圖片來源：圖蟲創(chuàng)意

談到產(chǎn)品增長，很多人都關(guān)注流量，但其實更應(yīng)該關(guān)注留存率，即留存用戶占當時新增用戶的比例，因為產(chǎn)品只有較高的留存率，才有可能獲得長期穩(wěn)定的增長，尤其是用戶規(guī)模的增長。

《硅谷增長黑客實戰(zhàn)筆記》的作者曲卉曾在書中舉過這樣一個例子：假設(shè)a公司和b公司從零起步，a公司月留存率80%，月新增500萬用戶；b公司月留存率95%，月新增250萬用戶。6個月后，a公司依舊領(lǐng)先b公司，而3年之后，b公司將反超a公司。

這就是留存的復(fù)利效應(yīng)，它將保證發(fā)展處于相對劣勢的一方擁有反超的機會，以時間換空間，而能實現(xiàn)這一戰(zhàn)略目的的前提，就是擁有較高的留存率。如果把a公司和b公司換成任意一家其他企業(yè)，依然同理。

所以，留存率是產(chǎn)品增長需要關(guān)注的核心指標之一，那如何才能保證留存率？只需把握一點——把新用戶變成老用戶。

老用戶不一定是付費用戶，而是長期活躍的具有黏性的用戶，具體表現(xiàn)為對產(chǎn)品有較高的使用頻率和較長的使用時間。所以，把新用戶變?yōu)槔嫌脩粢獜奶岣咚麄兊氖褂妙l率和延長他們的使用時間入手。

想要新用戶愿意高頻且長期使用你的產(chǎn)品，就要讓他們體驗到產(chǎn)品的核心價值及“啊哈時刻”，這是新用戶轉(zhuǎn)變?yōu)槔嫌脩舻年P(guān)鍵動力。此外，還有其他幾個驅(qū)動方式，筆者總結(jié)了如下三種。

個性化推薦

所謂個性化推薦是根據(jù)每個用戶的需求或興趣持續(xù)提供他們喜歡的內(nèi)容和產(chǎn)品，操作前提是用戶畫像足夠清晰，用戶需求足夠明確。

當我們想要深入了解一個用戶時，可采用的方式主要有兩種，一種是一對一與用戶進行深度交流，另一種是基于用戶行為的大數(shù)據(jù)進行算法分析。前一種方式多用于高客單價消費階層的C端用戶和B端用戶的長期維護，因為彼此有較強的信任關(guān)系，且對用戶需求的掌握相對精準，所以在推薦新產(chǎn)品時，會有很大的成交概率。后一種方式則是內(nèi)容型App和交易型App的主要留存手段，如今日頭條和抖音的內(nèi)容算法推薦、淘寶和京東的購物車商品算法推薦等，都是通過精準的內(nèi)容和產(chǎn)品推送，吸引客戶持續(xù)閱讀和下單。

接下來，筆者以內(nèi)容類App為例，從用戶入手，簡單分析通過個性化推薦提升留存率的過程。

選擇內(nèi)容標簽

一般在促活階段，系統(tǒng)會引導(dǎo)用戶選擇感興趣的內(nèi)容標簽，這是個性化推薦的前提，也是數(shù)據(jù)記錄的起點。例如，假如筆者注冊一個內(nèi)容類App的賬號，選擇了歷史、搞笑、科技三個標簽，進入正式界面就會看到依據(jù)這三個標簽推薦的幾條內(nèi)容，這些內(nèi)容多數(shù)是優(yōu)質(zhì)的。在這種情況下，標題吸睛、含有關(guān)鍵詞、配圖誘人等都是吸引筆者點擊內(nèi)容的關(guān)鍵因素。

記錄瀏覽行為

只要用戶點擊并瀏覽文章，系統(tǒng)就會開始記錄用戶的行為，如記錄用戶閱讀文章的速度，記錄用戶點擊相關(guān)的文章的頻率，以及記錄用戶是否有對這些文章進行點贊、分享、評論、收藏等。

圖片來源：圖蟲創(chuàng)意

優(yōu)化推薦模型

記錄用戶行為后，系統(tǒng)會將其轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)輸入到算法模型里。同時，因為用戶的行為一直在被記錄，更多維度的數(shù)據(jù)會將算法模型持續(xù)地優(yōu)化下去，更多符合用戶需求的內(nèi)容也會涌現(xiàn)出來，從而讓用戶花越來越多的時間去使用產(chǎn)品。

事實上，今日頭條和抖音能夠崛起，就得益于個性化推薦帶來的增長效果，尤其是抖音，借此在短短幾年內(nèi)就躋身互聯(lián)網(wǎng)大規(guī)模流量池之一，成為兵家必爭之地。

筆者在剛接觸抖音時，就瞬間被系統(tǒng)推薦的有炫酷特效的視頻所吸引，后來因為經(jīng)常瀏覽這類視頻，系統(tǒng)就持續(xù)推薦同類視頻，導(dǎo)致筆者每次打開抖音都會花費幾個小時的時間進行瀏覽，相信有很多朋友也都有過類似的感受?？梢姡惴ǖ膫€性化推薦能讓用戶投入足夠的時間到產(chǎn)品中，這必然會推動留存率的提升，為變現(xiàn)提供可能。

精細化召回

精細化召回是提升留存率最基本和最穩(wěn)妥的手段之一。在做用戶分層時，我們往往依靠用戶分層模型，常用的用戶分層模型有如下幾種。

? 分群模型：將某一層用戶按照某一維度進行劃分，比如將注冊用戶按照年級或地區(qū)分群，另外還可以按照多個維度進行分群，?；趦蓚€維度，畫四個象限，然后再定義每個象限的用戶屬性。

? 金字塔模型：根據(jù)業(yè)務(wù)流程或參與度等指標對用戶進行分層，分層后用戶整體分布呈金字塔狀。如按照“下載→注冊→付費→復(fù)購”模型可將用戶分為新用戶、興趣用戶、付費用戶、忠實用戶等。

? RFM模型：取最近一次用戶行為時間（Recency）、用戶行為頻率（Frequency）、用戶行為帶來的“總收益”（Monetary），從這三個維度劃分用戶層級，并據(jù)此分類和設(shè)定運營指標。

? 生命周期模型：用戶生命周期分為新手期、成長期、成熟期、衰退期、流失期五個階段，可根據(jù)各階段的特點，針對不同階段的用戶設(shè)計運營目標和策略。

以上就是常見的幾種適用于提升留存率的用戶分層模型，接下來重點講解如何使用用戶分層模型進行精細化召回，提升留存率。

精細化召回就是在用戶分層和流程上做細節(jié)化的操作，從而保證整體召回效果，它的邏輯很簡單，即設(shè)目標→分用戶→找問題→定策略→迭代流程。

接下來我們就以活動激勵作為召回策略，以實現(xiàn)某讀書類App留存率的提升為例，講述如何根據(jù)這套邏輯進行精細化運營。

? 設(shè)目標：根據(jù)流程引導(dǎo)讀書類產(chǎn)品已有的用戶參與活動，實現(xiàn)召回，目標為提升讀書產(chǎn)品的DAU。

? 分用戶：選擇以上列舉的用戶分層模型進行分層，如通過生命周期模型對用戶進行分析，并依據(jù)產(chǎn)品使用時長，得到5個有效用戶層級，然后再根據(jù)數(shù)據(jù)對用戶進行標簽化管理。

? 找問題：觀察不同層級用戶的數(shù)量和標簽，分析每個層級用戶的實際需求和特點，如新手期用戶就有對讀書產(chǎn)品不夠熟悉、黏性不強等特點。

? 定策略：為不同層級用戶設(shè)置針對性活動，如對成長期用戶采用正常促銷策略、對成熟期用戶采用“少量優(yōu)惠+新書上架通知”的優(yōu)惠策略、對流失期用戶采用“大促活動+高頻率推送召回”的策略。

? 迭代流程：根據(jù)策略設(shè)計具體的召回流程，并依據(jù)數(shù)據(jù)跟蹤檢驗活動激勵的效果，尤其是在節(jié)點、文案、布局、路徑等方面，要根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果，及時進行調(diào)整和優(yōu)化。

無論哪種用戶分層模型，都可以利用這套邏輯來設(shè)計具體的精細化召回策略，以提升產(chǎn)品的留存率。

圖片來源：視覺中國

設(shè)計任務(wù)體系

除了個性化推薦和精細化召回，還有一個能夠提升用戶黏性的留存策略，即設(shè)計任務(wù)體系。

它的原理其實很簡單，就是將所有相關(guān)步驟拆成多個小任務(wù)，用戶每完成一個小任務(wù)就可以獲得可累積的虛擬獎勵，以此促進用戶持續(xù)完成任務(wù)，直至形成習慣，從而提升用戶對產(chǎn)品的使用頻率并延長用戶投入產(chǎn)品的時間。

為什么任務(wù)體系可以讓用戶形成習慣？主要基于一個經(jīng)典的產(chǎn)品運營模型：觸發(fā)→行動→多變的酬賞→投入。

觸發(fā)

所謂觸發(fā)，就是讓用戶使用你的產(chǎn)品，但觸發(fā)需要誘因，即吸引用戶產(chǎn)生使用行為的主要動力。誘因有很多種，既有視覺上的，也有聽覺上的；既有外部的，也有內(nèi)部的。

由外部誘因產(chǎn)生的觸發(fā)叫作外部觸發(fā)，由內(nèi)部誘因產(chǎn)生的觸發(fā)叫作內(nèi)部觸發(fā)。很多時候，用戶使用行為的“開啟”都是由外部觸發(fā)完成的。例如，你在朋友圈看到一張醒目的海報，海報文字內(nèi)容為“1小時學會PPT版式設(shè)計”，而此時你正在發(fā)愁PPT的設(shè)計問題，于是在外部觸發(fā)下，你掃碼查看了具體的內(nèi)容，“開啟”使用行為。

而在任務(wù)體系下，通過短信、App的推送消息、公眾號的模板消息等方式發(fā)送召回信息，則是最常見的外部觸發(fā)方式。當用戶看到這些渠道發(fā)送的任務(wù)信息時，常常會因為好奇而點擊，由此進入執(zhí)行關(guān)鍵行為的階段。

行動

行動是該模型的第二個環(huán)節(jié)。所謂行動，就是用戶出于某種期待做出的行為和舉動，這種舉動往往會在關(guān)鍵行為的引導(dǎo)步驟下發(fā)生。還以朋友圈的海報為例，掃碼查看具體內(nèi)容就是用戶被觸發(fā)之后的行動。

而對于任務(wù)體系的設(shè)計來說，讓用戶完成的每個具體任務(wù)就是該模型的行動環(huán)節(jié)，如簽到、分享、閱讀、回答等。其中，任務(wù)中規(guī)定的任意行為都要有簡單的說明、引導(dǎo)或跳轉(zhuǎn)，因為用戶愿意做出行動主要出于兩個動因：一個是該行為簡單，易于操作，不需要付出較高的學習成本；另一個是用戶有做出行為的主觀意愿，一旦違背這兩個動因，任務(wù)體系將失去作用。

多變的酬賞

前面提到，用戶在做出行動時是有所期待的，這意味著我們要在對應(yīng)環(huán)節(jié)回應(yīng)這個期待，也就是對用戶行為做出一定的反饋，即酬賞。

首先，酬賞是多變的。這個特點體現(xiàn)在用戶做出行動的過程中，即讓用戶感到不斷有驚喜出現(xiàn)。比如你在掃碼查看課程內(nèi)容時，發(fā)現(xiàn)大綱描述的內(nèi)容非常符合你的需求，而你的預(yù)期是其與你以前看到的大多數(shù)大綱相似，這就是多變的酬賞。

對于任務(wù)體系來說，用戶完成任務(wù)就會感受到多變的酬賞，例如：

? 閱讀完一篇文章，恰好這篇文章質(zhì)量很高，這是第一種酬賞；

? 完成任務(wù)，系統(tǒng)給予對應(yīng)的虛擬獎勵如50積分，這是第二種酬賞；

? 在查看積分獎勵時，發(fā)現(xiàn)累積的積分可以用來兌換獎品或參與抽獎，這是第三種酬賞。

經(jīng)過這三種酬賞的疊加刺激，用戶更愿意進行下一個任務(wù)，直至完成全部關(guān)鍵行為。所以，在設(shè)計任務(wù)體系時，酬賞的形式至關(guān)重要，它決定用戶的下一步行動，以及對產(chǎn)品的后續(xù)使用。

投入

投入是該模型的最后一個環(huán)節(jié)，即讓用戶有所付出，只有讓用戶對產(chǎn)品有所付出，才有可能啟動下一次觸發(fā)、行動和酬賞，讓該模型實現(xiàn)循環(huán)。

典型的投入形式有：免費領(lǐng)課、付費下單、虛擬充值、兌換獎品及收藏文章等。

在設(shè)計任務(wù)體系時，將積分體系與商城兌換、現(xiàn)金充值等流程打通，以及完成任務(wù)后贈送和產(chǎn)品相關(guān)的獎勵、權(quán)益等，都是讓用戶進行投入的有效手段。

通過使用該模型的框架進行分析，我們可以發(fā)現(xiàn)任務(wù)體系幫助產(chǎn)品提升留存率的底層邏輯，只要把握好從“觸發(fā)”至“投入”幾個環(huán)節(jié)的相關(guān)要點，就可以有效提升留存率。

以上就是留存環(huán)節(jié)中讓新用戶變?yōu)槔嫌脩舻牡讓舆壿嫼拖嚓P(guān)策略，我們在運營不同類型的產(chǎn)品的時候，可以參考相關(guān)內(nèi)容，進行更有效的策略設(shè)計。

本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號“野生運營社區(qū)“（ID：dugu9bubai），作者野生運營。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。