本文內容是操盤實戰后的總結，可復用性極強。

做增長的小伙伴一定都聽說過“蓄水池理論”，說的是企業的用戶量就像是一個大大的蓄水池，上面有一個管子在源源不斷的注水，下面有一個管子在嘩嘩的往外淌水，水池永遠都裝不滿，聽上去就覺得很浪費。

這里上面的管子叫“拉新”，下面的管子叫“流失”，很多企業做用戶增長只知道拼命的拉新，花費人力物力如流水，蓄水池里的水卻越來越少，就是因為不懂得開源節流的道理，想要水池變滿，先要把下面的管子堵上，堵的越死越好。

所以，開始拉新之前，一定先想好怎么留存。

我兩年前做的一款產品在推廣上每個月要花掉兩百多萬的推廣費用，產品的留存每提高1個百分點，我就能省幾萬塊錢，而這1個百分點的提高可能就是因為優化了一句文案而已，所以請牢記，細節里面都是錢。

你想想那些每個月花掉上千萬、甚至上億渠道費用的產品，留存每提高一個點，貢獻的價值都是巨大的。

首先留存應該是貫穿整個用戶生命周期的，用戶在產品中所接觸到的每一個觸點（產品流程、彈窗廣告、引導文案…），都會決定他是否會留下來，是否會對產品產生了信任感，是否愿意向身邊的人推薦這款產品。

如果你成功的把用戶留了下來，并且還打動了他，那他就有可能持續推薦身邊的人使用這款產品，你的用戶蓄水池就有源源不斷的免費水流進來。

前文說過，做用戶留存不能只局限在某個環節里，而應該是系統性的，貫穿整個用戶生命周期的。

我們把AARRR模型拉出來看一下：Acquisition（用戶獲取）、Activation（用戶激活）、Retention（用戶留存）、Revenue（獲得收益）、Referral（推薦傳播），每一個環節都分布著無數可以優化的點，下面就一起梳理下如何系統性的做好用戶留存。

用戶路徑的設計可以分為設定預期、關注現實、調整差值三個步驟。

做好預期管理在做留存時格外重要，要做到以終為始，先想清楚自己的目的是什么再去設計用戶路徑，保證新用戶進入產品后是按照既定步驟在使用產品，這樣做的目的是為了讓用戶盡快的找到產品的價值點。

因為產品對用戶有價值，用戶才會留下來。

反復問自己這樣一個問題：用戶希望在一個怎樣的場景下看到哪些信息？來解決什么問題？

如果新用戶進入產品后沒有得到明確的引導，可能操作幾下發現產品沒解決預期中的問題，就直接退出殺死卸載三連了。

產品邏輯特別復雜的，一定要設計多條路徑，以承接不同需求的用戶，考慮的越周到，留存效果越好。

理想是豐滿的，現實是骨感的。設計好用戶路徑之后不是萬事大吉了，因為實操起來你會發現用戶會以各種路徑使用產品，更會以各種奇奇怪怪的方式在流失。

可能是產品太難用，可能是未達到預期，也可能是被其他信息吸引跳轉了一下然后就找不回來了。

以電商為例，用戶從啟動、到選品、到添加購物車、到填寫收貨地址、到支付，這個主鏈條用戶會被各種頁面和促銷活動分流掉。

流量就像一條河一樣，向前流淌的過程中會分成多個支流，最終只有其中幾條支流能到達目的地，我們必須把所有支流以數據的方式呈現出來，找出那些造成流失的節點。

找到流失的節點之后，就需要對最初設計的用戶路徑進行修正。

以手機號登錄為例，傳統的登錄方式是這樣的：

step1 輸入手機號

step2點擊發送短信驗證碼

step3輸入驗證碼

step4點擊登錄按鈕

稍微優化一下是這樣的：

step1輸入手機號，校驗通過系統自動觸發獲取驗證碼

step2輸入驗證碼，無需人工觸發登錄按鈕，校驗通過系統自動觸發登錄

再優化一下是這樣的：

step1 自動獲取本機手機號，點擊登錄，搞定！

一個登錄動作，可以從4步簡化到1步，中間減少的都是流量的損耗。

如果你不知道該如何去找到差值，記住一個關鍵詞叫做“觸點”，觸點指的是我們把用戶在產品使用過程中的每一個頁面、每一個環節都拆解開來，拆成圖片、文字、按鈕、視頻、動效…這樣一個個最小單位的元素，每個觸點都可能產生差值。

下圖是最近優化的一個微信分享卡片，前面是原始方案，后面是優化之后的，哪個效果好一目了然。

做用戶分層的目的是為了更精準的運營站內的流量，避免出現胡子眉毛一把抓的情況，做用戶分層可以從兩個維度入手：

主要包含性別、年齡、地域、收入、職業、設備型號，這六點構成了用戶分層的基本層。

主要包含用戶的活躍度、停留時長、使用產品的深度和廣度、觸發不同行為的次數，這四點構成了用戶分層的動態層。

在實操過程中，動態層更重要一些。

以電商為例，最常關注的三個指標是消費頻次、消費金額、最近一次消費的時間，通過這三個指標就可以進行用戶價值分層，也可以進行活躍度分層，這些分層結果決定了我們最終運營策略的輸出，例如促活策略，L30-，L30+，L60+的營補策略一定是遞增的，其中每個層級又可以拆成n個小層級。

做好框架，按照對應指標多拆幾層，盡可能把顆粒度做細。

做任何運營動作之前一定先想清楚目的是什么，是提升DAU？是提升GMV？還是提升購買轉化率？

一個運營動作最好只瞄準一個問題去展開，針對用戶留存的精細化運營可以從兩個方面入手：

做留存最常用到的數據模型有三個，分別是用戶漏斗模型、用戶生命周期模型和RFM模型。

用戶漏斗模型一般用來看全盤，從流量獲取、到注冊、到首購、到復購，流量是不斷衰減的，在每一層都可能出現不同的問題。

如果從流量獲取到注冊用戶流失過多，問題可能是獲取的流量不精準，用戶觸達產品之后發現嚴重偏離預期價值就離開了；

如果注冊到首購用戶流失過多，問題可能是新手引導和新手福利做的不好，沒能讓用戶快速的找到“爽點”并完成購買；

如果首購到復購用戶流失過多，問題可能是首購優惠力度過大，吸引了很多非目標用戶過來薅首購的羊毛，也可能是首購商品履約做的很不好，導致用戶滿意度過低而不再復購。

用戶生命周期模型一般分為新手期、成長期、成熟期、衰退期、流失期五個階段，覆蓋了用戶從接觸產品開始到與產品關系終結的全過程，做用戶留存就是盡可能的延長成長期和成熟期的時長。

如果成長期和成熟期的用戶體量是一條向上的曲線，說明產品目前的用戶留存狀態是相對健康的。如果新手期的用戶體量占比過大，說明產品留不住用戶，需要源源不斷的引進新流量才能撐下去，這種產品早晚都會出問題。

RFM模型主要用來監測用戶的活躍情況，是穿插在整個用戶生命周期過程中的。以電商舉例，通過持續的關注用戶的消費頻次、金額、時間，可以判斷該用戶目前的活躍情況和和價值度，依據RFM數據給用戶做分層，再對應不同的策略。

做留存的運營策略可以分為三步走：定位問題 ?? 找出原因 ?? 制定策略

定位問題就要依賴于上面提到的數據模型，沒有數據做支撐的分析90%都是在瞎扯淡，千萬不要覺得你以為的就是你以為的，沒有誰能依靠體感做到絕對正確。

在初期產品運營策略制定的時候你無法了解所有人的想法，所以產生偏差也是正常的，只能靠數據一步步的去修正。

數據報表經過分析之后，99%的情況下出現問題的原因就已經呈現在你的面前了，例如你發現平臺某個活動昨天的下單量突然降低了30%，那你就把DAU、訪問UV、購買轉化率三個指標列出來做一個環比，可能就發現昨天的訪問UV下降的特別多，這個時候原因就找到了：活動的曝光出了問題，那你就可以圍繞提高曝光去制定策略了。

在制定策略的時候也同樣要做到以終為始，先搞清楚用戶的預期價值和產品能提供的價值，再去優化流程或者新增運營手段。

在做用戶留存的過程中，我們經常會面對這種局面：感覺自己十八般武器都用盡了，但用戶還是在不停的流失，而且流失率還越來越高，讓你疲于應對。

如果你也遇到過這樣的問題，可以停下來，去思考這樣幾個問題：

思考這幾個問題的原因在于，不管你是做線上也好，實體也罷，如今的生意很難有邊界可言，行業生態從增量變為存量，所有企業都在撕扯流量，你只有不斷的去滿足用戶新的需求，不斷的去擴張服務的邊界，才能保證自己的用戶池不被擊穿。

畢竟最好的防守就是進攻。

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