留率

上面的示例显示了四个不同用户在一周内的操作:

  • 在第0天,所有4位用户都安装了应用,因此滚动保留率为100%。
  • 在安装后的第二天(第1天),只有4位用户中有2位再次打开了应用。 但另外2名用户在选定的期间(一周内)会返回应用,因此可以认为他们有意返回应用。 滚动保留率仍为 100%。
  • 在安装后的第4天(第4天),4位用户中没有人回到应用,但在选定的期间内有2位用户会回来。 滚动留存率为 50%。

滚动保留率指标

报告中显示以下指标:

  • 图表上指标的颜色说明。 让您显示或隐藏图表中的每一个指标。
  • Dimensions.
  • 指定期间内伙伴群体的总用户数。
  • 滚动保留率指标值。
  • 第N天返回应用的用户数。

在指定时间段内,安装后在特定日、周或月返回应用的用户百分比变化。 这个指标允许你随时间跟踪留存率。

数据仅按安装日期分组。

保留动态

上面的示例显示了四个不同用户在一周内的操作。 用户按安装日期分组:第一组比第二组更早安装了应用。 图中显示以下内容:

  • 在第0天,所有4位用户都安装了应用,因此保留率指标对两组用户均为100%,尽管安装日期不同。
  • 在安装后的第二天(第1天,用虚线标出),第一组有1个用户返回了应用,第二组没有用户返回。 第一组的留存率为50%,第二组为0%。 安装日期不同,您可以跟踪指定安装后期间的留存率(Retention)指标变化。
  • 在安装后的第六天(第6天),第一组的2位用户都没有回到应用中。 对于第二组,该指标不可用:没有数据来计算留存率指标。

用户留存动态指标

报告中显示以下指标:

  • 图表上指标的颜色说明。 让您显示或隐藏图表中的每项指标。
  • 自第一次用户会话起的天数(第1天、第2天等)。
  • 用户第一次会话的日期。
  • 保留率指标值。
  • 第N天返回应用的用户数
Retention 指标变化(Retention Dynamics)

保留指标变更

保留率计算示例

  • 日期范围是12月1日至3月24日。
  • 分组按来源已启用。
  • 时间范围按月分段。
  • 已选中保留指标。

按来源分组的保留率

计算首月回流用户百分比的示例:

报告显示 17.20%。 最终数字不同是因为界面显示的是按合作伴分组的所有返回用户数,而返回率仅针对完成的时间间隔进行计算。

按日期分组的保留率

例如,今天是3月24日。 对于二月安装的,三月(第一个月)还没结束。 因此二月不被包含在第一月最终值的计算中。 因此,要计算第一月的退款百分比,你需要仅对被考虑在内的零个月的值进行求和。

要计算首月返回用户的百分比:

  1. 开启按安装日期分组。

  2. 启用按安装来源分段。

  3. 将第一月返回的用户总数除以七八月的安装总数:

    在报告中,17.15 的值被四舍五入到小数位:17.20%。

数据导出

您可以从报告中导出数据。

数据根据选定的报告设置导出:分段、维度和时间期限。

在右上角点击导出图标,然后选择图表为PNG操作。 图表将以 PNG 格式导出为图片。

FAQ

为什么“用户获取与保留分析”报告中的保留率指标不匹配?

保留分析 报告可能根据两种方式来统计会话:一是按从午夜开始的日历天数,二是按用户打开应用的时刻开始的24小时窗口。

用户获取 报告根据应用安装后经过的时间来统计会话。 例如,如果用户在4月20日19:00下载并打开应用,那么4月21日19:00将被视为下一天的开始。

这些间隔也用于计算留存率指标。

如果您没有找到所需答案,可以通过反馈表单提交您的问题。 请尽可能详细地描述问题。 如果可能,请附上截图。

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