大数据用户行为分析 | 用户留存分析 | 九数云BI
大数据用户行为分析中的用户留存分析模型是企业了解用户行为、优化用户体验、提升客户忠诚度的重要工具。本文介绍了这一模型的场景与模板。
大数据用户行为分析中，留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，即考查看进行初始行为后的用户中， 经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）。留存不仅是个可以反映客户粘性的指标，更多地反映产品对用户的吸引力。
1）周留存，以周度为单位的留存率，指的是每个周相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。
2）月留存，以月度为单位的留存率，指的是每个月相对于第一个周的新增用户中，仍然还有登录的用户数。
这些核心指标可以帮助企业了解用户在短期、中期和长期的留存情况，找出用户流失的关键时间点。
大数据用户行为分析场景应用
某会员店连续做了几周拉新活动，想要分析参与拉新活动的用户留存情况，使用九数云的用户留存分析计算模型后，即可直接展示周留存情况。九数云通过热力图展示了初次下单的客户数，结果如下：
在活动举办后，当周有大量新用户注册，但在随后的3周后下单的用户持续减少，流失情况比较严重，则可以选择在第3周内增加复购活动，通过赠送优惠券来刺激3周内注册的新用户下单。
大数据用户行为分析模型复用
大数据用户行为分析之用户留存分析计算模型已上架至九数云模板市场，点击即可应用。
应用模板后，将用户单表信息替换成您需要清洗的用户下单表，即可分析月/周用户留存。也可以在应用模板后，将要分析的数据添加到用户留存分析的项目中，创建分析表，直接添加分析步骤-计算模型。
总结
大数据用户行为分析中的用户留存分析模型是企业了解用户行为、优化用户体验、提升客户忠诚度的重要工具。通过系统地收集、清洗、分析用户数据，并根据分析结果制定相应的策略，企业可以有效提高用户留存率，实现业务的持续增长。
希望九数云的用户留存分析技巧和方法能帮助企业更好地理解和管理用户行为，更多分析小技巧，可以扫描下方二维码与小九沟通获取～
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