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强兴趣指标 你不知道的用户粘性指标：初粘性、持粘性、强粘性
2021-06-04 22:01:37恋爱课程人已围观
简介强兴趣指标 你不知道的用户粘性指标：初粘性、持粘性、强粘性初粘性与初期留存类似，但着眼点不同，前者关注产品对新用户尤其是目标用户的吸引力，而后者关注则是新用户的行为本身，也正因此，后者可以作为前者的指标。而持粘性的所考察的对象则是老用户或成熟用户，即已经对产品产生好感的用户，他们在持续使用产品方面的表现。答案是不一定，因为可能是渠道的问题，引来的用户都是非目标用户，导致留存率较低，这时除了看初粘性，持粘性则是更能说明产品本身是否达到PMF点的指标。
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强兴趣指标 你不知道的用户粘性指标：初粘性、持粘性、强粘性
一、识别用户粘性
什么是用户粘性？一般我们经常用留存率作为衡量用户粘性的指标，即一段时间内回访的用户越多，用户的粘性越高。但本质上，留存只是APP的数据表现，粘性是指APP的表现。两者不能完全等价，或者两者不能简单等价。
比如APP当天就激活了很多用户，这些用户在第二天甚至第七天就有了回访。这是否意味着用户粘性很高？应该是可以的，因为留存率确实很高；再比如，用户下载了一个资讯类APP，觉得不错，然后经常用它来查看下一段时间的资讯。这是否意味着用户粘性很高？也许可以，因为用户已经养成了习惯；再比如，有一天，市场上出现了很多竞品，体验更好，但用户仍然坚持用户原来的APP。这是否意味着用户粘性很高？当然，这不仅是高留存，甚至可以说是忠诚。
是的强兴趣指标，你应该看到，上面其实是一个三级问题，一是吸引的人数，二是时长，三是亲密度。我称它们为：初始粘性、持久粘性和强力粘性。
用一个流行的比喻来说，初粘就是一见钟情，粘就是变老，粘强就是患难与共。
初始粘性的关键是你可以得到目标用户的点数，不管是痛的、痒的还是爽的。如果得不到，用户就会缺乏基本的初始兴趣，难以产生初始好感。
粘性是在用户产生好印象后继续使用并逐渐养成习惯的能力。一方面需要对产品进行持续的体验优化，另一方面需要持续触发用户使用，甚至“上瘾”。
粘性强更能代表用户的忠诚度。所谓“逆境相见”是指无论市场环境如何变化，甚至产品体验下降，但用户仍然坚持使用，就说明该产品具有高粘性。当然，不离开的用户可能不愿意离开，也可能是懒得离开或无法离开。某种程度上，它是一条产品护城河，让竞争产品难以逾越。
二、三个用户粘性测量
初始粘性，顾名思义强兴趣指标，就是新用户一开始对应用的粘性，但对于不同的应用，初始阶段明显不同。对于信息等高频应用，以次日留存率衡量新用户的留存率。合适，但对于购物类应用，按周或月分类可能更合理。保持粘性，需要看老用户的长期留存率。老用户的定义可以是非新用户，也可以是成熟用户（使用过一段时间的用户）。所谓的长期期限可以是几个月、几年等，具体取决于APP。种类。对于强粘性的衡量，建议使用忠实用户比例指标。忠诚用户是指长期持续使用APP的用户。当然，获取用户对同类产品的使用情况并以此来计算用户忠诚度会更合适。
值得注意的是，初始粘度、持久粘度和强粘度与初始保留、中期保留和长期保留不同。初始粘性与初始留存相似，但侧重点不同。前者关注产品对新用户尤其是目标用户的吸引力，后者关注新用户的行为。因此，后者可以作为前者的指标。粘性和中期留存的区别还是挺大的。所谓中期留存，本质上是对某一段时间内产生的新用户的分析，只是一个长期的调查。粘性的目标是老用户或成熟用户，即对产品产生好印象的用户，以及继续使用产品的表现。最后，强粘性和长期留存完全是两个概念。粘性强，代表产品对用户的吸引力，是屏障和护城河。长期留存只是粘性强的表现强兴趣指标，用户忠诚度更能说明粘性强。而且，所谓的长期保留和中期保留之间的区别非常模糊。
三、三个用户粘性指标的应用与改进
我之前说了这么多，你可能会问，为什么要把用户粘性分成这么细粒度的类别？实际用途是什么？这里我们通过一个例子来简单讨论一下。
通常我们会关注用户在第二天、第七天和下个月的留存情况，以衡量产品对用户的吸引力或满足用户的能力。但是如果一个APP第二天和下个月的留存率很低，我们能确定产品本身有问题吗？答案不一定，因为可能是渠道问题，吸引的用户都是非目标用户，导致留存率低。这时候，除了看初始粘性，粘性是一个指标，可以更好地说明产品本身是否达到了PMF点。
相反，如果初粘性和持久粘性高，产品经理能不能高枕无忧？看到你了，滴滴折腾了很久，以为终于可以不顾旅游市场了。没想到，美团的优惠政策，却引来了大批司机和用户的回头。强大的粘性是用户立于不败之地的关键。
提高初始粘性的策略是缩短用户体验产品核心价值的路径，尽快到达用户的点，包括路径分析找到卡点，漏斗分析找到丢失的链接, 以及相关分析以找到幻数或促进因素。提高粘性的方法是目前比较常用的一些提高留存率的方法，比如添加高频场景、拓展新场景、触发（各种通知）、激励策略等。 提高强粘性的常用方法是增加用户离开的成本，例如建立社交关系、会员资格、积分、充值和其他牢固关系。
好的，关于这三个粘性指标的讨论就到这里，欢迎大家。
Tags：强兴趣指标
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