然后观察新用户的留存率，发现留存率在这个月大概提升了3个百分点，和产品同学沟通后发现月初发布了新版。为了查看是否为新版本更新带来的留存率增长，于是进一步筛选查看了新版本的留存，发现新版留存率比整体是偏的，而新版在产品上并没有很大的变化，所以问题很可能是推广的流量。

　　后来分析发现，新增的C渠道作为这个月的主推渠道，量占了40%，但留存率却比总体还要高，所以最终的原因就是新版本在C渠道的推广获得了更多与产品定位相符的用户。

　　总的来说，用户留存数据分析帮助运营进行更加科学、可量化的用户运营管理，同时为运营工作找到了一个新的价值标准：提升用户留存率!

　　比如当你策划了一个内容分享活动，在不知道用户留存率这个概念时只会说分享数少，通过分享引入的新用户多少，如果为这个分享活动加上用户留存率这个价值衡量指标的话，则可以添加“参与分享活动的新用户与非参与活动的新用户留存率的对比，以及通过分享链接进入到产品的新用户与正常渠道进入产品的新用户留存对比。