流量红利消失，互联网寒冬之下，如何精细化运营，做好用户留存是每个运营人的痛点。
要做好留存——道理大家都懂，依然没人知道如何系统性地做流程。我在世面上搜索过许多题为「教你如何做用户留存」的文章，但都很难被操作，或草草总结。
希望这篇文章能给你带来精细化运营下的用户留存核心方法论。
一、用户留存的意义
你一定做过一道特别鬼扯的小学数据题：
游泳池有甲、乙两个水管，甲水管20分钟可将空池注满，乙水管40分钟可将满池水放完，现在同时打开甲乙水管需要多少分钟将游泳池注满？
我一直没法理解为什么会有这道非常浪费水的题。
直到我做了运营。
现在很多产品在运营过程中，其实都在做一边注水一边放水的傻事。游泳池是用户池，注水是用户拉新，放水是用户流失。
如何在流量越来越贵的今天，避免一边注水一边放水的浪费，让用户池越来越满呢？小学生都知道，答案是把乙水管越关越小 – 做好留存。
但是，留存怎么做呢？
留存经常被称为是一门“玄学”，因为它几乎贯穿了用户整个生命周期，要说清楚究竟怎么能让用户留下来很难。
其实，从新用户首次进入到产品的那一刻，留存的工作就开始了。他体验的每一步都决定了他之后是否会留下来，留多久，是否会做贡献，是否推荐产品成为新的拉新节点。拿经典的用户增长分析模型AARRR来说，Activation（促活）、Retention（留存）、Revenue（变现）、Refer（推荐）四步骤都可以看作广义留存的范畴。
二、如何系统性地做好留存？
做运营三年半，我背的最大一口锅就是：“用户留下来是因为产品本身好，用户走了是因为运营不到位”。
这三年半里，我花了1年时间从0到1创业做了月复购率超过65%的某轻食品牌，从公众号的第一篇推文到建立种子用户群、学习做裂变，从沿街发传单到成为世界五百强公司的团餐供应商，一步步靠着自己对运营的感性认知野蛮生长，让用户从0涨到万级，十万级（现在这个品牌已经有超过10家线下店了）。
后来我去了“奇葩”的快消品公司乐纯卖酸奶，负责更大体量的线上用户增长，搭建了乐纯的用户成长体系，做精细化和场景化运营的尝试，体会了什么叫数据驱动和用户驱动。
之后先后加入了滴滴和贝壳做用户增长，了解高频低门槛的出行行业，和低频高门槛的房产行业，了解这两个刚需行业的运营玩法，研究服务多边市场的平台化公司用户运营该怎么做。
总结这三年的体会，感觉用户留存是运营中难做但是最有价值的一部分。《硅谷增长黑客实战笔记》的作者，曲卉老师，在对9位顶级增长黑客的采访中，有九分之四的人选择了留存作为最喜欢的增长杠杆。因为留存可以带来巨大的复利效应，维系老用户和获取新用户的成本比例大概是1:5。可以说是想要增长，必先留存了。
那怎样才能有一套系统性的方法做好用户留存呢？我拆解了自己做留存时的精力分配，发现40%精力在发现用户体验问题并优化（更关注产品使用初始阶段的新用户留存），40%精力在研究用户细分和精细化运营（更关注产品使用中后期的老用户留存），20%精力在尝试拓展留存策略的边界。
下面我分别说说，在这三部分总结的一些小心得。
三、40%：发现问题并优化
不同于拉新的创意属性，做留存很多时间都会用在发现用户体验问题并快速优化上，说白了就是看清现实和计划的差距。
用户使用产品初始阶段，经常会发生的事情是，你给用户规划好了一个完美的路线，但其实他根本不是这么走。
如果没能及时引导，而任由用户在产品里横冲直撞，就会错过了宝贵的“AHA Moment”（即用户突然感觉到产品解决自己核心需求的时刻），最后用户懵逼地杀掉APP。
那么，该如何发现用户体验中的问题并优化呢？我们需要做用户体验路径分析&全触点的管理。
1.用户体验路径分析
这个分析分为三个阶段：
第一阶段提前预判：对理想的用户体验路径做预判，也算是做出一种假设（Hypothesis）。
第二阶段面对现实：使用流量地图，分析产品真实用户体验和访问路径；
第三阶段对比差距：理想和现实对照，找到差异点。
第一阶段：提前预判
根据产品的设计，先整理出理想中用户进入产品的整个体验路径。从用户打开产品进入的页面开始，直到用户满足需求、结束体验离开产品的页面为止，用户会经历哪些页面或者动作，用流程图的方式画出来。
如果你的产品功能比较复杂，可以设置多条用户体验路径。至少你需要按照新用户首次访问和老用户访问来预设两条体验路径。
如果是新用户首次访问：你需要考虑到登录、产品设置等步骤，这些都可能会成为流失点。拉新时一般会根据不同渠道的玩法来设计不同的流程或运营活动，建议针对不同的拉新渠道对新用户的体验路径进行细分。
如果你的产品涉及到线上＋线下的服务，建议把线下的用户体验部分也加上，以用户完成完整的产品体验为结束。
进行理想用户体验路径的预判，其实是在梳理你认为整个产品核心功能是什么，体验的核心步骤是如何操作的，用户需要经过哪些页面。
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这里简单梳理某外卖网站的用户体验路径
因为仅为示意图所以只罗列了最重要步骤，真实梳理时请尽量细致。
多说一句，在梳理的过程中，请作为一名用户来思考，时刻保持敏感，敏感就是不将就的感觉，因为你隐约觉得难受的地方，用户也会觉得难受。这些可能就是改善点所在。
- 第二阶段 面对现实
对实际用户访问路径的分析，其实就是对用户体验行为偏好的分析。
这部分你可以借助专业工具——用户行为数据分析平台（比如GrowingIO、神策等）。
这些分析工具都可以帮你看到进入产品的流量是如何被不同的产品模块分流，如何在不同的页面之间流转，最终结束体验的。我们管这个叫流量地图，通常会用桑基图直观的展现出来。
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在桑基图里你可以直观的看到，
首页的哪些模块更加吸引用户，哪些页面是用户流失最多的页面。
- 第三阶段 对比差距
将理想和现实进行对比，找到差距，才是关键。用户的行为走向是否符合产品设计和运营活动的目标？对比后你就可以发现。
我在实际操作中遇到比较多的理想和现实之间差异的情况有：
1. 用户（尤其是新用户）在进入首页后直接跳出了
2. 用户在核心路径体验中的某一步跳出了，没有完成核心功能的体验
3. 用户在体验过程中被非主路径吸引，没有体验到核心功能就流失
遇到第一种情况（用户进入首页后直接跳出），我首先会细分一下用户来源。有些渠道拉来的新用户并不是目标用户，肯定会直接影响之后的留存，细分来源可以反过来帮助优化拉新投放的策略。
然后研究下产品价值教育和用户路径引导是否没有做好。对于产品价值的教育，从拉新投放时就开始进行了，在用户第一次打开app时，Onboarding Pages（启动页面）需要着重传达产品核心功能和使用场景、用户满足诉求后的状态（给用户预期）。
对于用户体验路径的引导，可以使用［完成任务得奖励］的形式，用弹窗或者蒙层一步步引导用户完成整个核心功能的体验。
根据产品特点，你还可以预先收集用户偏好：在用户正式体验产品前，为了确保用户在首页可以直接看到自己想要的，一些产品（资讯平台、电商平台、社交平台等）会引导新用户进行偏好选择，以此推荐更合适的内容给用户。
不管是启动页面、引导小任务还是偏好选择，都建议设计进度条机制，让用户心里有预期，可以跟着你的节奏一步步地完成设计好的路径。
▲图片来自人人都是产品经理
第二种情况（用户在核心路径未结束时就跳出了），这可能说明你的核心路径设计上有和用户预期不符的地方。这时候我们需要研究一下用户跳出前的一步究竟经历了什么，前一步和后一步之间产生了什么样的心理变化，因为这个变化导致用户认为他的诉求无法被很好的满足了。
还拿外卖平台举例，比较常见的情况之一是价格预期不符。用户在餐品选择页面看到的价格一般是没有加上打包费和配送费的，但是在结算页面加上这两项后价格可能会上升5%－30%，用户会有明显的心里落差。怎么填补这部分心里落差，让用户不流失呢？美团曾经在支付页面设计了［偷红包］的活动，饿了么也做了红包兑换的活动。用户通过参与活动可以快速获得低至0.5元的小红包，但就是这些小利益已经可以平复用户的心理落差，让用户顺利进入支付流程完成订单了。
▲外卖平台中的用户预期管理
第三种情况（用户在体验过程中被非主路径吸引没有体验到核心功能），一般因为一些运营活动在体验的主路径上喧兵夺主且活动设计本身没有形成闭环，导致用户被活动吸引离开主路径，体验完活动后直接离开了产品。
比如，一些电商App做老拉新的活动（分享给好友、好友消费后大额奖励到账），并把活动的入口设计成banner放在app首页。用户被利益吸引进入邀请活动，从app跳转到了微信进行好友分享，但是有的活动设计到分享给好友这一步就截止了，并没有将用户引导回购买的主路径上，导致流失。
解决这个问题，首先活动需要区分用户身份来进行展示，只有完成过完整产品体验的老用户才可以看到老拉新活动。其次，用户分享会跳出app来到微信，作为后续核心路径的承接，需要在微信生态下有自己小程序或者h5商城，用户可以直接在微信中继续回到购买主路径。同时，在用户分享后，可以在分享落地页面内给予用户小额的分享奖励，并引导用户回到购买流程中，这样就形成了一个闭环。
要探究理想和现实出现差别的原因，我们除了依赖自己日常积累的用户洞察外，还要进行一些定性的用户调研或者焦点小组（Focus Group）。之后根据结论制定策略，通过AB测试来验证优化后的策略是否可行。（ ▲AB测试: 当一个问题你有很多个解决方案，且无法预测哪个效果最优时需要祭出的神器。简单来说就是取合适量的用户样本进行随机分组，在尽量控制其他变量相同的前提下，给不同组的用户不同的解决方案，在合适的周期内对比不同组的解决效果和效率如何。）
在对差异点出现的原因进行分析之后，你会对用户行为和诉求有更加明确的认识，知道产品需要改进的部分和在运营动作中应该如何引导用户。
除了产品和策略上的优化外，对于那些没有体验到产品关键功能就离开的用户，我们还可以通过主动触达的方式（push/短信/邮件/微信公众号消息等），告诉用户，没有体验到的产品的核心功能有多牛逼，给他快捷入口和优惠券，降低门槛引导他来再次体验，这可能会成为用户重新回到产品非常关键的一环。
2.全触点管理
在我们梳理用户体验路径时，有个事情可以同时进行：梳理用户体验路径上的触点。
触点的定义是：用户与产品/服务发生接触、交互的关键点，视觉、听觉、触觉、嗅觉和心理上的接触点都可以算作是触点，最常见的的就是页面上的文字、图片、视频、按钮等。
触点用好了，使用户对产品产生好感，会成为留存的关键点。用不好就是差评点，会造成用户的流失。
我们为什么要做全触点管理呢？
一是为了全方位监控，不犯低级错误，不忽视每一个可能影响用户体验导致流失的细节；
二是为了不遗漏任何影响用户心智的机会，不浪费资源，让运营行为的效果最大化；
三是让所有触点统一发声，根据产品的品牌定位，让触点统一风格，让用户对品牌和产品卖点的认知，在体验中不断被强化。
如何做全触点管理呢？
第一步，把用户体验拆解成触点。我们需要将之前整理的用户体验路径上的页面拆解成一个个触点，比如图片、图标、按钮、浮窗等等，形成触点列表。
第二步，运用3W1H进行触点检验。从用户角度出发，按照用户体验的流程，运用3W1H来检验每个关键触点存在和设计的合理性，以及思考如何优化。回答3W1H这四个问题，会帮助我们思考这个触点的设计是否可以达到期望的目标。
WHO ：触点触达的人群是谁？
WHEN：什么场景下接触到该触点？
WHAT：接触到触点时希望达到什么样的效果？
HOW ：通过什么样的策略来达到这样的效果？
这四个问题的答案可以形成一句话：XXX（用户），在XXX（场景）下，看到／接触到XXX（触点），因为XXX（策略），使得该用户XXX（希望达到的效果），这句话描述了这个触点上的“用户故事”。当发现有些触点的用户故事无法达到期望目标时，这个触点就需要优化了。
举个例子，我们分析电商平台里价格敏感型用户的体验路径时，发现他们喜欢在购物前先查看自己的优惠券，发现没有可用的优惠券后，有很大概率跳出。
优化前：没有优惠券时，进入「我的优惠」页面显示“无可用优惠券”。
让我们来描述一下价格敏感型用户在这个触点上的用户故事，他希望使用优惠券购买商品，但在查看自己的优惠券页面时，看到了“无可用优惠券“字样。这样直接告知用户无优惠可用，对于价格敏感型用户而言，是不太可能去原价购买商品的，于是他选择退出，所以我们决定优化这个触点。
优化后：没有优惠券时，在「我的优惠」页面上显示：「30秒，回答3个小问题，领红包」的活动弹窗，引导用户答问题赢得优惠券。
▲电商运营针对价格敏感用户的优化
优化后，触点上的用户故事变成：价格敏感型用户希望使用优惠券购买商品，在查看自己的优惠券时，看到「30秒，回答3个小问题，领红包」的活动弹窗，于是用户点击弹窗回答3个问题后获得小额优惠券。
虽然活动门槛不高但用户需要付出时间才能赢得优惠，所以用户会珍惜得来的优惠，有更高的概率去完成购物行为，这个用户故事听起来就完美多了。
第三步：触点优化。触点优化的核心就是单变量试验＋快速迭代，直到达到预期的转化目标。
建议优先选择用户主访问路径上的触点先进行优化，且一次只优化一个触点。用AB测试对比实验组和控制组用户进行下一步的转化率，来判断优化是否有效。务必记住我们最终需要提升的是用户在整条体验路径的总转化率，所以关注每一步的转化率的同时，还需要关注总转化率。
对于触点管理，我最后想强调的是不要放弃每一个影响用户心智的机会。用户对于产品和品牌的好感度是通过一个个触点建立起来的，要时刻提醒用户产品的卖点／专业度／丰富度等等。
- 一枚不愿隐藏的彩蛋：
梳理用户体验路径和触点后，我们可以利用罗列出的用户主要行为，做另一个的好玩的事情：找到产品留存的魔法数字。
（ ▲魔法数字定义：用户完成某个行为、使用某项功能或者某些行为的次数到达一定数量后，产品的价值在用户那里有了质的飞跃，导致用户更愿意留下来使用产品。体现形式一般是达到魔法数字的用户群的留存或者转化情况要明显优于未达到的用户群。）
魔法数字是近年来在用户增长理论很流行的一个概念，指经验性总结的量化结果。大家都希望可以找到那个神奇的数字，就可以不费吹灰之力看着留存率一下子提升，但是又都困惑于该怎么找到这个数字，我可以说说我对魔法数字的探索。
首先需要理解一点，魔法数字的深层意义在于：用户做了这个行为，是因为他们对于产品的价值会有更深的体会，所以才会留下来。所以找到魔法数字的第一步是对影响留存的用户行为和产品功能的洞察。
在你梳理了用户体验路径后，可以把用户进行拆分，比如X群是仅完成step1的，Y群是step 1+2的，Z群是step1+3等……
如果你的产品功能比较多，这里面需要加上你对不同产品功能带给用户价值的洞察，罗列出可能会促进用户留存的前x个功能。
在预设了影响留存的因素后，需要分别对这些不同行为的用户群的后续留存情况进行对比，找到与留存正相关的行为和功能，且关注行为发生次数／产品使用次数／使用时长等指标与留存的关系，找到那个关键行为里影响留存的关键阈值，这就是魔法数字了。
▲寻找细分用户的特质行为
当你确定了魔法数字之后可以反思其影响留存的原因。举个很经典的魔法数字案例——Facebook发现10天内添加7个好友的用户留存度更高，因为做为一个社交平台，沉淀下的关系链才是让用户留下的重要原因，而7个好友则是在用户心里没有办法舍弃这个平台的最低值，用户在与7个好友的链接过程中发现了Facebook确实可以让自己和更多的好友连接起来的价值。
接下来就可以设计一个好的机制，通过在产品中引导及运营活动来驱动用户完成这个魔法数字，比如将关键行为设置成用户任务完成了就可以有一些激励。
但是切记要找到一个平衡，千万不要为了达到数值而去做激励，关键要让用户体会到产品的价值。
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来源：刀姐doris（ID:doriskerundong）
