本篇将分享一下：如何通过精细化数据分析，近一步寻找留存增长线索。
在分析产品留存前，我们需要先考虑用户为什么会留存，为什么会流失？应该从哪些角度入手，来思考如何降低流失并提高留存。
用户流失的原因千奇百怪，小编在这里列举了几个常见的流失原因：
用户对产品的感知价值不足：
用户认为产品的使用难度大：
用户更换产品成本较低：
产品没有通过有效的用户激励机制让用户对产品投入有效的时间，金钱，人力等成本，因而造成用户更换产品时的连带损失很少。
在分析产品留存前，除了要分析流失原因外，还需从产品特性考虑来评估留存难度。
我们可以从以下七个方面进行评估。
对上述7个方面，我们主要围绕以下7个问题展开思考：
我们可以通过一张留存难度评估表来清晰的判断产品的留存难度。
分析思路有很多种，今天主要分享其中的两种：用户分群对比和功能留存矩阵。
主要思维模式：通过对比不同用户分群的留存曲线，观察具有不同属性和行为特征的用户，留存曲线是否不同，都有哪些点不同。
这里提到的属性和行为特征可以从获客渠道、用户画像、用户行为等维度进行思考和分群。
主要思维模式：对于多功能/模块的产品，对比不同功能的留存率和活跃用户使用该功能的占比，观察差异性并找到留存线索。
此外，围绕产品的不同功能，还可以进行其他方向的延伸和对比（呈现出不同的功能留存矩阵）比如：
有些情况下，我们也可以通过用户生命周期中各个阶段的关键指标提升留存，例如：
提升用户参与度也是提升用户留存的重要手段之一。想要提升留存用户的参与度，则需要提升用户的使用强度和使用频次：
分析用户参与度的步骤如下图所示：
（1）确认产品适合度
参与度分析更适用于社交、内容、游戏等高频次高参与度的产品。有些产品用户不需要有高参与度也能获得价值，如低频但高客单价的二手交易，SaaS类产品等。
（2）计算参与程度
计算频次：
计算强度：
（3）制定理想指标
根据用户的天然需要和对这类产品使用习惯，及现状数据制定一个理想的频次和强度目标。
（4）进一步分析寻找线索
本节小编通过一个简单的案例来介绍一下如何通过统计的留存数据来发现一些增长线索的具体操作流程，主要为思路和实施流程的分享，具体数据内容不具有真实性。
通过链接，我们可以看到一份分组留存数据（虚拟数据，不涉及机密数据），假设这是一份音频产品的用户分组留存数据表。
既然要分析用户使用目的，那首先要对用户有一定的了解，所以这里小编先简单介绍一下中国在线音频用户的基本信息。
通过数据显示在线音频用户人群主要以泛80、90后上班族居多，其中90后占比52.5%。据艾媒调研结论：在线音频的用户活跃时间主要集中在晚间和午间两个时段，其中晚间（18-23点）时段占到40.8%；在使用场景方面，吃饭休息（含午饭、晚饭）和睡前成两大主要场景。
从上图使用原因分布来看，在线音频用户使用在线音频主要为达到“放松身心”和“休闲娱乐”的目的，“排解情绪”“打发时间”等紧随其后，与使用场景较为契合，表明在线音频用户的娱乐需求较大。
据上图艾媒调研结论：音乐类、有声书和新闻资讯是当前最受欢迎的音频类型。
首先我们针对产品本身进行简单的留存难度评估：
因此得到以下结论：
综合平均得分：5分。
产品留存难度：中偏高。
从原数据得到以下留存曲线图和渠道下载分布图：
图2（注：红线为平均值）
从留存曲线图可得出以下数据现象：
录制音频：整体留存数据表现最好，虽在缓慢下滑，但留存率稳定保持在60%以上。下载量占比最小，仅为7.73%。
孩子听故事：整体留存数据表现不如「录制音频」，排名第二，留存率稳缓慢下滑，定保持在55%以上。，下载量占比排倒数第二，为12.04%。
时事新闻：整体留存数据表现较差。
学习充电：整体留存数据表现很差，整体留存都不高于平均值。且下载量占比仅为15.7%。
休闲娱乐：整体留存数据表现最差，首周留存仅为80%，远低于平均值5个百分点。并且首月留存大幅度下跌。最终跌破40%。下载量占比最高，为40.31%。
使用功能留存矩阵的方式进行数据精细分析，将数据表转化成用户使用目的留存矩阵图，如下图：
纵向：月留存，横向：月活跃用户占比
从上图可发现用户使用目的的留存两极分化明显，结合用户画像，可以得到以下结论：
录制音频：
孩子听故事：
时事新闻：
学习充电：
休闲消遣：
趋势现象：「休闲消遣」属于低留存，高月活占比；
行业分析：通过行业数据可得，「休闲消遣」这部分用户的音频类型偏好及用户使用原因皆属于占比最大的类型。然后该产品在这方面的留存最低，而月活跃用户最高，是平均值的2倍。说明该产品对「休闲消遣」的模块曝光是足够的，但是内容无法吸引用户留存。可能是内容类型与用户人群不契合，或者是内容类型不具有连贯性和持续性，再或是内容矩阵不够丰富，多样。
优化策略：