用户促活和留存是移动应用和互联网应用的重要指标,它们分别代表了用户在首次使用应用后的活跃程度和用户在一段时间内对应用的持续使用程度。为了提高用户促活和留存率,开发者可以采用以下策略:
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以上是针对用户促活和留存的一些策略和腾讯云相关产品的介绍,希望对您有所帮助。
Named Levels 例如金牌银牌铜牌会员,适合“合作的”社区; 社区的成员需要计算自己的个人成长,需要了解自己进步了多少,自己和社区互动有多深。...(注意本文探讨的积分是和等级挂钩的积分,纯兑换类,不和等级挂钩的不在讨论范围) 一般不鼓励,除非你的社区就是为了竞争而存在。比如游戏、体育。...)和自我实现(Self-actualization) 当我们可以满足用户越高阶的需求,用户的满意度越高,粘性越大,由此做出的行为也越有质量。...了解了行为刺激和成就感刺激的区别,就能解释为什么 QQ 有等级制度。QQ 实际上是在通过行为刺激来激发用户的参与。而除了微信、QQ 以外的那几个产品都使用了成就感刺激。 什么时候适合行为刺激?...http://www.jianshu.com/p/5e45f476b377 本文为作者TaraChen授权鸟哥笔记发布,转载请注明来源和作者信息。
仅需快速植入SDK,便可通过设定精准的用户标签,使用有效提升消息抵达率的双Service联合保活通道和每分钟可容纳1800万推送消息的系统,实现终端消息秒级到达,满足App的各项推送需求。 ...营销活动 场景说明:游戏类、电商类等 App 经常需要产品推广和营销活动,App 通过调用移动推送 API,精准筛选标签,圈选目标营销受众,进行定向消息推送,以更主动的方式触达更多用户,吸引用户消费,从而提升最终营销活动转化效果...用户促活 场景说明:产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行分层促活运营,如对新用户推送产品引导等。...通过对新用户进行精准定位,判断用户在实际操作中可能遇到的问题或用户最可能感兴趣的活动等,定向主动地进行消息推送,提升次日留存,最终实现活跃用户的增长。...App 通过使用移动推送TPNS的海量消息并发、独享毫秒级消息推送的通道能力,对设有特定标签的用户进行消息通知,在最短时效内触达更多用户,从而提升推送内容的阅读量和用户粘性。
对于每一个商家而言,小程序现在已经是必备的利器,但是很多商家开发了微信小程序却不知道怎么拉新和留存,今天速成应用小程序小编就跟大家说说小程序有哪些拉新促活留存的能力。...所谓新五亿人群,指的是微信10亿月活用户,减去以淘宝、美团、拼多多等5亿用户群体,基本还剩下5亿月活空间,小程序是个很好的可以触达这部分人群的重要方式。...第一,在小程序开始沉淀和突出内容性的东西,让用户可以在小程序里观看,能够贡献时长,有了时长以后,它的留存率就会有一定的提升。 第二,建立积分体系。...首先,因为App的留存是小程序的两倍;其次这也是一个防守策略,小程序做很多玩法和策略容易受到平台的管制,有App之后可以自己圈一块田,相对比较安全。...1、触达能力 开发者可以发送模板消息给接受过服务的用户, 用户在某个小程序中支付成功后,支持开发者在7天内向用户发3条模板消息。在在这一点上,开发者可以轻易实现用户唤醒和留存。
衡量留存指标 第一个是次日留存,就是当天成为公司产品的新用户中第二天还在使用的用户有多少。 第二个是周留存,就是第一天成为产品新用户后,第七天还在使用产品的用户数。...比如经济水平高的用户在电商类平台上消费单价和频次都应该很高。 用户行为分析法,通过后台的用户的不同行为,分析研究其对应的留存情况。比如愿意分享产品的用户中留存下来的用户肯定要多。...2、针对问题作出解决方案进行尝试 a、产品层面: 优化产品性能,Facebook为一些基础设施和人民生活水平不高的发展中国家专门研制了特殊的版本。...b、运营层面: 根据自己产品特征,定义流失用户/潜在流失用户的标准,对流失用户进行召回,对潜在流失用户进行促活跃。...根据目标人群的使用场景,推送符合兴趣和需要的优质内容,就能带来更高的粘性。 推送授权,即用户在首次安装软件时会设置推送的权限,这影响到推送的到达量,安卓可达95%以上,而IOS一般不到50%。
消耗日期 customer_id Integer 客户ID amount Integer 消耗金额 要求: 统计出头部客户、腰部客户、尾部客户在上个月(2020-06-01 ~ 2020-06-30)的留存情况...(不包含30000)的客户; 尾部客户:上个月消耗金额小于 10000 的客户; 留存:最近两个月(上个月和本月)消耗金额大于 0 的客户; 时间:上个月(2020-06-01 ~ 2020-06-30...第三步,计算留存。根据留存的定义,只要客户在本月中有消耗,就计入留存数。...比如客户 A,A 在上个月的消耗金额是 40000,那么 A 属于头部客户,假如 A 在本月的消耗金额大于 0,A 就为【留存】贡献了 1 。...我们在 t1 之后插入表达式 t12,t12 用来计算每个客户的消耗金额和留存状态,它的脚本如下: t12 AS (SELECT t1.customer_id, t1.amount, IF(
仅需快速植入SDK,便可通过设定精准的用户标签,使用有效提升消息抵达率的双Service联合保活通道和每分钟可容纳1800万推送消息的系统,实现终端消息秒级到达,满足App的各项推送需求。 ...营销活动 场景说明:游戏类、电商类等 App 经常需要产品推广和营销活动,App 通过调用移动推送 API,精准筛选标签,圈选目标营销受众,进行定向消息推送,以更主动的方式触达更多用户,吸引用户消费,...用户促活 场景说明:产品通常需要针对生命周期中不同阶段的用户进行分层促活运营,如对新用户推送产品引导等。...通过对新用户进行精准定位,判断用户在实际操作中可能遇到的问题或用户最可能感兴趣的活动等,定向主动地进行消息推送,提升次日留存,最终实现活跃用户的增长。 ?...App 通过使用移动推送TPNS的海量消息并发、独享毫秒级消息推送的通道能力,对设有特定标签的用户进行消息通知,在最短时效内触达更多用户,从而提升推送内容的阅读量和用户粘性。 ?
在很多产品里都对应3种用户(新增用户、活跃用户、留存用户),搞清楚他们的概念和区别,对于运营和分析都非常有帮助。 那什么是新增用户,活跃用户,留存用户呢?...如果把一款产品看作我的一个鱼塘,那么使用产品的用户就是鱼塘里的鱼。 为了扩大鱼塘的规模,我每天都会从外部渠道买新的鱼放到鱼塘里,这些新买的鱼就是鱼塘里的新增用户。...剩下的一部分鱼感觉鱼塘没啥意思,就不活跃,经常呆在一个角落里思考人生,这些鱼就是不活跃用户。 随着时间的推移,一部分鱼觉得鱼塘没意思,就离开跑到其他鱼塘里了,这些鱼就是流失用户。...留下来的鱼就是留存用户。 你会看到,我的鱼塘有3种用户:新增用户,活跃用户,留存用户。其中活跃用户对应的是不活跃用户,留存用户对应的是流失用户。...下次我们继续聊聊反映这3种用户的指标: 对于新增用户使用指标日新增用户 对于活跃用户使用指标活跃率 对于留存用户使用指标留存率 最后记住这张图,就明白了这3种用户的区别:
【题目】: 某电商平台面试题: 下面为用户登录表,分别计算用户的次日、3日留存数及留存率 【解题思路】 此题的核心是怎么计算用户的留存数/留存率?...用户留存率是电商行业经常用到的指标,用户的留存数指“第一天登录,以后几天还继续登录的用户数”,"留存率=次日的留存数/当日总的用户数"。...因此先要计算出每日的总的用户数、次日的留存数,然后再计算留存率。...SQL语句和结果如下: select dates.登录日期a ,count(distinct dates.用户ID) as 当日用户数 ,count(distinct case when dates....(date1,date2) date1 和 date2 参数是合法的日期或日期/时间表达式,只有值的日期部分参与计算。
对于很多新兴行业来说,用户留存都是一个比较突出的问题。因为用户就代表着市场的占有率,也代表商业的大盘,盘子越大,能产生的价值也越高,因此越来越多的企业开始重视用户留存的问题。...本期咱们来聊一聊用户留存的问题,这个问题对于零售快销、电商行业、以及游戏行业都具有很高的参考价值。...解释一下什么叫留存: 简而言之,顾客今天在我这里买东西了,明天依然来我这里买,那么这两天对于此用户就产生了留存的概念; 玩家今天登录客户端选择了打游戏,明天依然登录打游戏,这个也是用户留存; 浏览者今天观看我直播...对于大部分企业来说,这个概念习惯称之为用户留存,但是从互联网的角度来说,称之为流量也可以。 [strip] 用户留存,我们需要对用户的数量进行统计,统计每个周期内的新客数量以及新客持续购买的数量。...那么,我们现在需要考虑用户留存的问题,我们需要知道在当日购买的用户,次日或者第三日依然选择购买的用户有多少。
新用户增长环节对用户质量的把控,是为了后续的转化,新用户从获取到贡献价值中间,还存在两个非常重要的环节:激活和留存。 ?...所以说,激活用户,让用户体验到产品的价值,是用户继续使用产品并为产品带来价值的基础。 留存: 留存是指用户在被激活后,持续使用产品的过程。...用户留存的意愿是一个递减的过程,在这个过程中,我们需要关注用户使用频次、使用时长、消费频次等数据来观察用户留存意愿的变化,根据不同的数据表现,就有了活跃用户、一般留存用户和濒临流失用户这3种分类。...如果按照用户使用频次这个数据维度来划分,比如30天内有15天使用产品的用户、30天内有7天使用产品的用户和30天内只有1天使用产品的用户,这三种用户都是留存用户,对应的分别是活跃用户、一般留存用户和濒临流失用户这...所以说,活跃用户是留存中的一种用户状态,活跃度是衡量用户的一个指标,用户越活跃,进行付费或分享的可能性就越大,也就是说用户越活跃,那么对产品带来价值贡献的可能性就越高。
思路分析 所谓留存,就是指某日创建的账号在后续自然日登录的比例,比如3月1日新增账号创建数为100,在3月2日这部分用户登录数为51,那么3月1日新增用户的次日留存率为51/100=51%。...注意:我这里用的MYSQL环境 基于上述的理解,我们大概就有了以下思路: 考虑到用户每天登录的次数不一定只有一次,为了方面后续的数据处理,可以先对登录数据按照日期和用户id进行去重DISTINCT处理...,我们可以用用户登录日志和账号创建日志进行inner join(这里考虑到不在统计周期内的创建账号的用户数据也会记录在用户登录日志里,所以去掉) SELECT login_log.role_id,...完整代码 SELECT create_date , 新增用户数 , concat(CAST(ROUND((100 * 次日留存) / 新增用户数,2) AS char), '%') 次日留存率 ,...concat(CAST(ROUND((100 * 3日留存) / 新增用户数,2) AS char), '%') 3日留存率 , concat(CAST(ROUND((100 * 7日留存) / 新增用户数
统计留存率之前先弄清一下留存率的概念,百度百科中是这么说的: 用户在某段时间内开始使用应用,经过一段时间后,仍然继续使用应用的被认作是留存; 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...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。...简单点说,第一天新增加了100个用户,第二天这100个人有50个还有登录,第三天这100个人还有30个有登录。。。依次类推 那次日留存率为50%,三日留存为30% 。...在统计系统中经常需要统计用户留存率,这里整理下用户留存率统计的几种实现方式。...3、通过位运算实现 上面的数据表中记录的值就是很多的0和1,可以用这些二进制的0和1来表示当天是否有访问过,1表示有访问过,0表示未访问过。
前面我们介绍过《利用Python统计连续登录N天或以上用户》,这次我们聊聊怎么用python计算新增用户留存率。...走你~ 原始数据:创角日志和登录日志 导入需要的库 pandas import pandas as pd 1、获取数据 #读取创角日志 df_create = pd.read_csv(r'F:\Python...2)登录日志与创角日志横向合并 #修改创角日志中时间字段名称为'创角日期’,然后横向合并创角日志和登录日志,使得登录日志基础上相当于新增一列为用户创角日期标记 df_create.rename(columns...#比如 0天表示 该日期为用户创角日,1天表示该日期为用户第二天登录 df["@timestamp"] = pd.to_datetime(df["@timestamp"]) df["创角日期"] =...3、留存率计算 1)使用透视表计算留存数 #使用透视表,计算创角日期对应用户第x天登录的数量(非重复计数) data = pd.pivot_table(df,values='role_id',index
关于留存的计算是我们分享业务走向一种非常重要的方式,所谓留存用户,是用户在某一段时间内开始使用某个功能,到后面某一段时间又使用这个应用的用户,我们称这批用户叫留存用户。...后面我们定义留存其实更多是基于两个事件来,比如某一天完成a事件,然后又完成b事件,这个我们叫b的留存,当然我们这个可以基于用户也可以基于设备。...下面我们来看clickhouse实现留存,关于clickhouse有个专用的留存函数,来处理留存用户数。...) c:2020-01-02 注册并充值的1日留存数 d:2020-01-03 注册并充值的2日留存数 下面我们看下如何计算活跃,上面的例子需要多插入几条数据,我们需要计算3日活跃。...留存计算一般其实是针对于一天来计算 活跃是算一段时间的累计数
数据是会骗人的,尤其是平均数据(真实世界会有用户每个月下单2.5次吗?很可能是两个分别下单1次和4次的客户而已),一个中等的平均的用户画像其实完全是用数据创造出来的虚幻的形象。...其中,应该包括1月新增到5月留存的70个、2月新增到5月留存的82个、3月新增到5月留存的103个、4月新增到5月留存的107个以及5月刚刚新增的115个用户。...根据表1中的留存数据量,能够计算得到留存率,进而得到表2。 表2:留存率表 表2中,首先横向看表,能够看出每个月新增用户在后续各月的留存率情况。...60%的用户是稳定留存下来的。...因为若公司和团队应该不断的根据历史情况改进产品和体验等,使得越后面加入的用户,能够享受到越好的产品及服务,从而导致后续月份的留存率越高。
而我们通过每天换用一个不同的key来将每天的活跃用户状态记录分开存。并且可以通过一些与或运算计算出N天活跃用户,和连接N天活跃用户这样的统计数据。 ...我们可以借鉴bitmap使用另外的方式来统计活跃留存: 留存的指标: 次日注册留存、 2日注册留存......N日注册留存, 比如昨天注册了1000名用户中,在今天有300名用户又登录了,那么对应于昨天的注册留存就是30%; 从总体上看,这些指标依赖于核心变量——用户访问时间。...然后我们计算留存: 留存计算: 1) 计算当天时间,对应对应的bit位,如今他是7月01日,bit位是182. 2)次日留存: 查看bit的(182-1)=181位是否存在,若存在...,留存数+1 N日留存: 查看bit的(182-n)位是否存在,若存在,n日留存数+1 我们再来估算占用空间。
这样是为了检测到用户的流向,其次也有两个目标: 一个目标是统计用户在产品上的使用深度 一个是优化产品上的功能流转 对此,我们可以有两个共识点: 如果更快地达成使用目标,那么留存率会更高; 如果更深地使用了产品...,那么留存率会更高。...从条件中可以看出和漏斗分析不同的是,我们只是选定了某一个功能,想要了解和分析的是以这个功能为起始点/结束点,往后/往前的用户使用路径。 这个方法,核心的作用是探索出更多的用户使用路径。...用户路径分析只需要关注用户进来后的每一步都是什么,关注用户进入 App 之后每一步的路径和转化概率。...相比前两者,用户路径关注的点是从整体产品的角度出发,不会预先圈定任何产品和功能点,而是计算整体用户流转的步骤和转化情况。
在AARRR模型中用户留存处于第三个环节,获取(Acquisition)、活跃(Activation)、留存(Retention)、收入(Revenue)、推荐(Referral)。...如果按照用户生命周期:新手期、成长期、成熟期、衰退期、流失期5个阶段来进行配比,他们的关系大致如下: 留存阶段在一个用户的生命周期中占据的时间最长,所以用户运营(除拉新外)要做的所有事情就是尽可能延长用户在...按照互联网APP用户留存率定义来划分,我们可以将用户留存率分成次日留存率、7日留存率、30日留存率,这是最笼统的留存看法,具体到某个APP,还要根据APP属性细看具体的留存指标,具体到每家企业/APP产品价值不同...用户留存率的四大方向 1....用户留存 蛮多人的邮箱应该都类似“***给你发私信了,****给你评论了,****关注了你”的邮件,因为对于新用户以及潜水的用户来说,产品需要给我们推荐产品内优质活跃的用户,做好推荐系统让我们快速形成更多的好友关系连接
一.背景和意义 关注产品对应用户的黏性,评判APP初期能否留下用户,以及活跃用户规模增长的情况,尤其在在AARRR模型,留存被单独说明为一个用户运营数据指标。...但是在APP中期和后期,更关心产品的用户稳定性,收益转化,所以流失指标更能反应产品的生命周期处于那个阶段。也有助于活跃用户生命周期分析,以及渠道质量变化情况。...二.数据和指标计算 1.数据来源 1.1 数据库表:用户表/登录表(用户注册时间,最近登录时间,登录地点) 1.2 用户埋点数据:考虑到有些产品,尤其是海外产品是非登录状态可用,所以采用埋点上报数据。...2.留存指标 2.1 留存用户,留存率 衍生指标:次日留存率(Day 1Retention Ratio) 定义:指定日期使用(登录)的用户 在 隔天(指定日期+1)后继续使用(登录) 用户的比例。...类似指标:3日留存率,7日留存率。
数据集可以是网站访客的 IP 地址,E-mail 邮箱或者用户 ID。 基数就是指一个集合中不同值的数目,比如 a, b, c, d 的基数就是 4,a, b, c, d, a 的基数还是 4。...所以 HyperLogLog 是否适合在比如统计日活月活此类的对精度要不不高的场景。 这是一个很惊人的结果,以如此小的内存来记录如此大数量级的数据基数。...下面我们就带大家来深入了解一下 HyperLogLog 的使用,基础原理,源码实现和具体的试验数据分析。...HyperLogLog 在 Redis 中的使用 Redis 提供了 PFADD 、PFCOUNT 和 PFMERGE 三个命令来供用户使用 HyperLogLog。...,两种结构只涉及存储和桶的表现形式,从中我们可以看到 Redis 对节省内存极致地追求。
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