如何通過數據分析發現產品運營的用戶留存問題?

　   在進行產品運營活動的時候，用戶是一個重要的元素，要想充分做好運營，收獲好的效果，一定要做好對用戶的分析，其中比較重要的就是用戶留存的問題。在產品運營中，通過數據分析能很好地發現用戶留存的相關問題。


　　一、數據分析方法：

　　用戶分群對比分析法,根據用戶畫像，將用戶分成不同人群，研究分析不同人群對應的留存情況。比如經濟水平高的用戶在電商類平臺上消費單價和頻次都應該很高。

　　用戶行為分析法，通過后臺的用戶的不同行為，分析研究其對應的留存情況。比如愿意分享產品的用戶中留存下來的用戶肯定要多。

　　二、用戶留存率低的原因：

　　1、存在程序漏洞、性能瓶頸。強行閃退、反應遲鈍、靈敏性弱、體驗差。亞馬遜統計數據表明，網站的打開時間每多延遲100毫秒，就意味著造成了100萬美元的營收損失。

　　2、用戶被頻繁騷擾。現在一些產品每天短信、PUSH、郵箱等多種形式多次騷擾用戶，導致用戶反感，結果卸載產品。

　　3、話題產品的熱度減退。支付寶在除夕期間推出的積五福為其帶來了大量的用戶，但是除夕過后，好多人就不再使用支付寶了。

　　4、有更好的替代品。世界級搜索巨頭谷歌在進軍中國時信心十足，可惜發展之路坎坷，在2022年宣布全面退出中國后，其面向中國用戶的服務水平下降，而在此時百度的出現，讓更多的轉向了百度。

　　5、需求不再存在，產品生命周期終結。

　　相信通過以上分析介紹，大家應該知道如何通過數據分析來發現產品運營的用戶留存問題了。