App數據分析-App用戶留存率分析
現如今APP使用率真高，那么評判用戶活躍度和留在率怎么樣呢，數據分析師用什么分析工具才能更好呢。
無論是工具類App、購物類App、還是游戲類App等等，都有一個重要的數據指標，就是App用戶留存率，那么App用戶留存率都分為哪幾類?我們又該如何分析App留存數據?
前兩天在網上看到這樣一個問題，公司開發的一款面向普通用戶的工具類App，留存已經達到了55%-32%-16%(次日，7日，30日)，在采用了一些推廣手段后以每日1K-2K的規模增長(累計用戶已達30萬，日活2W8，月活8W)，但同時每日流失的用戶也在這個規模。
一個月后活躍用戶、留存用戶基本和月初沒有什么變化，那么面對這樣的問題我們應當如何去分析?
那么根據已知的數據分析，留存已經達到了55%-32%-16%(次日，7日，30日)，DAU=2w8，MAU=8W，DAU/MAU=35%，DAU/MAU一般可叫做當前用戶留存率，(舉個例子，如果游戲擁有50萬DAU，100萬MAU，其DAU/MAU比值就是0.5，說明游戲粘度比較強。當比值接近于1時，就說明用戶超級活躍，在一個月內用戶天天登陸，流失率低，用戶粘性強)。
DAU/MAU比例是App的重要參數，同App成敗息息相關。一般情況下，DAU/MAU值基本在30%--60%之間，在這個數值的范圍之內說明App的用戶粘度還是可以的，DAU/MAU均值基本在35%的水平上，標準差為0，說明DAU/MAU值基本沒有變化，說明此款App老用戶流失不嚴重，而日活是否能逐步增長是用戶流失速度與新增速度相比較。
因此可以認為問題出現在新增用戶的增長速度和新增用戶的留存率上，這樣我們也就找到了活躍用戶、留存用戶基本和月初沒有什么變化的根本原因，那么接下來就可以根據問題來提出解決方案了。
用戶留存率分析基本上就是從次日留存，月留存等數據上分析，結合日DAU/MAU值，DAU/MAU平均值，標準差等數據，分析影響用戶留存的根本原因。
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CDA數據分析師證書考試體系（更新于2025年05月22日）
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