如何让用户对你爱爱爱不完

诸葛君说：还记得上次信誓旦旦地说要坚持跑步，然而没坚持几天就放弃了；还记得上次斩钉截铁地宣称，要努力学习提升自我，但也没有坚持几天，学习网站的用户名和密码就忘记了。 相信大部分人都有过以上类似的经历，甚至不止一次。我们明确地知道做某件事情是有价值的，但就是由于种种原因，最终选择了放弃。这是我们作为用户的困惑，换个角度，这也是产品设计人员在规划产品时的困惑。要保持用户长久的粘性和活跃，其挑战之大，可想而知。 本文结合用户在不同生命周期的不同需求探讨如何减少老用户的流失，提升活跃、留存和粘性。 1、定义流失用户 找到不活跃用户处在成长的何种阶段，分析其流失原因，并分别找到其流失预警指标，拟出不同的解决方案进行预防。同时，与核心用户保持密切联系也是至关重要的，因为这将帮助我们更快地找出用户流失的原因。本文稍后将结合日常业务场景，教你如何通过数据洞察提升留存。 2、推送和活动 消息推送和有吸引力的活动是激发“休眠”用户的必选项，但推送精准度、频率、时段、质量、落地页等都是决定推送效果的重要因素，而且推送的优化应该是永久性的。在推送的时候尽量使用一些能够迅速引起共鸣的文案，以人格化的语气和用户沟通。 比如，一些淘宝店，卖萌调侃的话无所不用其极，让用户感觉到推送文案的背后是一个真实的人，而不是一个冷冰冰的机器，总之要不断换着花样吸引用户的注意。 3、以活跃用户带沉睡用户 老用户与活跃用户的分享行为是产品宣传的巨型社交分享流量，也是引导用户和用户之间产生联系以提升活跃度的高效方案。优秀的产品会说话，通过持续推出高于用户期望的新亮点打动用户，在留住已有用户的同时还会自传播带来更多的新用户，形成正向循环。通过挖掘用户潜在兴奋点，并且从产品或者内容的角度来实现，同时注意自传播载体的生成，如产品内引导分享、活动引导分享等。 网易云音乐不定期推出的刷屏H5，比如上图就是根据对几段音乐的直觉，选出你对音乐的感知，进而制作出你的网易云音乐使用说明书，就是结合产品的内容传播。 4、影响用户留存的关键指标 最后，我们结合日常业务场景，以某电商类产品寻找用户决策周期为例，教你如何通过数据，预测这一影响用户留存的关键指标。首先，我们筛选出在9月新增的用户并且在任意时间完成至少1次购买支付行为的用户，假设筛选结果为1000个用户符合此条件，以此作为基准样本。 接下来，我们在9月新增的用户中逐一筛选出在新增后1天付款，2天付款，3天付款，4天付款，7天付款，8天付款、9天付款的用户群。 假设筛选结果如下表： 很明显，用户在“新增后7天”是购买转化增幅最大的一天，比“新增后6天”增长110人，但相比“新增后8天”的购买人数，用户的购买动力明显减弱，只比前一天增长了10人（210人-200人），因此，新增后7天可能是该电商产品的用户决策周期。 最佳的召回节点就在：用户新增后7天尚未完成购买时。通过诸葛io智能触达功能，我们为注册成功7天内没有支付成功的用户推送一条push（推送一张新手优惠券，或者提醒TA新手红包即将到期），引导用户完成首单转化。 这样触达的好处是，将用户进行分层运营，毕竟产品内的用户所处的生命周期阶段各不相同，有去年注册，也有上周注册的，针对每个用户对产品的价值，采取精准的运营策略。 总之，当目标客群好不容易通过一系列手段成为我们的新增用户后，怎么让这些老用户保持活跃，怎么让老用户在产品中不“沉睡”，就是在拉新后企业必须面对的难题。要想让用户愿意长期留下来，频繁地使用产品，除了确保产品内容的价值外，还需要在用户心理的各个节点上，进行适当的引导与刺激。   -八大数据分析模型- 八大数据分析模型之——用户模型（一） 八大数据分析模型之——事件模型（二） 八大数据分析模型之——漏斗分析模型（三） 八大数据分析模型之——热图分析模型（四） 八大数据分析模型之——自定义留存分析模型（五） 八大数据分析模型之——粘性分析（六） 八大数据分析模型之——全行为路径分析（七） 八大数据分析模型之——用户分群模型（八） PS：要了解更多数据分析具体的技巧、方法论及实战案例，点我领取 诸葛io，你身边的数据驱动教练 欢迎添加微信：zhugeio2016一起探讨交流

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