留存主要是权衡了产物的用户粘性，可能说用户一连利用的比例。那么如何提高短期留存呢？

从头认识留存

留存是一个常常被提起的指标，我们常常听到有人说，某某产物的留存很好，能到几多几多，可能某产物留存不到30%，等许多这种描写。其实，严格意义上讲，这些描写都是恍惚禁绝确的，甚至是有问题的。

我们从留存的计较 *** ，其实可以给留存下一个计较界说：

留存率是一批用户在一按时距离断里，某些行为反复产生的比例。

从界说中可知，当我们提到一个产物的留存时，必需先明晰三个因素：

哪一批用户？（是新用户，照旧活泼用户，是注册用户，还长短注册设备）

时距离断是什么？（是五分钟，照旧一天，是一周，照旧一年）

哪些行为？（是靠山活泼，照旧前台活泼，是利用过主要成果，照旧逗留时间高出1分钟）

因此，当我们说，某产物的新用户越日前台活泼是50%。我们说的是，某一天的新增前台活泼用户，在越日还能前台活泼的比例是50%。

在我们日常事情中常用的留存一般有：

除了上述的常见留存率外，尚有一些计较周留存，月留存的数据，本质只是计较的时距离断变了。留存主要是权衡了产物的用户粘性，可能说用户一连利用的比例。除了留存外，尚有一些好比：月均活泼天数、DAU/MAU等维度的数据用来权衡产物粘性，这里不再赘述。

用户为什么留下来？

在接头如何提高用户留存之前，我们得先大白用户在利用了一个产物后，为什么会留下来？

有许多人给出了一些模子，好比：尼尔·埃亚尔(Nir Eyal)在《上瘾》「hooked」中阐明白用户上瘾模子，从触发（Trigger）、动作(Action)、多样酬赏(Variable Rewards)和投入(Investment)，四个因素构成一个让用户上瘾的轮回。尚有BJ fogg行为模子，也从必然水平汇报我们，如何改变和引导用户的行为，让用户可以更好的留存下来。

我在看了这些「模子」后，以为有点巨大了，团结曾经的提留存实践来看，有一个原则是留存的本质约束。

产物提供的处事需要超出用户的预期。

这个约束里，首先是用户的预期，所有的新用户在下载完产物打开后，城市有必然的预期。

我们所有的渠道或多或少城市转达给用户，我们的产物是做什么的，能办理什么问题，假如带着预期的用户，在之一次利用了产物之后，没能迅速感觉到预期被满意，那么很大大概就会弃用。只有到达甚至超出用户的预期，才气让用户很好的留存下来。

我们曾经在外洋做过一款直播应用，当刚在越南起步的时候，有一天早上打开报表，发明新增多了许多，是平时的几倍，可是市场的同学并没有付费推广，也就是说我们的自然新增溘然暴涨。

一开始我们是很开心的，但是第二天的次留和后续的留存都较量惨。厥后通过监测社媒，才发明本来越南内地的一些媒体报导了，报导的主要内容是我们涉黄，端内有着许多擦边的色情直播， *** 上呈现了一堆主播擦边直播视频的荟萃。

正是因为这些夸大的报导，让许多用户对我们的平台发生了一个预期“这里有性感的主播，色情的内容”，可是当他们真正的下载打开后，却险些找不到这样的内容。这就是用户的预期没有明明获得满意，自然不会留下来。

尚有近期一款翻红的应用「FaceApp」,在同一时间攻克了全球所有国度的App Store 榜首。可是，我意料，他们在许多国度的留存必然不是出格好，因为在他们的用户反馈中，许多诉苦下载后，无法打开，可能无法会见处事器下载特定的变脸结果。很明明是在溘然新增爆炸后，导致这家在俄罗斯的小团队，无法同时满意这么多用户的同时请求。一定让带着超高期望的用户无法获得满意，卸载也是一路狂升。

前面接头了，留存的本质是超出用户的预期。可是用户的预期其实在跟着利用的进程中是变革的，预期大概会越来越高，甚至会完全变革，好比：当最初利用音乐应用的时候，我们的期望就是找到我们想听的歌，厥后的期望大概就酿成了，给我自动推荐我喜欢的歌曲。

又好比：最早利用陌陌的时候，我们的期望大概就是认识一些四周的人，可是厥后，有些人的期望酿成了怎么快速完成一次「约」。（PM为满意各人操碎了心）