App用戶留存率計算公式和預估方法是什么？每一個應用開發者都希望用戶數能快速增長，但是只關注用戶導入而忽視了用戶流失，就像往一個蓄水池里注水，只開源不節流，往往會竹籃打水一場空。基于此，App運營指標中引入了“用戶留存率”這個概念，用來體現了應用的質量和保留用戶的能力。

App用戶留存率計算公式和預估方法

　　一、App用戶留存率計算公式

　　什么是留存?顧名思義，就是留下來的用戶。一批用戶在某段時間內開始使用應用后，經過一段時間，仍然繼續使用該應用的被認作為留存用戶;這部分留存用戶占當時用戶的比例就是用戶留存率。

　　用戶留存率英文為User Retention Rate，一般在計算公式里縮寫為R。用戶留存率是相對數據，可以定義新增用戶的留存率或活躍用戶的留存率，統計單位時間可以是日、周、月，用戶可以是賬號登錄也可以是設備登錄，具體看業務需求自定義。下圖為友盟關于新增用戶留存率的統計截圖：

　　新增用戶留存率通常看次日留存率、3日留存率、7日留存率、14日留存率和30日留存率。

　　App用戶留存率計算公式：新增用戶留存率=第N天登錄用戶數/第1天新增用戶數*

　　次日留存率：在次日(第2天)登錄過的用戶數/第1天新增用戶數*

　　3日留存率：在第3天登錄過的用戶數/第1天新增用戶數*

　　7日留存率：在第7天登錄過的用戶數/第1天新增用戶數*

　　14日留存率：在第14天登錄過的用戶數/第1天新增用戶數*

　　30日留存率：第30天登錄過的用戶數/第1天新增用戶數*

　　注意：這里的留存是離散的概念，不要求用戶在N天內每天都登錄。

　　為方便理解，舉個例子：

　　第1天，新增了500用戶;

　　第2天，這500用戶中有200人登錄過，次日留存率為：200/500*=40%

　　第3天，這500用戶中有150人登錄過，3日留存率為：150/500*=30%

　　第7天，這500用戶中有100人登錄過，7日留存率為：100/500*=20%

　　第30天，這500用戶有50人登錄過，30日留存率為：50/500*=10%

　　上述案例就是Facebook中流傳的“40-20-10”留存率規則，規則中的數據代表次日留存率、第7日留存率和第30日留存率，如果你想讓游戲的DAU超過100萬，那么新用戶的次日留存率大于40%，7日留存率和30日留存率分別大于20%和10%，這其實是非常難的，小澤曾聯運過iOS手游，次留基本在20%~30%。

　　不同行業用戶留存率參考標準：

　　游戲：次留30%，7日留存15%，30日留存<5%

　　電商：次留35-40%，7日留存15-20%，30日留存5-8%

　　教育：次留25-35%，7日留存10-15%，30日留存5-8%

　　活躍用戶留存率計算公式與上述新增用戶留存率的邏輯相同，只是把第1天新增用戶數替換成第1天活躍用戶數即可。通常活躍用戶留存率會高于新增用戶留存率，主要是因為活躍用戶包含了歷史沉淀下來的老用戶，這批用戶往往具備較高的忠誠度。

　　如下圖所示，對比上圖的新增用戶留存率，活躍用戶留存率要高2~3%。

　　二、App用戶留存率預估方法

　　在通過用戶留存率計算活躍用戶(DAU)或預估用戶終身價值(LTV)時，都需要對App用戶留存率進行預估，預測App未來30天、90天、180天的用戶留存變化趨勢。

　　App用戶留存率預估方法其實很簡單，通過一個Excel表格就能完成：

　　1、導出Excel格式的歷史用戶留存率，求得加權平均用戶留存率;

　　如果只用1天的數據進行預估，誤差可能較大，建議取至少1周用戶留存數據，根據每日新增用戶數進行加權平均。以下為一款免費應用，主要用于測試目的進行開發的，功能簡單，所以留存數據比較感人，取了2021年6月的30天加權平均新增用戶留存率。

　　2、全選加權平均用戶留存率數據，點擊<插入>欄目中的<圖表>，選擇;

　　3、點擊散點圖上的散點，右鍵選擇<添加趨勢線>;

　　4、點擊<趨勢線選項>中的<對數>或<乘冪>，勾選<顯示公式><顯示R平方值>兩個選項，左側會出現模擬趨勢線，x代表天，y代表留存數值，R2代表趨勢線的匹配精度，越接近1代表越準確。

　　根據對比，最終選擇了<乘冪>，匹配精度R2=0.9837，所以選擇了公式：y=0.1569x^(-1.116)

　　5、通過公式計算未來用戶留存數據。

　　比如預估60天后的留存數據，y=0.1569*60^(-1.116)=0.16%

　　最后要提醒一點，App用戶留存率數據不同，生成的計算公式也會不一樣，不要直接套用上述公式。關于“App用戶留存率計算公式和預估方法 ”就為您介紹到這里了，希望可以幫到您。