留存用户和留存率在一定层面上体现了应用的质量和保留用户的能力，做好用户留存尤为重要。

　　在互联网行业中，用户在某段时间内开始使用应用，经过一段时间后，仍然继续使用该应用的用户，被认作是留存用户。

　　这部分用户占当时新增用户的比例即是留存率，会按照每隔1单位时间(例日、周、月)来进行统计。顾名思义，留存指的就是“有多少用户留下来了”。留存用户和留存率体现了应用的质量和保留用户的能力。

　　互联网时代，无论是新兴的手游还是传统的社区论坛产品，也不管付费与否，都需要保持用户的活跃度，一旦用户的活跃度下降，就意味着用户的离开或流失。基于此，“留存”的概念就可以用来分析应用或者网站的服务效果，是否能够留住用户。因此，留存率反映的实际上是一种转化率，即由初期的不稳定的用户转化为活跃用户、稳定用户、忠诚用户的过程，随着这个留存率统计过程的不断延展，就能看到不同时期的用户的变化情况。

　　之所以是这样，是因为留存是以研究新登用户为目标对象的，即研究某一个时间点的一批用户在随后的几天，几周，几个月的时间内的生命周期情况，从宏观上把握用户的生命周期长度以及我们可以改善的余地。

　　因此这里就引申出一个问题，我们为什么要研究新登用户呢?如刚才所说的，我们要宏观观察用户的生命进程情况，那么我们最佳的办法就是从用户导入期就开始，所谓导入期就是用户进入产品，这个地方我们的分析其实大有作为的，因为用户进入产品时来源于不同的渠道，通过不同的营销手段拉入产品，这样我们交叉分析，通过用户的后期留存情况就能从一个层面把握渠道质量，比如，付费，粘性，价值量，CAC成本。

　　一般来说留存率这类指标是需要长期持续跟踪的，且要根据版本更新，推广等诸多因素结合起来分析。从安装到激活、留存、活跃、消费，这条荆棘之路上，处处都有用户无声倒地——选择了沉默或卸载。而我们要做的，便是派遣一支先锋队伍不断激励用户前进：构建用户模型，创建用户激励体系，提升用户留存率和活跃度、召回沉默用户、提升ARUP值。

　　构建用户模型

　　Persona(用户模型)是虚构出一组用户特征用来代表一个用户群。一套真实准确的用户模型的建立，能够在我们产品设计、策略、活动等各个节点起到指导作用。

　　Persona数据因子包涵用户性别、年龄、地域、行为、兴趣等。另外还应该包括产品相关的数据，如首次登陆、使用时长、UGC、PV等产品使用数据。一个产品通常会设计3～6个用户模型代表所有的用户群体。构建用户模型的方法有多，说起来又是一大篇，在这里只介绍几个比较关键的步骤：

　　用户假设：根据产品做出用户特征和变量(即用户关注点)的假设。

　　定性分析：按照上面所做的假设分别设计出问题，并对观测变量进行聚类。

　　验证分析：观察数据之间的关系，看哪些分类变量可以有效的区分用户。

　　模型搭建：基于数据表与调查报告开始搭建用户模型。

　　提升用户留存率和活跃度

　　苹果公司针对一款APP的用户留存率、活跃度均有考查，考查规则难以琢磨，但也有不少ASO从业者根据自己的优化经验给出了判断和对策：

　　1.定义流失用户：找到不活跃用户处在成长的何种阶段，分析其流失原因，并分别找到其流失预警指标、拟出不同的解决方案进行预防。同时，与核心用户保持密切联系也是至关重要的，跟核心用户的直接沟通，往往能帮助我们更快地发觉用户流失原因。

　　2.创建用户激励体系：用户激励体系包含正激励和负激励(负激励即积分扣减或其它惩罚性措施)。正激励可以分为“荣誉激励”、“情感激励”、“利益激励”三类，常见的有排名、竞争图谱、等级、勋章、积分、社交互助、奖金激励等形式，这些“正激励”形式+每日任务+有吸引停留能力的内容能够更好地达到刺激用户持续留存的效果。

　　3.PUSH和活动：消息推送和有吸引力的活动是促活的必选项，但推送精准度、频率、时段、质量、landing页等都是决定推送效果的重要因素，而且推送的优化应该是永久性的。建议大家尽量编写引起情感共鸣的推送文案，这一块淘宝店做得最透，卖萌装痴无所不用其极。滴滴和快的推送短信也很出彩，总之就是要变着法儿的引起你的注意。