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用户促活和留存

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:

  1. 优化用户体验:提供简单易用的界面和流畅的操作体验,帮助用户快速上手应用。
  2. 个性化推荐:根据用户的兴趣和行为,为用户提供个性化的内容和服务,提高用户的粘性和留存率。
  3. 社交互动:增加社交功能,让用户可以邀请朋友使用应用,增加用户的粘性和留存率。
  4. 引导式教程:为新用户提供详细的教程和指导,帮助用户快速掌握应用的使用方法。
  5. 奖励和成就系统:为用户提供奖励和成就系统,鼓励用户持续使用应用,提高用户的留存率。
  6. 数据分析和优化:通过收集和分析用户行为数据,发现用户需求和痛点,进行产品优化和迭代升级,提高用户的使用体验和留存率。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云移动应用与游戏解决方案:https://cloud.tencent.com/product/mgames
  2. 腾讯云移动分析:https://cloud.tencent.com/product/analysis
  3. 腾讯云推送:https://cloud.tencent.com/product/tpush
  4. 腾讯云社交:https://cloud.tencent.com/product/social
  5. 腾讯云增值服务:https://cloud.tencent.com/product/vcs
  6. 腾讯云数据分析:https://cloud.tencent.com/product/dana

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。

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【干货】留存?关于用户激励机制的几点深入思考

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SQL 统计用户留存

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留存状态,它的脚本如下: t12 AS (SELECT t1.customer_id, t1.amount, IF(

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云通信家族“添丁”了——腾讯移动推送TPNS,你的用户利器!

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什么是新增用户、活跃用户留存用户

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),搞清楚他们的概念区别,对于运营分析都非常有帮助。 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: ​

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怎么进行用户留存分析?

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BI技巧丨用户留存问题

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激活留存

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、一般留存用户濒临流失用户这...所以说,活跃用户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。

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用SQL进行用户留存率计算

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用户id进行去重DISTINCT处理...,我们可以用用户登录日志账号创建日志进行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

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利用Python计算新增用户留存

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

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位运算实现用户留存

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”。留存用户留存率体现了应用的质量保留用户的能力。...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01,可以用这些二进制的01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。

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clickhouse实现留存留存率计算

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

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用Redis bitmap统计活跃用户留存

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。

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用户增长——Cohort Analysis 留存分析(三)

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。...因为若公司团队应该不断的根据历史情况改进产品体验等,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。

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「原理」如何优化产品路径,提高用户留存

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。...从条件中可以看出漏斗分析不同的是,我们只是选定了某一个功能,想要了解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功能点,而是计算整体用户流转的步骤转化情况。

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新手必知的用户留存率知识

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

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留存流失指标

一.背景意义 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。

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用户怎么统计 - Redis HyperLogLog 详解

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,源码实现具体的试验数据分析。...HyperLogLog 在 Redis 中的使用 Redis 提供了 PFADD 、PFCOUNT PFMERGE 三个命令来供用户使用 HyperLogLog。...,两种结构只涉及存储桶的表现形式,从中我们可以看到 Redis 对节省内存极致地追求。

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