如何判断用户在不断增长？

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以前做产品的时候，总是用“日活”、“周活”、“月活” 来检测App，认为活跃用户数不断上升，就代表客户在不断增长。
其实这是不准确的，有可能只是公司做了很多拉新的活动，带来了更多人，掩盖了流失率居高不下的问题。
也就是说，拉新人数超过了流失人数，我们暂时没有意识到客户流失的问题，但实际上，如果我们停止拉新，很可能日活就会不断降低。

那如何判断用户在不断增长呢？

我们可以用留存堆积图来判断。用新用户数量+老用户留存，这些用户数加起来才是真正的用户增长。

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想要实现真正的增长，就要想办法让用户留下来。

为什么要关注留存呢？

主要是现在获客成本是非常高的，无论是时间还是金钱，成本都非常高。而客户产生价值往往需要很长时间才能产生，如果我们没有想办法把客户留下来，那么这个客户的获客成本相当于白花了。

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从上图可以看出，从获得客户，到从客户身上产生利润，时间是非常长的。在这种情况下，客户留在我们产品的时间越长越好，这样利润的面积就会越来越大。

如何优化产品提高留存？

思路：一条常见的留存曲线包含 振荡期、选择期和平稳期。

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总的来说，在 振荡期、选择期，我们应该多关注新用户留存，也就是提高次日留存率，而进入平稳期后，着重关注产品功能的留存。

留存分析步骤如下：

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通过监测数据，当我们发现留存率下降这个问题时，接下来就需要探索数据来发现留存下降的原因。

这个过程我们可以通过用户访谈、用户反馈、用户使用行为来分析用户遇到的问题。
这个过程需要不断的假设，检验，来找到真正的问题。

这就要求我们能把各个核心功能都监控好，这样才能发现异常，开始分析问题。

另外，我们可以寻找Magic Number。
也就是分析出新用户使用过哪些功能，或者发生过什么行为后，他们就留下来了。

为此可以做如下几点：

1. 明确衡量的目标：对于我们来说，我们关注的是第一周的留存和次周留存之间的关系。具体来说，我们希望找出用户的那些次周留存高的行为。
   2.确定新用户早期 On Boarding 时候的行为。比如登录次数，信息发送个数，关注人数，分享次数，点赞次数等。
   3.分别计算在一定时间内这些行为和次周留存的相关关系，找出在第一周不同行为的次数和次周留存率之间的关系。

通过上述行为，找到可能的Magic Number，再通过测试，找到真实的魔法数字。一旦找到，将会带来巨大的增长。

一旦留存曲线提升上来后，我们就可以做用户的变现甚至于其他事情，这样我们的用户才能慢慢地增长，最后实现留存的增加。