社群推广短链接再次重回大家推广计划中的重要位置。做过社群推广的朋友大家都应该有一个同感，就是难！这个难主要难在内容发出去都很难，社群推广中链接被删、链接被封已经成为一件常事，而使用缩短链接工具就可以解决推广中的各种受限问题。
编辑导读：留存率是用来衡量产品的基本指标之一，通常用来反映用户粘性的高低，留存率越高，用户粘性越高。影响留存率的因素有哪些呢？应该怎么去提高留存率呢？本文作者将对这些问题进行一一解答，希望对你有帮助。
最近公司对需求的结果量化考核更加谨慎了，不再像原先随意写一个预估目标数据就行了，这时候突然发现我们平日了都只了解留存率如何计算，但是从未了解过增量留存率如何进行量化计算，带着这个问题我又一次重新审视了“如何提升功能留存率”这个产品中常见的命题。
一、什么是留存率
想解决提升功能留存率，首先还是需要了解什么是留存率。通俗来说留存率常用于反映用户粘性高低，当留存率越高时，用户粘性越高。
1.1 产品属性对留存率的影响
当然也不是所有的产品或者功能都是追求留存的，留存率不光只跟产品设计的好坏有关，也和产品自身的属性有关。
对于工具型产品像微信、滴答清单、石墨文档、同花顺这些工具效率软件，留存越高，最终商业价值也越高。而像世纪佳缘、贝壳、懂车帝这类复购率低，客单价高的产品其本身的指标则更关注于客单转化率。
对于猫眼、美团这类客单周期较长，则更关注长周期留存率如：7日、14日留存，并且需要通过拓展业务场景提高用户使用频率。
1.2 流失率
我们经常关注会关注留存率，而往往忽视了和它相对的、也同样重要的指标：流失率。留存率的增量也往往从流失率中获取。
1.3 计算公式
留存率=某范围活跃用户数在第N日仍启动该App的用户数的占比
N日内再次点击行为，会将一部分的流失用户（存在前几日登陆后续不再登陆但被计算在内的情况）计算在内，造成偏差，因此不推荐这种计算方式。
增长留存率=流失率*流失用户功能需求占比*其于因素转化率
二、留存率低的因素
留存率低的原因有很多，但是归根结底总结下来也就3类：
2.1 产品价值不足或服务不足
就是你的产品需求不够痛或者你的产品需求根本就是产品自以为的需求而不是用户的需求，这个阶段需要重新审视自己的需求，通过调研和相关数据的论证支撑来确定用户是否真的需要这个功能，是否真的能为他们带来价值。
2.2 用户画像与产品需求不匹配
除此之外还与用户分层有关：
- 目标用户没有问题，但是对于产品的目前用户生命周期来说，功能用户群体太少，不足以支撑起整个功能留存。
- 渠道流入的目标用户口径过大，导致用户意愿度低，导致后续在转化时容易流失。
2.3 没有体验到产品价值或服务时就流失
这个阶段我们认为用户流失原因主要源于未走完功能的全部流程，在转化过程中就流失，并未体验到产品或功能的核心价值。这点影响产品侧因素主要分为：设计复杂度、引导转化率、复用率。
- 用户由于功能使用起来过于复杂，不能够清晰的预知下一步的动作结果，导致用户在使用完成之前就不再使用。
- 在功能设计阶段并未做好引导、提示和转化的设计，此时大部分用户对功能细节的容忍地小于对功能本身的容忍度，导致在转化过程中流失。这时候则应该更加关注功能引导方面：信息结构展示、提示文案、功能使用引导、关键交互的提示。
- 用户体验完完整流程后并不一定立刻体会到产品的价值，需要用时间来用户习惯的培养，这时候则应该通过额外的运营手段提高用户的使用频率。
三、如何提高留存率
以下均已搜索功能为例：
3.1 核心指标是什么？
确定产品/功能的核心指标是什么，频率（日、周、14日）、用户范围（单功能/整体用户、新/老用户）、处于的状态周留存（搜索有结果/搜索无结果）。
3.2 功能的核心价值是什么？
明确的产品能为用户来什么样的核心价值。
例如搜索功能：核心价值则是满足用户寻找内容需求，更深层需求：寻找内容要快速、准确、结果单一或少、是自己想要的，对产品侧的价值则是流量的分发和转化。
3.3 影响留存关键行为路径有哪些？
简单说就是做需求分析，通过数据和调研明确在目前功能存在的缺陷和不足，这些即为用户的需求点。对这些需求点进行优先级排序，对哪些主要影响用户体验，哪些次要印象，哪些不影响，哪些对用户用户发现功能的核心价值存在影响的都要进行区分。
例如搜索功能：关键路径则包括，输入-输出-跳转。
3.4 确定关键行为场景
明确要优化的需求点进行场景分析，具有哪些特征的用户会在哪些特定的场景下有这样的需求点。清晰且明确的说明用户—场景—需求的产品需求逻辑。
例如搜索功能：用户在输入阶段不知道想输入什么、输出时则匹配不到想要的结果、输出多内容时如何快速找到想要结果、跳转时不知道下个页面内容。
3.5 设计并引导
针对3.3进行解决方案的设计并引导用户相关流程。
3.6 满足的同时，提升离开成本
有时其核心价值本身价值较小，用户离开成本较低。此时则需要通过个性化服务、自定义设置等一些措施提升用户的离开成本，即使不适用，但软件迁移本和用户习惯的养成也会驱使用户留在软件内。
