解析應用程式留存率,了解良好應用程式留存率的定義 - Mixpanel

什麼是應用程式留存率(Rentention Rate)?

良好的應用程式留存率定義取決於應用程式的所在產業、用戶群、業務模型。對於某些應用程式而言,留存與定期訂閱有關;對於其他的應用程式而言,留存則是關於一次性的訪問或是購買。產品團隊應將其留存率與所在產業裡類似的公司進行基準比較。例如,在電子商務領域當中,33%的留存率是很出色的表現。

如何定義良好的應用程式留存率

要比較留存率可能是一件不簡單的事,留存率通常以百分比表示,用於衡量有多少用戶採取了動作、成為回頭客、再採取後續動作。然而,每一間公司對於「動作」可能會有不同的定義。

客戶留存率公式:
留存率 = (期間結束時的客戶數 – 期間內獲得的客戶數) / 期間開始時的客戶數) x 100

例如,如果你在期間結束時有150個客戶,在期間開始時有124個客戶,而你獲得了30個新的客戶,你的等式就會是:

(150-30) / 124) x 100 = 97% 留存率% 

電子商務公司可能會將動作定義為重複購買,亦即是回購率;社交媒體應用程式將動作定義為重複登入;新聞應用程式將動作衡量為續訂。他們的定義無從比較,即使是同一產業中具有相似客戶群的兩個應用程式,其衡量回客率的方式也可能有所不同。要定義「良好」的應用程式留存率,最具經驗性的方法,就是讓產品團隊根據其自身過去的表現進行衡量。然而,Mixpanel 對 13 億的用戶進行了消費者行為研究,這些用戶共觸發了500億次的事件。Mixpanel 針對金融、SaaS、電子商務和媒體產業計算了以下的數值。平均應用程式留存率(50%):

Retention graph

2017年,Mixpanel 按照產業劃分每週回客率的產品基準報告。

電子商務產業的回客率相對於 SaaS、媒體和財務產業最低,所有產業從第一週到第二週都經歷了類似的流失情況。精英級應用程式留存率 (90%):

Elite app retention chart

2017年,Mixpanel按照產業劃分,精英級應用程式留存率的產品基準報告。

具有精英級留存率的公司,其留存率在第一週至第二週之間也有類似的流失情況,但程度明顯小很多。然而,這項研究中寬泛的平均值可能略有欺騙性。即使在每一間公司的內部留存率也會因為平台而有所不同。例如,Mixpanel 發現行動應用程式的平均留存率為41.5%;網頁應用程式的平均留存率為 10.3%。這之中存在著倖存者偏差效應,也就是說,訪問網頁比下載應用程式更容易,因此真實情況有可能是,那些費心下載應用程式的人比那些訪問網站的人更容易留存。

為了準確衡量留存率,團隊需要能夠區分各種平台和作業系統的產品分析。沒有這類型的產品分析,產品團隊就無法深入探討有關留存率的問題,也無法為特定的平台和用戶群組設定合理的留存目標。

為何提高應用程式留存率如此重要?

與留住客戶相比,許多公司更重視獲取新的用戶。獲客率是一個引人注目、更有看點的指標,似乎可以推動上市應用程式公司的股價,如 Snap, Inc.、Facebook 和 Twitter。然而,如果公司在留住新客戶方面沒有付出相同的努力,那投入的也只是一場空。根據哈佛商業評論報導,留住客戶的投入比起獲取新客戶少很多。客戶回客率更高的公司可以節省廣告和行銷獲取成本,這些成本常常會降低每個客戶的生命週期價值。Bain & Company 一項研究表示,回客率只需提高 5%,就能幫助公司將利潤提高25%至95%。應用程式用戶如果能長期留存,他們可以帶來更豐厚的利潤,具有更高的穩定性,並且更有可能為產品做宣傳。因此留住用戶是一項明智的投資。

哪些因素會帶來更高的應用程式留存率?

影響應用程式留存的因素很多,但對大多數公司來說,關鍵在於用戶是否在產品中發現價值。這能讓他們的生活更輕鬆嗎?這款產品提供的效用是他們生活中不可或缺的嗎?該應用程式是否引人入勝?為了提高回客率,產品團隊必須嘗試了解用戶在產品的哪些方面尋找到價值,並提供更多高價值體驗。消費類應用程式的用戶或客戶流失率通常較高,因為消費者有大量的替代選擇。B2B 應用程式的用戶通常會在訂閱期內「套牢」,與之不同的是,消費類應用程式的用戶有一點不滿就可能流失。成功的公司會透過追蹤指標和分析客戶研究,來解決流失的問題。他們進行用戶訪談、研究、和測試使得用戶旅程更順暢,並且使用應用程式分析來衡量各種指標,如 LTV、每日活躍用戶數 (DAU)、每個用戶平均收入 (ARPU),以及確保他們可以創造價值的其他指標。借助應用程式分析,產品團隊可以:

  1. 追蹤用戶
  2. 獲取關於開發問題的提醒
  3. 發現更深層的用戶見解

應用程式分析在用戶留存方面的最大作用就是自動完成用戶旅程的各個環節。用戶未必總是能在應用程式中找到所需,產品團隊無法一一指導每個用戶,但應用程式分析可以做到。應用程式分析可以自動發送特別的訊息來吸引用戶,將用戶分成群組,提供教學課程,並竭盡所能地提高留存率。

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