本篇將分享一下：如何通過精細化數據分析，近一步尋找留存增長線索。
在分析產品留存前，我們需要先考慮用户為什麼會留存，為什麼會流失？應該從哪些角度入手，來思考如何降低流失並提高留存。
用户流失的原因千奇百怪，小編在這裏列舉了幾個常見的流失原因：
用户對產品的感知價值不足：
用户認為產品的使用難度大：
用户更換產品成本較低：
產品沒有通過有效的用户激勵機制讓用户對產品投入有效的時間，金錢，人力等成本，因而造成用户更換產品時的連帶損失很少。
在分析產品留存前，除了要分析流失原因外，還需從產品特性考慮來評估留存難度。
我們可以從以下七個方面進行評估。
對上述7個方面，我們主要圍繞以下7個問題展開思考：
我們可以通過一張留存難度評估表來清晰的判斷產品的留存難度。
分析思路有很多種，今天主要分享其中的兩種：用户分羣對比和功能留存矩陣。
主要思維模式：通過對比不同用户分羣的留存曲線，觀察具有不同屬性和行為特徵的用户，留存曲線是否不同，都有哪些點不同。
這裏提到的屬性和行為特徵可以從獲客渠道、用户畫像、用户行為等維度進行思考和分羣。
主要思維模式：對於多功能/模塊的產品，對比不同功能的留存率和活躍用户使用該功能的佔比，觀察差異性並找到留存線索。
此外，圍繞產品的不同功能，還可以進行其他方向的延伸和對比（呈現出不同的功能留存矩陣）比如：
有些情況下，我們也可以通過用户生命週期中各個階段的關鍵指標提升留存，例如：
提升用户參與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參與度，則需要提升用户的使用強度和使用頻次：
分析用户參與度的步驟如下圖所示：
（1）確認產品適合度
參與度分析更適用於社交、內容、遊戲等高頻次高參與度的產品。有些產品用户不需要有高參與度也能獲得價值，如低頻但高客單價的二手交易，SaaS類產品等。
（2）計算參與程度
計算頻次：
計算強度：
（3）制定理想指標
根據用户的天然需要和對這類產品使用習慣，及現狀數據制定一個理想的頻次和強度目標。
（4）進一步分析尋找線索
本節小編通過一個簡單的案例來介紹一下如何通過統計的留存數據來發現一些增長線索的具體操作流程，主要為思路和實施流程的分享，具體數據內容不具有真實性。
通過鏈接，我們可以看到一份分組留存數據（虛擬數據，不涉及機密數據），假設這是一份音頻產品的用户分組留存數據表。
既然要分析用户使用目的，那首先要對用户有一定的瞭解，所以這裏小編先簡單介紹一下中國在線音頻用户的基本信息。
通過數據顯示在線音頻用户人羣主要以泛80、90後上班族居多，其中90後佔比52.5%。據艾媒調研結論：在線音頻的用户活躍時間主要集中在晚間和午間兩個時段，其中晚間（18-23點）時段佔到40.8%；在使用場景方面，吃飯休息（含午飯、晚飯）和睡前成兩大主要場景。
從上圖使用原因分佈來看，在線音頻用户使用在線音頻主要為達到“放鬆身心”和“休閒娛樂”的目的，“排解情緒”“打發時間”等緊隨其後，與使用場景較為契合，表明在線音頻用户的娛樂需求較大。
據上圖艾媒調研結論：音樂類、有聲書和新聞資訊是當前最受歡迎的音頻類型。
首先我們針對產品本身進行簡單的留存難度評估：
因此得到以下結論：
綜合平均得分：5分。
產品留存難度：中偏高。
從原數據得到以下留存曲線圖和渠道下載分佈圖：
圖2（注：紅線為平均值）
從留存曲線圖可得出以下數據現象：
錄製音頻：整體留存數據表現最好，雖在緩慢下滑，但留存率穩定保持在60%以上。下載量佔比最小，僅為7.73%。
孩子聽故事：整體留存數據表現不如「錄製音頻」，排名第二，留存率穩緩慢下滑，定保持在55%以上。，下載量佔比排倒數第二，為12.04%。
時事新聞：整體留存數據表現較差。
學習充電：整體留存數據表現很差，整體留存都不高於平均值。且下載量佔比僅為15.7%。
休閒娛樂：整體留存數據表現最差，首周留存僅為80%，遠低於平均值5個百分點。並且首月留存大幅度下跌。最終跌破40%。下載量佔比最高，為40.31%。
使用功能留存矩陣的方式進行數據精細分析，將數據錶轉化成用户使用目的留存矩陣圖，如下圖：
縱向：月留存，橫向：月活躍用户佔比
從上圖可發現用户使用目的的留存兩極分化明顯，結合用户畫像，可以得到以下結論：
錄製音頻：
孩子聽故事：
時事新聞：
學習充電：
休閒消遣：
趨勢現象：「休閒消遣」屬於低留存，高月活佔比；
行業分析：通過行業數據可得，「休閒消遣」這部分用户的音頻類型偏好及用户使用原因皆屬於佔比最大的類型。然後該產品在這方面的留存最低，而月活躍用户最高，是平均值的2倍。説明該產品對「休閒消遣」的模塊曝光是足夠的，但是內容無法吸引用户留存。可能是內容類型與用户人羣不契合，或者是內容類型不具有連貫性和持續性，再或是內容矩陣不夠豐富，多樣。
優化策略：