Retention
留存
留存(Retention)是同一群用户在固定时间后,仍回来完成有价值活动的比例。
另一个例子
团队衡量第四周仍会发布报告的团队,而不是只看有多少人重新打开应用。
主要部分
- 01同期群定义
- 02有意义的回访行为
- 03时间窗口与留存比例
什么时候用
当产品需要反复使用,才能持续带来价值时,用留存来观察。
什么时候不要用
不要混合不同时间开始的用户群,也不要计算和实际价值无关的操作。
代码里的名称
cohort analysis 上线前要检查
检查目标用户、想要的结果、当前基线、证据来源、范围、负责人及成功阈值。列出假设、未解风险,以及下一项测试或决策。
预期结果:用 留存 (Retention) 做出范围清楚、有证据支持的产品决策。 用户场景:团队衡量第四周仍会发布报告的团队,而不是只看有多少人重新打开应用。 要运用的产品概念:留存 (Retention)。 适用理由:当产品需要反复使用,才能持续带来价值时,用留存来观察。 不应使用的情况:不要混合不同时间开始的用户群,也不要计算和实际价值无关的操作。 产品界定:说明目标用户与想要的结果。记录当前基线与支持证据。列出范围内、范围外、限制、负责人及决策期限。 决策质量:把事实、假设与未知分开。记录没有采用的方案,以及哪些证据会改变当前决定。 验收标准:文档要列出负责人、目标用户、可衡量结果和范围边界。也要列出证据来源、未解风险和下一步验证。 证据与限制(证据边界):没有一份官方标准能涵盖全部内容。不同团队、平台或框架的用法可能不同。 待确认:目标人群、当前基线、成功阈值、负责人、时间范围、依赖项及检查时间。
检查这份需求
请 AI 编程助手检查当前如何使用 留存 (Retention)。 定义:留存(Retention)是同一群用户在固定时间后,仍回来完成有价值活动的比例。 生产环境检查:检查目标用户、想要的结果、当前基线、证据来源、范围、负责人及成功阈值。列出假设、未解风险,以及下一项测试或决策。 修改程序前,先列出看到的证据、缺口、严重程度,以及最小且安全的修正。