后我们需低的功能。这种情况可的初次使但未能提供足够的价值来保持户的长期使。对于这类功能我们需要深分析原因找出提升留存率的方法避免它成为户只使次就放弃的功能。 通过这些分析方法我们可以全面解产品各功能的表现为下步的优化策制定提供依据。 功能留存矩阵的应策 分析功能的留存和活跃占比是否符合预期
在应功能留存矩阵时首要
任务是分析每功能的留存率和活施提高其留存率。对于留存率和使用比例都较低的功跃户占比并将这些数据与我们的预期进行比较。这步可以帮助我们解各功能的实际表现是否达到预期目标从而为后续的优化决策提供基础。 针对每功能制定改进策 根据功能留存矩阵的分析结果我们可以
为每功能制定相应的改进策： 对于留存率高但使比例低的功能可以考虑增加其曝光度让更多用户发现并使用这个高价值功能。 对于使用比例高但留存率低的功能需要深分析用户流失的原因并采取措
能需要评估其价值决定是否继续投资源改 丹麦电子邮件列表 进或者考虑将其移除。 . 根据功能现状分配资源和确定工作重点 功能留存矩阵还可以帮助我们更好地分配资源和确定工作重点。我们可以将更多资源投到那些具有高潜力的功能上比如留存率高但使用比例低的功能
通过优化这些功能可能会带来显著的整体留存率 其中近 66% 的人认为此类投资将在 提升。 通过功能留存矩阵的分析我们可以更精准地识别核心功能优化资源分配提升整体留存率。 案例金融 功能留存矩阵分析 . 确定主要功能储蓄基金社区服务 为了更好地理解功能留存矩阵的应用我们以
个虚拟的金融类 为例这个 有四个主要功能储蓄功能基金功能社区功能和服务功能。 . 计算矩阵坐标 功能使用用户占比计算 首先我们需要计算每个功能的使用用户占活跃用户的比例。这个比例可以通过以下方式计算 每月使用该功能的用户数 / 当月总活跃用户数 例如如果有 名活跃用户其中 名用户使用了储蓄功能那么储蓄功能的使用比例就是 。
功能留存率计算 接下来我们需
要计算每个功能的留存率。在这个例子中我 BY 列表 们选择计算 个月的留存率。具体定义可能因功能而异 对于储蓄功能 个月留存率可能指用户在首次使用后的第个月是否仍在进行储蓄。 对于社区功能可能指用户在首次使用后的第个
月是否仍在登录并参与社区活动。 . 绘制功能留存矩阵 有了这些数据我们就可以绘制功能留存矩阵了。假设我们得到了以下数据 储蓄功能 个月留存率 月活占比 基金功能 个月留存率 月活占比 社区功能 个月留存率 月活占比 服务功能 个月留存率 月活占比 我们可
以将留存率作为横轴活跃用户占比作为纵轴在图上标出这四个功能的位置。 . 矩阵分析 基金功能高留存率低使用比例需重点提升使用比例 基金功能的留存率
最高达到 这表明它是个非常高价值的功能。然而它的使用比例只有 相对较低。这意味着我们应该重点提升基金功能的使用比例让更多用户发现并使用这个高价值功能。 储蓄功能高留存率和高使用比例需保持 储蓄功能的留存率和使用比例都很高分别为 和 。这表明储蓄是个非常核心和基础的功能我们需要继续保持其良好表现。 服务功能高使用比例低留存率需分析原因 服务功能的使用比例很高（但留存率较低（。这可能意
