AARRR模型拆解（三）：用户留存（Retention）

经不起保留测试的产品，往往是在解决一些伪需求，即使用户获得和激活做得很好，最终也会失去，徒劳。 随着互联网产业的发展，许多产品已经实现了从0到1的过程。渐渐地，许多产品的重点已经转移到如何实现从1到100到10000的过程AARRR模型作为一种经典的增长漏斗模型，经常被讨论。本系列文章将拆解和深入讨论每个过程。 当用户来到我们的产品，被我们激活，体验我们的核心功能时，下一件事是让用户尽可能继续使用我们的产品，形成一种信任和依赖，最终与我们的产品分不开。这样，就会有更多的故事。AARRR模型的第三阶段，Retention(保留)把用户留在我们的产品里。 说到保留，首先要看什么样的用户属于保留用户，用什么指标才能有效评价产品的保留水平。目前市场上有两种计算方法，即第二天/7天/30天计算产品的保留情况，评估产品的保留情况。 第一种是N天计算法： 第二天保留：统计日新用户次日仍使用产品的用户数量占新用户总数的比例； 7天保留:统计日新用户第七天仍使用产品的用户数量占新用户总数的比例； 30天保留:统计日新用户第七天仍使用产品的用户数量占新用户总数的比例。 二是N天内计算法： 第二天保留：统计日新用户次日仍使用产品的用户数量占新用户总数的比例； 7天保留:统计日新用户7天内，再用产品用户数量占新用户总数的比例； 30天保留:统计日新用户数量占新用户总数的30天内。 从两种计算方法可以看出： 第一种计算方法强调第N天的反应结果是，随着时间的推移，留存用户逐渐减少，行业中也有相应的权威基准 4-2-1 即40%/20%/10%的基准 在这种计算方法下，一个更合理的水平。 第二种计算方法强调，N天内的反应是30天保留