14、只計(jì)算第n天完成回訪的用戶(hù)的無(wú)界留存(n天內(nèi)留存)，留存會(huì)累計(jì)計(jì)算所有n天內(nèi)完成回訪的用戶(hù) 。-括號(hào)留存(自定義觀察期留存)N天留存和無(wú)界留存都是以獨(dú)立的天/周/月為觀察單位來(lái)計(jì)算的，但有時(shí)候我們不想被這種固定時(shí)間的度量所限制 。我們想把它分成幾個(gè)觀察期 。
15、之一個(gè)觀察期:第二天第二個(gè)觀察期:第3天到第7天 。第三個(gè)觀察期:8日至14日 。第四個(gè)觀察期:15日至30日自定義保留以上三種留存方式都是有時(shí)間限制的，留存的定義是用戶(hù)打開(kāi)了APP或者進(jìn)入了網(wǎng)站 。
16、用戶(hù)定義的保留基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的保留 。比如，閱讀類(lèi)產(chǎn)品會(huì)將閱讀過(guò)至少一篇文章的用戶(hù)定義為真正的留存用戶(hù)，而電商類(lèi)產(chǎn)品會(huì)將至少被瀏覽過(guò)一次的產(chǎn)品細(xì)節(jié)定義為有效留存初始行為:初始和回訪是相對(duì)的概念 。回訪行為:與初始行為的設(shè)定有關(guān) 。
17、用戶(hù)的初始行為可以理解為上一次行為，回訪行為理解為下一次行為 。初始行為和回訪行為的設(shè)置，本質(zhì)上是為了進(jìn)一步篩選用戶(hù)群體 。在某打車(chē)軟件的一次成長(zhǎng)分享會(huì)上，提到了搶到紅包的用戶(hù)后來(lái)打車(chē)，一直待在那里，即最初的行為是搶紅包，回訪行為是打車(chē) 。
18、搶到紅包的用戶(hù)打車(chē)，保持3天是指初始行為是搶紅包，回訪行為是打車(chē) ?？纯催@群人的第三天 。
19、粘度分析模型定義:活躍用戶(hù)使用產(chǎn)品的習(xí)慣分析，比如一個(gè)月有多少用戶(hù)使用產(chǎn)品幾天，一天以上或者七天以上，比如有些產(chǎn)品在線(xiàn)上有新功能，用戶(hù)在使用時(shí)需要簽到，這樣可以分析用戶(hù)的習(xí)慣，評(píng)估新功能的吸引力和健康程度 。
20、功能:利用留存分析，可以了解產(chǎn)品和功能對(duì)用戶(hù)的黏性有多高，用戶(hù)喜歡哪些功能，同一功能在不同用戶(hù)之間的應(yīng)用差異，有助于科學(xué)評(píng)估產(chǎn)品，制定留存策略 。比如:股票APP，已投資用戶(hù)和未投資用戶(hù)觸發(fā)功能【查看股市】的次數(shù)
21、全行為路徑分析模型路徑分析分為漏斗分析和全行為路徑分析 。與漏斗分析模型不同，漏斗分析模型是對(duì)既定的行為轉(zhuǎn)化進(jìn)行分析，比如電商產(chǎn)品，分析從查看產(chǎn)品詳情到最終付款的每一步的轉(zhuǎn)化率 。
22、整個(gè)行為路徑分析是通過(guò)分析用戶(hù)在APP或網(wǎng)站各個(gè)模塊的流轉(zhuǎn)，挖掘用戶(hù)的訪問(wèn)模式，從而優(yōu)化產(chǎn)品或網(wǎng)站 。一般可以用樹(shù)形圖來(lái)表示，如下圖所示 。對(duì)于一個(gè)在線(xiàn)培訓(xùn)網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，大部分用戶(hù)開(kāi)設(shè)的都是搜索課程，因此有必要對(duì)搜索課程進(jìn)行優(yōu)化 。
23、然而，在之一次課程搜索后，用戶(hù)沒(méi)有找到想要的課程，進(jìn)行了第二次搜索 。因此，可以將搜索頻率高的關(guān)鍵詞設(shè)置為可點(diǎn)擊元素，鏈接到用戶(hù)頻率高的相關(guān)課程 。引導(dǎo)用戶(hù)點(diǎn)擊獲得想要的結(jié)果 。
24、用戶(hù)聚類(lèi)模型用戶(hù)分組是對(duì)具有某種特征的用戶(hù)進(jìn)行劃分和分組，而分層更多的是對(duì)所有用戶(hù)的一種管理方式 。其實(shí)我們一直在用細(xì)分用戶(hù)的 *** ，比如大家熟悉的RFM模式:RFM模型從用戶(hù)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中提取三個(gè)特征維度:最近消費(fèi)時(shí)間(最近)、消費(fèi)頻率(頻率)和消費(fèi)金額(貨幣) 。通過(guò)這三個(gè)維度，將用戶(hù)有效細(xì)分為八個(gè)用戶(hù)價(jià)值和應(yīng)對(duì)策略不同的群體 。
25、其他四個(gè)用戶(hù)組的維度:用戶(hù)屬性:用戶(hù)的客觀屬性，描述用戶(hù)真實(shí)人口屬性的標(biāo)簽，如年齡、性別、城市、瀏覽器版本、系統(tǒng)版本、運(yùn)營(yíng)版本、渠道來(lái)源等 。是用戶(hù)屬性 。有效時(shí)間有，但是沒(méi)有 。
分析產(chǎn)品的模型（產(chǎn)品模型的分類(lèi)）的介紹就到這里，感覺(jué)你的閱讀！
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